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殊不可见字符）。 避免指定时间戳的方式写入索引列。 索引查询约束 索引查询时索引的状态必须为ACTIVE。 索引查询不支持指定时间戳范围查询。如果需要通过索引查询时间范围内的数据，请添加时间列存储该条数据时间戳，否则会使用数据表进行查询 索引查询仅支持SingleColumnVa
umnFamily下的所有列。 PrefixColumnName：拥有某一前缀的列。 (3) 定义列的抽取标签的规则，可选值如下： QualifierExtractor：表示按照列名来抽取标签。 例如，qualifier是Male，value是1，那么抽取的标签是Male。 Qu
终端节点 终端节点（Endpoint）即调用API的请求地址，不同服务不同区域的终端节点不同。 您可以从地区和终端节点中查询所有服务的终端节点。 父主题： 使用前必读
使用SELECT的结果写入。 INSERT INTO [db.]table [(c1, c2, c3)] SELECT ... 写入的列与SELECT的列的对应关系是使用位置来进行对应的，它们在SELECT表达式与INSERT中的名称可以是不同的。需要对它们进行对应的类型转换。 除
CloudTable ClickHouse集群所在的安全组。 ClickHouse的Http协议端口。 允许 9000 ClickHouse的TCP协议端口。 允许 8443 ClickHouse的Https协议端口。 允许 9440 ClickHouse的安全TCP安全端口。 父主题： 使用Clickhouse
影响数据均衡和查询效率，考虑查询吞吐是为了利用查询SQL的分桶剪裁优化避免全桶扫描提升查询性能，所以优先考虑哪些数据较为均匀且常用于查询条件的列适合做分桶列。 【强制】2000kw 以内数据禁止使用动态分区（动态分区会自动创建分区，而小表用户客户关注不到，会创建出大量不使用分区分桶）。
您可以在管理控制台页面上方“费用 > 费用账单>账单管理”查看与云服务器相关的流水和明细账单，以便了解您的消费情况。如需了解具体操作步骤，请参见费用账单。 欠费 包年包月集群，没有欠费的概念。 按需购买的集群是按每小时扣费，当余额不足，无法对上一个小时的费用进行扣费，就会导致集群欠费，集群欠费后
example_tbl：表的名称。 user_id,date,city,age,sex,last_visit_date,cost,max_dwell_time,min_dwell_time：列。 VALUES:插入的值。 查询数据。 查询数据，体验 Doris 的数据快速查询分析能力。 mysql>
参见获取项目ID。 scope参数定义了Token的作用域，上面示例中获取的Token仅能访问project下的资源。您还可以设置Token的作用域为某个账号下所有资源或账号的某个project下的资源，详细定义请参见IAM服务的获取用户Token。 POST https://{
设备上。但在逻辑上，一列数据可以看成是由相同类型的元素构成的一个数组， 一行数据的所有列值在各自的数组中按照列顺序排列，即拥有相同的数组下标。数组下标是隐式的，不需要存储。表中所有的行按照维度列，做多重排序，排序后的位置就是该行的行号。 索引 StarRocks通过前缀索引 (Prefix
Doris的Hive外表自带create catalog能力，通过连接Hive Metastore，或者兼容Hive Metastore的元数据服务自动获取Hive库表信息，并进行表数据查询，从而避免了传统外部数据目录多需要手动映射以及数据迁移的复杂工程。 背景 许多客户的Hive
完毕后进入新的计费周期。计费的起点以CloudTable集群创建成功的时间点为准，终点以实例删除时间为准。 云服务器从创建到启动需要一定时长，计费的起点是创建成功的时间点，而非创建时间。您可以在云服务器详情页“基本信息”页签查看这两个时间，创建成功的时间点对应界面上的“启动时间”。
亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果，不仅可以支持高并发的点查询场景，也可以支持高吞吐的复杂分析场景。因此，Doris能够较好的满足报表分析、即席查询、统一数仓构建、数据湖联邦查询加速等使用场景，用户可以在此之上构建用户行为分析、AB实验平台、日志检索分析、用户画像分析、订单分析等应用。
根据典型场景说明中的业务进行功能分解，需要开发的功能点如下： 表1 冷热分离功能 步骤 代码实现 步骤1：创建ClickHouse冷热分离表。 请参见创建ClickHouse冷热分离数据表。 步骤2：插入数据。 请参见插入验证数据。 步骤3：查询插入的数据。 请参见查询插入数据。 父主题：
海量大数据场景下，随着业务和数据量的不断增长，数据存储与消耗的资源也日益增长。根据业务系统中用户对不同时期数据的不同使用需求，对膨胀的数据本身进行“冷热”分级管理，不仅可以提高数据分析性能还能降低业务成本。 背景 在数据分析的实际场景中，冷热数据面临着不同的查询频次及响应速度要求。而随着历史数据的不断增多
亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果，不仅可以支持高并发的点查询场景，也可以支持高吞吐的复杂分析场景。因此，Doris能够较好的满足报表分析、即席查询、统一数仓构建、数据湖联邦查询加速等使用场景，用户可以在此之上构建用户行为分析、AB实验平台、日志检索分析、用户画像分析、订单分析等应用。
L设置的值，则文件不移动。如果当前时间减去写入时间大于TTL设置的值，则会在系统后台执行并调用OBS SDK数据写入OBS，随后将本地文件删除。 查询数据：用户在表上进行对应的查询时，Doris会根据对应Partition使用的Policy信息找到对应的OBS并行文件系统的相关路
根据典型场景说明中的业务进行功能分解，需要开发的功能点如下： 表1 冷热分离功能 步骤 代码实现 步骤1：创建自动归档冷数据策略。 请参见自动存储冷数据。 步骤2：数据表关联数据迁移策略。 请参见数据表关联策略。 步骤3：插入数据。 请参见插入数据。 步骤4：查询插入的数据。 请参见查询插入的数据。
1~2147483647 租户最大等待执行的查询任务数。超过并发数的SQL会进入队列等待，当队列满了之后，新提交的查询会被拒绝。 队列等待时长（毫秒） 1~2147483647 租户等待执行的查询任务最大的等待时长。如果查询等待时间超过该值，那么查询会被拒绝，时间单位为毫秒。 开启内存软隔离
典型场景说明 通过典型场景，我们可以快速学习和掌握Doris的开发过程，并且对冷热分离的应用场景有所了解。 场景说明 假定用户开发一个网站系统，test_tbl用于实时用户访问网站的记录，记录数据如下表： 表1 原始数据 timestamp type error_code error_msg
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