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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
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>
样例代码说明 设置属性 建立连接 创建库 创建表 插入数据 查询数据 删除表 父主题： 开发程序
HBase数据批量导入 使用CDM迁移数据到CloudTable 使用Import工具导入数据 使用CopyTable工具导入数据 数据表复制样例代码 父主题： HBase用户指南
数据湖分析 多源数据目录 父主题： Doris应用开发指导
说明 db 数据库的名称，默认为当前选择的数据库。 view_name 视图名。 [ON CLUSTER ClickHouse集群名] 在每一个节点上都创建一个视图，固定为ON CLUSTER ClickHouse集群名。 SELECT ... SELECT子句。当数据写入视图中S
ClickHouse集群创建表格后提示另外一个节点不存在此数据库？ 问题现象 创建表格时提示另外一个节点不存在此数据库。 图1 结果示意图 原因分析 在创建集群的时候，只在一节点上创建了数据库在其他的节点上未创建数据库。 处理方法 在其他的节点上创建数据库。 方法一： 创建数据库。 create database
SQL语法参考 数据类型 CREATE DATABASE CREATE TABLE DESC查询表结构 CREATE VIEW CREATE MATERIALIZED VIEW INSERT INTO SELETC ALTER TABLE修改表结构 DROP删除表 SHOW显示数据库和表信息
'default_workload_group' = 'test_group'; 查询用户所属租户。 show property for user_name like 'default_workload_group'; 给绑定租户的用户授权。 GRANT USAGE_PRIV ON WORKLOAD
使用全局二级索引 全局二级索引介绍 全局二级索引限制与约束 使用全局二级索引工具 全局二级索引API 基于索引查询数据 父主题： HBase用户指南
群提供公网访问的能力，同时提供负载均衡能力。更多信息请参见什么是ELB章节。 无法访问对端集群。 连通CloudTable集群和线下数据中心 ClickHouse/Doris 云专线（DC）：DC用于搭建线下数据中心和云上VPC之间高速、低时延、稳定安全的专属连接通道，通过DC可
数据分区和分桶 Doris支持两层的数据划分。第一层是Partition（分区），支持Range（按范围）和List（按枚举值）的划分方式。第二层是Bucket（分桶），仅支持Hash的划分方式。分区和分桶都是对数据进行横向分隔。 也可以仅使用一层分区。使用一层分区时，只支持Bu
s开发环境中运行应用。 操作步骤 未开启加密通道的HBase集群 在开发环境中（例如Eclipse中），右击“TestMain.java”，单击“Run as > Java Application”运行对应的应用程序工程。 开启加密通道的HBase集群 在开发环境中（例如Eclipse中），右击“TestMain
oding.FAST_DIFF); //设置文件压缩方式，HBase默认提供了GZ和SNAPPY两种压缩算法 //其中GZ的压缩率高，但压缩和解压性能低，适用于冷数据 //SNAPPY压缩率低，但压缩解压性能高，适用于热数据 //建议默认开启SNAPPY压缩 hcd
= clickHouseDataSource.getConnection(user, password); 认证用的密码直接写到代码中有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 父主题： 样例代码说明
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。 QualifierValueExtractor：表示按照列名和value来抽取标签。
HBase支持冷热数据分离特性。通过该特性，您可以将冷热数据分别存储在不同类型的存储介质中，以降低存储成本。 在海量大数据场景下，表中的部分业务数据随着时间的推移仅作为归档数据或者访问频率很低，同时这部分历史数据体量非常大，比如订单数据或者监控数据，如果降低这部分数据的存储成本将会极大的节省企业的成本。
控数据，如果降低这部分数据的存储成本将会极大的节省企业的成本。 原理介绍 CloudTable HBase支持对同一张表的数据进行冷热分离存储。用户在表上配置数据冷热时间分界点后，HBase会依赖用户写入数据的时间戳（毫秒）和时间分界点来判断数据的冷热。数据开始存储在热存储上，随
Doris支持冷热数据分离特性。通过该特性，您可以将冷热数据分别存储在不同类型的存储介质中，以降低存储成本。主要适用以下场景： 数据存储周期长：面对历史数据的不断增加，存储成本也随之增加。 冷热数据访问频率及性能要求不同：热数据访问频率高且需要快速响应，而冷数据访问频率低且响应速度要求不高。
ClickHouse支持冷热数据分离特性。通过该特性，您可以将冷热数据分别存储在不同类型的存储介质中，以降低存储成本。 Hot（热数据）：访问、更新频率较高，未来被调用的概率较高的数据，对访问的响应时间要求很高的数据。 Cold（冷数据）：不允许更新或更新频率比较低，访问频率比较低，对访问的响应时间要求不高的数据。
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