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Doris组件使用规范 本章节介绍Doris组件使用规范。 建表规范 【强制】创建表指定分桶buckets时，每个桶的数据大小为应保持在100M-3G之间，单分区中最大分桶数据不超过5000。 【强制】表数据超过5亿条以上必须设置分区分桶策略。 【强制】分桶的列不要设置太多，一般
【规则】关联查询必须大表join小表。 对于ClickHouse来说，原则上需要把多表join模型提前加工为宽表模型，多个表以及维度表变化比较频繁情况下，不适合进行宽表加工处理，必须使用Join模型以实时查询到最新数据。两个表做join操作，建议大表join小表，必须使用关联条件。小表的数据量
09:00:00 表2 参数说明 参数 说明 10000 用户id，每个用户唯一识别id。 2023-07-01 09:00:00 数据入库时间。 A 学生姓名。 1 性别女（0代表男生）。 语文 代表学科。 89 代表学成绩。 步骤一：购买ClickHouse集群 登录表格存储服务控制台。
分钟，便可完成海量数据查询数据仓库的搭建，简单轻松地完成对数据的实时查询分析，提升数据价值挖掘的整体效率。云数据仓库ClickHouse是一种基于MPP（大规模并行处理）架构的数仓服务，基于ClickHouse优异的查询性能，查询效率数倍于传统数据仓库。 ClickHouse集群管理功能
什么是CloudTable 表格存储服务（CloudTable）是基于HBase、Doris、ClickHouse提供的全托管数据存储和分析服务。CloudTable提供GB~PB级数据存储和分析能力，用于在线查询、数据仓库、数据集市、实时分析等场景。可被广泛应用于互联网、物联网
析等。创建表时，您需要指定数据模型（Data Model），当数据导入至数据模型时，StarRocks会按照排序键对数据进行排序、处理和存储。四种数据模型介绍如下： 明细模型 明细模型是StarRocks默认的建表模型。如果在建表时未指定任何模型，默认创建明细类型的表。 聚合模型
在企业经营分析中，把规模庞大的业务数据导入到云数据仓库ClickHouse，对数亿记录或更大规模的大宽表和数百维度的查询，都能在亚秒级内响应，得到查询结果。让客户随时进行个性化统计和不间断的分析，辅助商业决策。 访客来源分析展示。 通过批量离线计算对用户访问日志中的用户行为进行关联，生成用户行为路径大宽表同步到Cl
Doris集群管理简介 CloudTable集群模式提供了基于Doris的分布式、可伸缩、全托管的实时数据仓库，它提供了亚秒级返回海量数据查询结果的能力，可以支持高并发的点查询场景，也能支持高吞吐的复杂分析场景。 Doris集群管理下，用户申请专属集群，按需使用，专属集群是完全物
API概览 CloudTable提供的符合RESTful API的设计规范的接口，如表1所示。 表1 接口 接口 功能 API URI 集群管理 创建CloudTable集群 POST /v2/{project_id}/clusters 查询CloudTable集群详情 GET
控，用户可以观察CloudTable服务器的运行状态。本章节定义了表格存储服务上报云监控服务的监控指标的命名空间、监控指标列表和维度定义。 命名空间 SYS.CloudTable ClickHouse监控指标 表1 ClickHouse 指标名称 显示名 含义 指标最小单位 监控周期
ble服务器的运行状态。本章节定义了表格存储服务上报云监控服务的监控指标的命名空间、监控指标列表和维度定义。 命名空间 SYS.CloudTable/Service.CloudTable FE节点支持的监控指标 FE节点监控指标如表1所示。 表1 FE节点支持的监控指标 指标名称
察CloudTable服务器的运行状态。 本章节定义了表格存储服务上报云监控服务的监控指标的命名空间、监控指标列表和维度定义。用户可以通过云监控服务提供的管理控制台或API接口来检索表格存储服务产生的监控指标和告警信息。 命名空间 SYS.CloudTable CloudTable
数据表 在Doris中，数据以表的形式进行逻辑上的描述。表是具有相同模式的同质数据的集合。 一张表包括行（Row）和列（Column）。Row即用户的一行数据。Column用于描述一行数据中不同的字段，可以根据实际情况采用不同的数据类型（如整型、字符串、布尔型等）。 从OLAP场
Doris应用场景 应用场景 报表分析 实时看板（Dashboards）。 面向企业内部分析师和管理者的报表。 面向用户或者客户的高并发报表分析（Customer Facing Analytics）。比如面向网站主的站点分析、面向广告主的广告报表，并发通常要求成千上万的QPS ，
CloudTable数据进行删除，导致索引表和数据表不对应查询异常处理办法？ 问题现象 查询CloudTable表内的数据，出现count值和list数据条数不一致的情况，频繁出现数据丢失的问题，项目运行中，还有许多链接超时的情况。 分析原因 删除数据后，导致索引表和数据表不对应，导致异常。 处理方法
Doris数据表和数据模型 数据表 数据模型 最佳实践 父主题： 建表
登录表格存储服务管理控制台，在左侧导航树单击集群管理，然后在集群列表中找到所需要的集群，并获取相应的“ZK链接地址（内网）”。 在复制表数据前，需要先确保在CloudTable目标集群中目标表已经存在。如果目标表不存在，请先创建目标表。 创建表的具体步骤，请参考创建HBase集群。 下载样例代码，然后参考准备开发环境章节准备开发环境。
数据分布 数据分片 Doris表按两层结构进行数据划分，分别是分区和分桶。 每个分桶文件就是一个数据分片（Tablet），Tablet是数据划分的最小逻辑单元。每个Tablet包含若干数据行。各个Tablet之间的数据没有交集，并且在物理上是独立存储的。 一个Tablet只属于一
ouse表引擎中最重要，也是最常使用的两个引擎，本文将重点进行介绍。 概述 表引擎即表的类型，在云数据库ClickHouse中决定了如何存储和读取数据、是否支持索引、是否支持主备复制等。云数据库ClickHouse支持的表引擎，请参见下表。 表1 表引擎 系列 描述 表引擎 特点
维度信息更新会反应到整张表中，而更新的频率直接影响查询的效率。 使用过程中，建议用户尽量使用Star Schema区分维度表和指标表。频繁更新的维度表也可以放在MySQL外部表中。而如果只有少量更新, 可以直接放在Doris中。在Doris中存储维度表时，可对维度表设置更多的副本，提升Join的性能。
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