，SMALLINT，INT，BIGINT，LARGEINT，DOUBLE，DATE或者 DATETIME类型。 示例： HLL 数据类型 HLL 数据类型 HLL(HyperLogLog) 类型是一个二进制类型。HLL 类型只能用于聚合类型的表（Aggregation Table），并且必须指定聚合类型为 HLL_UNION。 HLL 类型主要用于非精确快速去重场景下，对数据进行预聚合。 HLL列只能通过配套的 HLL列只能通过配套的 hll_union_agg、hll_cardinality、hll_hash 进行查询或使用。 BITMAP 数据类型 BITMAP 数据类型 BITMAP 类型是一个二进制类型。BITMAP 类型只能用于聚合类型的表（Aggregation Table），并且必须指定聚合类型为 BITMAP_UNION。 BITMAP 类型主要用于精确去重场景下，对数据进行预聚合。同 中查询数据并导入。 Example Example 1. 向 表中导入一行数据 其中第一条、第二条语句是一样的效果。在不指定目标列时，使用表中的列顺序来作为默认的目标列。 第三条、第四条语句表达的意思是一样的，使用 列的默认值，来完成数据导入。 2. 向 表中一次性导入多行数据 其中第一条、第二条语句效果一样，向 表中一次性导入两条数据 第三条、第四条语句效果已知，使用 列的默认值向 表中导入两条数据

加速层：在数仓中构建的大宽表导入到加速层中，Clickhouse 作为分析引擎， Elasticsearch 作为搜索/圈选引擎。  应用层：根据场景创建 DataSet，作为逻辑视图从大宽表选取所需的标签与指标，同 时可以二次定义衍生的标签与指标。 存在的问题：  数仓层：不支持部分列更新，当上游任一来源表产生延迟，均会造成大宽表延迟， 进而导致数据时效性下降。  加速层：不同的标签跟指标特性不同、更新频率也各不相同。由于 写入压力，我们考虑在数据写入 Doris 之前，尽量将数据生成宽表，再写 入到 Doris 中。针对宽表的生成，我们有两个实现思路：第一个是在 TDW 数仓中生成宽 表；第二个是 Flink 中生成宽表。我们对这两个实现思路进行了实践对比，最终决定选择第 二个实现思路，原因如下： 在 TDW 中生成宽表，虽然链路简单，但是弊端也比较明显。  存储成本较高， TDW 除了要维护离散的 80 +个 Source

兼容MySQL协议和标准SQL。 支持Rollup Table和Rollup Table的智能查询路由。 支持较好的多表Join策略和灵活的表达式查询。 支持Schema在线变更。 支持Range和Hash二级分区。 4 / 8 Apache Doris在美团外卖数仓中的应用实践 Spark大数据博客 - https://www