mysql> select * from small_table where tiny_column in (1,2); Baidu 百度智能云文档 SQL手册 8 逻辑操作符 逻辑操作符 逻辑操作符返回一个BOOL值，逻辑操作符包括单元操作符和多元操作符，每个操作符处理的参数都是返回值为BOOL值的表达 式。支持的操作符有： AND: 2元操作符，如果左侧和右侧的参数的计算结果都是TRUE，则AND操作符返回TRUE。 命令查看到的 Snapshot 名称。 ：仓库名称。 子句指定快照中需要备份的表和分区。其中表名和分区名必须是备份快照中的名称，而 可以为表指定别名。最 终恢复的表会采用这个别名。分区名称不能修改。如果不指定分区，则默认恢复该表的所有分区。所指定的表和分区必须已 存在于仓库备份中。 ：指定恢复操作相关属性 ：指定恢复对应备份快照的哪个时间版本，必填。该信息可以通过 SHOW SNAPSHOT Description Description 该语句用于备份指定数据库下的数据。该命令为异步操作。提交成功后，需通过 SHOW BACKUP 命令查看进度。 仅支持备份 OLAP 类型的表。 ：为本次备份的快照取个名字。 ：指定要备份的表或者分区。 ：指定一些参数 ：任务超时时间，默认为一天。单位秒。 Example Example 1. 备份 下的表 到仓库 中： max_filter_ratio

表中抽取字段。  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。 标签和指标透明统一的定义提升了工作效率、降低了使用成本。 存在的问题： 从架构图可知，标签和指标等数据均处于下游位置，虽然标签与指标在语义层被显式定义， 但仍然无法影响上游链路，数仓层有自己的语义逻辑，加速层有自己的导入配置，这样就造 成了数据管理机制的割裂。 数据架构 4.0 在数据架构 3.0 的基础上，我们对语义层进行更深层次的应用，在数据架构 4.0 中，我们 将语义层变为架构的中枢 式进行定义，之后由语义层来 发送命令，生成 SQL 命令给数仓层执行计算。  加速层：从语义层接收配置、触发导入任务，比如加速哪些指标与标签均由语义层 指导。  应用层：向语义层发起逻辑查询，由语义层选择引擎，生成物理 SQL。 架构优势：  可以形成统一视图，对于核心指标和标签的定义进行统一查看及管理。  应用层与物理引擎完成解耦，可进一步对更加灵活易用的架构进行探索：如何对相

外卖实时业务监控有如下特点： 避免分钟级的生产波动影响，业务上10、15分钟准实时数据可以满足分析需要。 实时数据需要与离线数据进行日环比与周同比的比对。 订单业务需要事件时间，体验业务需要生产时间，业务对齐逻辑复杂。 不同业务线需求差异大，指标需要良好扩展性。 由于业务上的复杂性，实时流计算中，需要考虑诸多业务口径的对齐，业务ER模型在合流处理中 开发成本较高，资源占用较大，通过设计基于Doris的准实时生产数仓，可以灵活地实现业务微批 可靠的调度能力：提供5、10、15、30分钟的调度保障能力。 Lambda架构简化：实时数据与离线数据更好的在Doris中进行融合，灵活支撑应用。 高效的OLAP交互 ：支撑业务的灵活查询访问，业务层通过视图进行逻辑封装直接复用汇总层多维模型，提高了开 发效率，减少了运维成本。 相比Storm、Flink中的窗口计算，准实时DB微批的优势： Doris引擎在美团的重要改进 Join 谓词下推的传递性优化