Doris引擎在美团的重要改进 Join 谓词下推的传递性优化 如上图所示，对于下面的 SQL： select * from t1 join t2 on t1.id = t2.id where t1.id = 1 Doris开源版本默认会对t2表进行全表Scan，这样会导致上面的查询超时，进而导致外卖业务在D oris上的第一批应用无法上线。 于是我们在Doris中实现了第一个优化：Join谓词下推的传递性优化（MySQL和TiDB中称之为Cons SQL和TiDB中称之为Cons tant Propagation）。Join谓词下推的传递性优化是指：基于谓词t1.id = t2.id和t1.id = 1, 我们可以推断出新的谓词t2.id = 1，并将谓词t2.id = 1下推到t2的Scan节点。 这样假如t2表有数百 个分区的话，查询性能就会有数十倍甚至上百倍的提升，因为t2表参与Scan和Join的数据量会显 著减少。 查询执行多实例并发优化

列用来存储主键 ID Hash 后的分桶序号，算法和 Doris 的分桶算法相同（CRC32）；  BE 生成 Bucket Join 执行计划，将分桶序号下发到 BE ScanNode 节点，并下推到 ES；  ES 对查询出的数据进行 Bitmap 压缩，并将数据的多批次获取优化为一次获取，减 少网络 IO 开销；  Doris BE 只拉取和本地 Doris 指标表相关 Bucket