Apache Doris引擎优化生产方案，实 现了低成本生产与高效查询的平衡。并以此分析不同业务场景下，基于Kylin的MOLAP模式与基于 Doris引擎的ROLAP模式的适用性问题。希望能对大家有所启发或者帮助。 本文侧重于以Doris引擎为“发动机”的数仓生产架构的改进与思考。在开源的大环境下，各种数据 引擎百花齐放，但由于业务的复杂性与多样性，目前并没有哪个引擎能够适配所有业务场景，因 迎大家多给我们提出建议。 数仓交互层引擎的应用现状 目前，互联网业务规模变得越来越大，不论是业务生产系统还是日志系统，基本上都是基于Hado op/Spark分布式大数据技术生态来构建数据仓库，然后对数据进行适当的分层、加工、管理。而 在数据应用交互层面，由于时效性的要求，数据最终的展现查询还是需要通过DBMS（MySQL） 、MOLAP（Kylin）引擎来进行支撑。如下图所示： 如果想及时了 所得的应用场景，美团平台使用Kylin作为公司的主要MOLAP引擎。MOLAP是预计算生产，在增 量业务，预设维度分析场景下表现良好，但在变化维的场景下生产成本巨大。例如，如果使用最 新商家类型回溯商家近三个月的表现，需要重新计算三个月的Cube，需花费几个小时，来计算近 TB的历史数据。另外，应对非预设维度分析，MOLAP模型需要重新进行适配计算，也需要一定的 迭代工作。 明细数据的交互 业务分析

用户案例 导读：腾讯音乐内容库数据平台旨在为应用层提供库存盘点、分群画像、指标分析、标签圈 选等内容分析服务，高效为业务赋能。目前，内容库数据平台的数据架构已经从 1.0 演进到 了 4.0 ，经历了分析引擎从 ClickHouse 到 Apache Doris 的替换、经历了数据架构语义层 的初步引入到深度应用，有效提高了数据时效性、降低了运维成本、解决了数据管理割裂等 问题，收益显著。本文将为大家分 数据架构演进 TDW 是腾讯最大的离线数据处理平台，公司内大多数业务的产品报表、运营分析、数据挖 掘等的存储和计算都是在 TDW 中进行，内容库数据平台的数据加工链路同样是在腾讯数据 仓库 TDW 上构建的。截止目前，内容库数据平台的数据架构已经从 1.0 演进到了 4.0 ， 经历了分析引擎从 ClickHouse 到 Apache Doris 的替换、经历了数据架构语义层的初步引 入到深度应用， 三层将数据整合为不同主题的标签和指标体系， DWM 集市层围绕内容对象构建大宽表，从不同主题域 DWS 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

Between操作符 Between操作符 在where从句中，表达式可能同时和上界和下界比较。如果表达式大于等于下界，同时小于等于上界的话，比较的结果是true。 语法： 数据类型：通常expression的计算结果都是数字类型，该操作符也支持其他数据类型。如果必须要确保下界和上界都是可比较 的字符，可以使用cast()函数。 使用说明：如果操作数是string类型时使用时，应该小心些。起始部分为上界的 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。 OR: 2元操作符，如果左侧和右侧的参数的计算结果有一个为TRUE，则OR操作符返回TRUE。如果两个参数都是FALSE，则 OR操作符返回FALSE。 NOT:单元操作符，反转表达式的结果。 p2, p3) Baidu 百度智能云文档 SQL手册 15 需配合 MEREGE 导入模式一起使用，仅针对 Unique Key 模型的表。用于指定导入数据中表示 Delete Flag 的列和计算 关系。 仅针对 Unique Key 模型的表。用于指定导入数据中表示 Sequence Col 的列。主要用于导入时保证数据顺序。 用于指定例行导入作业的通用参数。 目前我们支持以下参数：

Doris的性能、可用性、拓 展性进行了全面升级 • 承担百度所有统计报表业务 2012 01 Doris简介 04 05 06 • 全新的数据模型，查询存储 效率大幅提升 • MPP框架，支持分布式计算 2013 • 精简架构、统一用户客户端， 实现高可用 • 正式开始对外提供服务 2015 • 正式开源 • 希望能帮助更多人、让更多 人帮助Doris 2017 • 贡献给Apache社区，更名