如果直接使用 COUNT(DISTINCT) 往往会占用大量内存和 IO,并且查询时间 >20s,特别是当表中有大量不同的值时,查询性能受到的影响更大,无法满足性能要求,因此我们提供以下两种方式进行优化: 方式一:首先在 Hive 中构建玩家设备 ID 全局字典表,接着将该表导入到 Doris 表对应的 Bitmap 列; 方式二:针对明细表创建物...
如果直接使用 COUNT(DISTINCT) 往往会占用大量内存和 IO,并且查询时间 >20s,特别是当表中有大量不同的值时,查询性能受到的影响更大,无法满足性能要求,因此我们提供以下两种方式进行优化: 方式一:首先在 Hive 中构建玩家设备 ID 全局字典表,接着将该表导入到 Doris 表对应的 Bitmap 列; 方式二:针对明细表创建物...
如果直接使用 COUNT(DISTINCT) 往往会占用大量内存和 IO,并且查询时间 >20s,特别是当表中有大量不同的值时,查询性能受到的影响更大,无法满足性能要求,因此我们提供以下两种方式进行优化: 方式一:首先在 Hive 中构建玩家设备 ID 全局字典表,接着将该表导入到 Doris 表对应的 Bitmap 列; 方式二:针对明细表创建物...
如果直接使用COUNT(DISTINCT)往往会占用大量内存和 IO,并且查询时间 >20s,特别是当表中有大量不同的值时,查询性能受到的影响更大,无法满足性能要求,因此我们提供以下两种方式进行优化: 方式一:首先在 Hive 中构建玩家设备 ID 全局字典表,接着将该表导入到 Doris 表对应的 Bitmap 列; 方式二:针对明细表创建物化...
修复了 count distinct 不支持 array/map/struct 的问题 github.com/apache/doris 解决query 中出现 delete 复杂类型之后,升级过程中出现 BE crash 的问题 github.com/apache/doris 修复了 jsonb 在 where 条件中 BE crash 问题 github.com/apache/doris 修复了 outer join 中有 array 类型时 BE crash...
如下是对 author_id指标进行去重的外表查询的改写结果示例。可以看到 Doris 将 count distinct算子改写为了更高效的 Bitmap 算子，并将目的表改写到了合适的物化视图表上。04 使用效果 引入自动物化系统后，不仅加快了数据模型的交付速度，还显著提升了查询效率。以下是实际测试 SQL 的提升效果：上图直观展示“数据行...
大数据量下字符串精确去重较慢。目前使用的是 count distinct 函数、Shuffle 和聚合算子去重,此方式算力比较慢。当前业内常见的解决方法一般是针对去重列构建字典,基于字典构建 Bitmap 索引后使用 Bitmap 函数去重。目前 Apache Doris 只支持数字类型的 Bitmap 索引,具有一定的局限性。
如果直接使用COUNT(DISTINCT)往往会占用大量内存和 IO,并且查询时间 >20s,特别是当表中有大量不同的值时,查询性能受到的影响更大,无法满足性能要求,因此我们提供以下两种方式进行优化: 方式一:首先在 Hive 中构建玩家设备 ID 全局字典表,接着将该表导入到 Doris 表对应的 Bitmap 列; ...
从查询效率来看,对于低基字段的count distinct,效率都很高,都控制在1秒内,几乎难分伯仲。 高基字段的查询场景:查询 domain(区分大小写情况下) 字段的 count distinct。 Doris的查询结果 CK的查询结果 可以看出来,换成高基列后,Doris 和 CK 的查询效率都明显下降,考虑到硬件的差异,两者也算打个平手吧,行不。
支持SELECT DISTINCT 与聚合函数同时使用:支持SELECT DISTINCT与聚合函数同时使用,在一个查询中同时去重和进行聚合操作,如 SUM、MIN/MAX 等。 支持无 GROUP BY 的单表查询重写:无GROUP BY的单表查询重写功能允许数据库优化器在不需要分组的情况下,根据查询的复杂性和数据表的结构,自动选择执行计划来执行查询,这可以...