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MPP:Massively Parallel Processing, 即大規(guī)模并行處理. 一般用來指多個SQL數據庫節(jié)點搭建的數據倉庫系統(tǒng). 執(zhí)行查詢的時候, 查詢可以分散到多個SQL數據庫節(jié)點上執(zhí)行, 然后匯總返回給用戶. Doris 作為一款開源的 MPP 架構 OLAP 高性能、實時的分析型數據庫，能夠運行在絕大多數主流的商
優(yōu)化器的作用是優(yōu)化查詢語句的執(zhí)行效率，它通過評估不同的執(zhí)行計劃并選擇最優(yōu)的執(zhí)行計劃來實現這一目標。 CBO: 一種基于成本的優(yōu)化器，它通過評估不同查詢執(zhí)行計劃的成本來選擇最優(yōu)的執(zhí)行計劃。CBO會根據數據庫系統(tǒng)定義的統(tǒng)計信息以及其他因素，對不同的執(zhí)行計劃進
此處的負載均衡指的是FE層的負載均衡. 當部署多個 FE 節(jié)點時，用戶可以在多個 FE 之上部署負載均衡層來實現 Doris 的高可用。官方文檔描述: 負載均衡 。 實現方式 實現方式有多種，如下列舉。 開發(fā)者在應用層自己進行重試與負載均衡。 JDBC Connector 發(fā)現一個連接掛掉，就自
Doris的存儲結構是類似LSM-Tree設計的，因此很多方面都是通用的，先閱讀了解LSM相關的知識，再看Doris的底層存儲與讀取流程會清晰透徹很多，LSM基本知識如下: 原理：把各種數據先用log等形式組織在內存中(該數據結構稱為MemTable，且有序)；到達一定數據量后再批量merge寫入磁
在 Doris 的存儲引擎規(guī)則: 表的數據是以分區(qū)為單位存儲的，不指定分區(qū)創(chuàng)建時，默認就一個分區(qū). 用戶數據首先被劃分成若干個分區(qū)（Partition），劃分的規(guī)則通常是按照用戶指定的分區(qū)列進行范圍劃分，比如按時間劃分。 在每個分區(qū)內，數據被進一步的按照Hash的方式分桶，分
FE層的架構都能在網上找到說明. 但BE層的架構模式、一致性保障、與FE層之間的請求邏輯，數據傳輸邏輯等，我個人暫時沒有找到相應的博客說明這些的。當然這些是我個人在學習與使用Doris過程中，對內部交互邏輯與實現感興趣才有這些疑問. 還好現在有GPT這類大模型，有了
@ 目錄 概述 定義 特性 何時使用 部署 Local安裝 快速啟動 手動設置集群 Docker安裝 快速啟動 手動啟動集群 Docker Compose 實操 批導入數據 流式導入數據 Apache Pinot 官網地址 https://pinot.apache.org/ 最新版本0.12.1 Apache Pinot 官網文檔地址 https://docs.pinot.apache.org/ Apache Pinot 源碼地址 http
目錄 1.Broker部署及擴縮容 1.1 BROKER 部署 1.2 BROKER 擴縮容 2.?Apache Doris集群啟停腳本
敏感信息和隱私保護是指在收集、存儲和使用個人數據時，需要采取一系列措施來保護這些數據的安全和機密性，防止數據被未經授權的第三方訪問、使用或泄露。這些措施包括加密、訪問控制、數據脫敏、數據加密、隱私政策等。 在隱私保護的技術手段方面，常用的技術包
對于mysql架構，一定會使用到讀寫分離，在此基礎上有五種常見架構設計：一主一從或多從、主主復制、級聯復制、主主與級聯復制結合。 1.1、主從復制 這種架構設計是使用的最多的。在讀寫分離的基礎上，會存在一臺master作為寫機，一個或多個slave作為讀機。因為在實際的
