下载安装 下载说明： 部署说明： 重要更新 1. 全面向量化支持，性能大幅提升 2. 在 Unique Key 模型上实现了 Merge-on-Write 的数据更新模式 3. Multi Catalog 多源数据目录 4. 轻量表结构变更 Light Schema Change 5. JDBC 外部表 6. JAVA UDF 7. Rem...

适用场景 基于 Doris 的湖仓一体架构 核心技术 可扩展的连接框架 高效缓存策略 高效的 Native Reader Merge IO 统计信息提高查询规划效果 多源数据目录 基础概念 连接示例 列类型映射 权限管理 指定需要同步的数据库 湖仓一体之前，数据分析经历了数据库、数据仓库和数据湖分析三个时代。 首先是数据库，...

盲测性能 10 倍以上提升！ 更智能的全新查询优化器 倒排索引支持 点查询并发能力提升 20 倍 自适应的并行执行模型 更统一多样的分析场景 10 倍以上性价比的日志检索分析平台 湖仓一体 高效的数据更新 更加高效稳定的数据写入 导入性能进一步提升 数据高频写入更稳定 数据表结构自动同步 更加完善的多租户资源隔离 极致弹性与存算分...

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Applicable scenarios Implementation Get started Preparation Create an INSERT INTO job View INSERT INTO jobs Cancel INSERT INTO jobs Manual Syntax Parameter configuration R...

新增特性 自动统计信息收集 数据湖框架支持复杂数据类型 增加更多内置函数 改进优化 性能优化 分布式副本管理改进 安全性提升 Bugfix 和稳定性提升 复杂数据类型 倒排索引 物化视图 采样查询 主键表 导入和 Compaction 数据湖兼容性 JDBC 外表兼容性 SQL 规划和优化 行为变更 亲爱的社区小伙伴们...

Apache Doris & Iceberg 使用指南 01 环境准备 02 环境部署 03 创建 Iceberg 表 04 数据写入 05 数据查询 06 Time Travel 作为一种全新的开放式的数据管理架构，湖仓一体（Data Lakehouse）融合了数据仓库的高性能、实时性以及数据湖的低成本、灵活性等优势，帮助用户更加便捷地满...

外表统计信息 使用示例 信息收集 手动一次性收集 周期性收集 任务管理 信息查看 表统计信息 列统计信息 信息修改 信息删除 实现原理 统计信息数据来源 缓存的加载 外表统计信息 外表统计信息的收集方式和收集内容与内表基本一致，详细信息可以参考内表统计信息 。目前支持对Hive，Iceberg和Hudi等外部表的收集。 外表...

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