Doris冷热分离介绍
在数据分析的实际应用场景中,冷热数据经常有不同的查询频次及响应速度要求。例如,在行为分析场景中,需支持近期流量数据的高频查询和高时效性,历史数据的访问频次很低,但需长时间备份以保证后续的审计和回溯工作,且查询需求也会随着时间推移锐减,如果将所有数据存储在本地,将造成大量的资源浪费。

本章节仅适用于MRS 3.3.1 及之后版本。
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在数据分析的实际应用场景中,冷热数据经常有不同的查询频次及响应速度要求。例如,在行为分析场景中,需支持近期流量数据的高频查询和高时效性,历史数据的访问频次很低,但需长时间备份以保证后续的审计和回溯工作,且查询需求也会随着时间推移锐减,如果将所有数据存储在本地,将造成大量的资源浪费。
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