join的表数据变化更新频率较低，这种情况，建议对多个表join查询逻辑提前进行加工处理，将处理后的数据写入到一个宽表中，宽表中包含所有要查询的数据字段，以供后续应用完全自助OLAP的高性能查询。 表命名规范 数据库表名称命名规则： 在数据库中，表名命名要求在当前数据库内唯一。

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本章节介绍创建Doris表样例代码。 以下代码片段在“JDBCExample”类中。 以Java JDBC方式执行SQL语句在集群中dbName变量对应的数据库下创建tableName对应的表。 String createTableSql = "create table if not exists

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本章节介绍创建Doris表样例代码。 以下代码片段在“JDBCExample”类中。 以Java JDBC方式执行SQL语句在集群中dbName变量对应的数据库下创建tableName对应的表。 String createTableSql = "create table if not exists

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登录安装了MySQL的节点，执行以下命令，连接Doris数据库。 若集群已启用Kerberos认证（安全模式），需先执行以下命令再连接Doris数据库： export LIBMYSQL_ENABLE_CLEARTEXT_PLUGIN=1 直接连接FE节点访问Doris数据库： mysql -u数据库登录用户 -p -PFE查询连接端口

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数据源管理与数据标准管理 数据源管理 支持对 OLAP 数据源、关系型数据源、NoSQL 数据库、文件数据源、消息队列数据源等异构数据源类型进行接入，屏蔽不同数据库之间的差异，实现数据源的统一管理。 图1 数据源管理1 图2 数据源管理2 数据标准管理 数据元标准 通过“数据标准

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DDL十分灵活、易于使用，并且足够强大，可以定义复杂类型的Table。 便捷的数据管理：CarbonData为数据加载和维护提供多种数据管理功能，支持加载历史数据以及增量加载新数据。CarbonData加载的数据可以基于加载时间进行删除，也可以撤销特定的数据加载操作。 CarbonData文件格式是HDFS

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什么是SAP应用弹性伸缩？ 什么是SAP S/4HANA？ 什么是HA，为什么需要HA？ 什么是SAP PAS、SAP AAS、SAP AS CS ？ 什么是OLAP，什么是OLTP？ 父主题： 常见问题

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Oracle数据库 GaussDB 数据库 1 聚合函数 支持 2 分析函数 支持 3 对象引用函数 不支持 4 模型函数 不支持 5 OLAP函数 不支持 6 数据盒功能函数 不支持 7 关于用户定义的函数 支持 表1 聚合函数 序号 Oracle数据库 GaussDB数据库 差异 1

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Oracle数据库 GaussDB数据库 1 聚合函数 支持 2 分析函数 支持 3 对象引用函数 不支持 4 模型函数 不支持 5 OLAP函数 不支持 6 数据盒功能函数 不支持 7 关于用户定义的函数 支持 表1 聚合函数 序号 Oracle数据库 GaussDB数据库 差异 1

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Service，DSS）。专属分布式存储服务为您提供独享的物理存储资源，通过数据冗余和缓存加速等多项技术，提供高可用性和持久性，以及稳定的低时延性能；可灵活对接ECS、BMS以及DCC等多种不同类型的计算服务，适用于HPC、OLAP以及混合负载等应用场景。 您可以使用本文档提供API对专属分布

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离线数据加载：通过Spark视图读取Hive外表数据并写入Doris 应用场景 通过Spark视图读取Hive外表数据写入到Doris，并按照Unique指定字段自动去重。 方案架构 离线数据可以从数据湖加载，也可以直接加载本地文件。从数据湖加载可以使用工具 CDM ，在没有CDM工

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let数据量过小，则数据的聚合效果不佳，且元数据管理压力大。如果数据量过大，则不利于副本的迁移、补齐，且会增加Schema Change或者Rollup操作失败重试的代价（这些操作失败重试的粒度是Tablet）。 当Tablet的数据量原则和数量原则冲突时，建议优先考虑数据量原则。

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使用须知 E7实例使用须知请参考使用须知。 适用场景 支持OLTP、OLAP场景。 内存数据库（如SAP HANA SoH/S4H、BWoH/B4H ）。 高性能数据库。 分布式缓存。 大数据处理引擎以及数据挖掘等应用。 规格 表2 E7型 弹性云服务器 的规格 规格名称 vCPU

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SSB测试结果 经过针对SSB宽表场景对DWS和开源OLAP产品ClickHouse的对比测试发现：使用hstore_opt表，配合turbo存储、turbo引擎， DWS查询性能整体优于开源产品ClickHouse 2倍。 表1 SSB测试结果 SSB DWS ClickHouse

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终进入数据仓库。 数据仓库主要用于支撑企业决策分析，所涉及的数据操作主要是数据查询。因此数据仓库通过表结构优化、存储方式优化等方式提高查询速度、降低开销。 表1 数据仓库与数据库的对比 维度 数据仓库 数据库 应用场景 OLAP OLTP 数据来源 多数据源 单数据源 数据标准化

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支持结构化数据模型 通过结合所有以上属性，Kudu的目标是支持在当前Hadoop存储技术上难以实现或无法实现的应用。 Kudu的应用场景有： 需要最终用户立即使用新到达数据的报告型应用 同时支持大量历史数据查询和细粒度查询的时序应用 使用预测模型并基于所有历史数据定期刷新预测模型来做出实时决策的应用

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权限控制：可以按照用户粒度设置数据库或者表的操作权限，保障数据的安全性。 数据备份与恢复：提供了数据备份导出与导入恢复机制，满足生产环境的要求。 分布式管理：提供集群模式，能够自动管理多个数据库节点。 列式存储与数据压缩 ClickHouse是一款使用列式存储的数据库，数据按列进行组织，属于同一列

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，面向数据仓库进行OLAP分析。当前ClickHouse被广泛的应用于互联网广告、App和Web流量、电信、金融、物联网等众多领域，非常适用于商业智能化应用场景，在全球有大量的应用和实践。 应用场景 用户行为分析。 在网站、App和游戏中，对用户的点击、浏览时长等使用数据进行收集

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的多种数据库系统，目前有Windows和Linux版本。HammerDB支持自动化、多线程和可扩展的动态脚本。您可以使用HammerDB创建一个测试schema，加载数据，并针对OLTP（online transaction processing ，联机事务处理）和OLAP（online

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支持结构化数据模型。 通过结合所有以上属性，Kudu的目标是支持在当前Hadoop存储技术上难以实现或无法实现的应用。 Kudu的应用场景有： 需要最终用户立即使用新到达数据的报告型应用。 同时支持大量历史数据查询和细粒度查询的时序应用。 使用预测模型并基于所有历史数据定期刷新预测模型来做出实时决策的应用。

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终进入数据仓库。 数据仓库主要用于支撑企业决策分析，所涉及的数据操作主要是数据查询。因此数据仓库通过表结构优化、存储方式优化等方式提高查询速度、降低开销。 表1 数据仓库与数据库的对比 维度 数据仓库 数据库 应用场景 OLAP OLTP 数据来源 多数据源 单数据源 数据标准化

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