Всё, что нужно знать о Apache Doris
и его возможностях
Справочник по основным технологиям и возможностям Apache Doris
- Аналитические функции
- Пакетная загрузка
- Оценка релевантности BM25
- Интеграции CatalogПодключайте Doris к Glue, Iceberg REST, HMS, S3 Tables, Polaris, Unity, DLF и другим сервисам, чтобы один движок поддерживал все протоколы каталогов lakehouse.
- Журнал изменений (Changelog) / Table Stream
- Колоночное хранениеФормат файлов сегментов Doris на диске. Кодирование столбцов и сжатие страниц уменьшают размер таблицы; индексы страниц позволяют запросам пропускать страницы, которые не нужно читать.
- Вычислительная группа
- Condition Cache
- Data Cache и Page Cache
- Компактация данных
- Происхождение данныхСведения о происхождении данных на уровне столбцов извлекаются из плана Nereids и передаются в ваш инструмент управления данными через подключаемый SPI; журнал аудита также содержит сведения на уровне таблиц.
- Модель данных
- Отсечение данных
- Обновление и удаление данных
- Эмбеддинги
- Полнотекстовый поиск
- Group CommitОбъединяйте множество небольших операций INSERT и загрузок Stream Load в одну транзакцию на стороне сервера, выбирая синхронный или асинхронный режим в зависимости от требований к задержке и пропускной способности.
- Точечные запросы при высокой конкурентной нагрузке
- Гибридный поиск
- Iceberg
- Инкрементальное материализованное представление
- Инвертированный индекс
- Интеграция с Kafka и CDC
- SQL-функции для LLMSQL-функции AI_* в Doris передают значения столбцов в LLM и возвращают результат прямо в запросе, поэтому классификация, извлечение данных и создание сводок выполняются средствами SQL.
- Транзакции загрузки
- Управление таблицами озера данныхDoris записывает данные в таблицы Iceberg, Hive и Paimon и управляет ими через SQL. CREATE, INSERT, UPDATE, DELETE, эволюция схемы и партиционирования, ветви, снимки.
- Сервер MCP
- Кэш метаданных
- Архитектура MPP
- Multi Catalog
- Оптимизация чтения ParquetНативный векторизованный модуль чтения Parquet на C++, который отсекает группы строк и страницы, напрямую декодирует словари и читает данные результата только после фильтрации.
- Партиционирование и бакетирование
- Конвейерный движок выполнения
- Подключаемые механизмы аутентификации и авторизации
- Предварительная агрегация и Rollup
- Подготовленные операторы
- Кэш запросов Query CacheКэш конвейерного движка, который хранит промежуточные результаты агрегации на уровне tablet, позволяя запросам к одним и тем же tablet повторно использовать выполненные вычисления.
- Слияние обратных рангов (Reciprocal Rank Fusion)
- Resource Group
- Выгрузка на диск
- Stream Load
- Unique Key
- Тип данных VARIANT
- Векторный индексВстроенный ANN-индекс для столбцов ARRAY<FLOAT>. Создайте его в таблице Doris и выполняйте векторный поиск TopN за миллисекунды вместе с аналитическими SQL-запросами.
- Векторизованное выполнение
- Вертикальная компактацияКомпактация по группам столбцов, которая ограничивает потребление памяти при слиянии rowset в широких таблицах Doris.
- Группа рабочих нагрузок (Workload Group)