Apache Doris 作为一款现代化的询太项加 MPP 分析型数据库，其查询性能一直是试试速技术核心优势。本文将深入探讨 Doris 的询太项加查询加速技术体系，从执行引擎优化到缓存机制，试试速技术从 Join 策略到资源管理，询太项加结合具体场景和代码示例，试试速技术全面解析如何最大化 Doris 的询太项加查询性能。

一、试试速技术执行引擎：Pipeline 与 PipelineX

1. 传统执行引擎的询太项加瓶颈

传统火山模型（Volcano Model）中，每个操作符（Operator）通过 Next() 方法逐条拉取数据，试试速技术导致 CPU 缓存利用率低、询太项加函数调用开销大：

复制// 传统火山模型伪代码 while (row = child_op->Next()) { processed_row = process(row); emit(processed_row); }1.2.3.4.5. 2. Pipeline 执行引擎原理

Pipeline 引擎通过向量化执行和批处理技术优化：

复制-- 启用 Pipeline 引擎 set enable_pipeline_engine = true; -- 查看执行计划是亿华云试试速技术否使用 Pipeline EXPLAIN SELECT ... FROM ...;1.2.3.4.5.

核心优势：

批处理：一次处理 1024 行数据（默认批大小）向量化：利用 SIMD 指令加速计算流水线并行：多线程并行执行不同阶段3. PipelineX 引擎增强

PipelineX 在 Pipeline 基础上增加了本地shuffle优化：

复制-- 启用 PipelineX set enable_pipeline_x_engine = true; -- 查看执行计划中的 LocalExchange 算子 EXPLAIN SELECT COUNT(*) FROM large_table GROUP BY region;1.2.3.4.5.

适用场景：

大数据量聚合查询需要本地预聚合的复杂查询

二、查询缓存：SQL Cache

1. 缓存机制原理

SQL Cache 基于查询文本和参数精确匹配：

复制-- 启用 SQL Cache SET enable_sql_cache = true; -- 查看缓存命中率 SHOW VARIABLES LIKE %sql_cache%;1.2.3.4.5.

缓存命中条件：

查询文本完全一致（包括空格和大小写）参数值相同涉及表数据未变更2. 缓存优化实践 复制-- 1. 使用参数化查询提高缓存命中率 -- 低效方式（每次参数不同都生成新缓存项） SELECT*FROM orders WHERE user_id =1001; SELECT*FROM orders WHERE user_id =1002; -- 高效方式（使用视图或CTE） CREATEVIEW user_orders AS SELECT*FROM orders WHERE user_id = ${user_id}; -- 2. 控制缓存粒度 -- 小结果集查询适合缓存 SELECTCOUNT(*) FROM orders WHEREdate=2023-10-01; -- 大结果集查询禁用缓存 SET enable_sql_cache =false; SELECT*FROM large_table;1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.

三、询太项加Join 优化策略

1. Bucket Shuffle Join

通过数据分布预定位减少网络传输：

复制-- 创建表时指定分布键 CREATE TABLE orders ( order_id BIGINT,试试速技术 user_id BIGINT, ... ) DISTRIBUTED BY HASH(user_id) BUCKETS 32; CREATE TABLE users ( user_id BIGINT, ... ) DISTRIBUTED BY HASH(user_id) BUCKETS 32; -- 查询自动使用 Bucket Shuffle Join EXPLAIN SELECT o.*, u.name FROM orders o JOIN users u ON o.user_id = u.user_id;1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.

优化效果：

减少 90%+ 的网络数据传输适用于大表 Join 大表场景2. Colocation Join

共址 Join 保证关联数据在同一节点：

复制-- 创建同组（Group）的表 CREATE TABLE table_a ( k1 INT, ... ) DISTRIBUTED BY HASH(k1) BUCKETS 32 PROPERTIES ( "colocation_with" = "group1" ); CREATE TABLE table_b ( k1 INT, ... ) DISTRIBUTED BY HASH(k1) BUCKETS 32 PROPERTIES ( "colocation_with" = "group1" ); -- 查询自动使用 Colocation Join EXPLAIN SELECT a.*, b.* FROM table_a a JOIN table_b b ON a.k1 = b.k1;1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.22.

适用场景：

频繁 Join 的维度表数据量相对稳定的表3. Runtime Filter

动态过滤减少 Join 数据量：

复制-- 启用 Runtime Filter SET enable_runtime_filter = true; -- 查看执行计划中的 Runtime Filter EXPLAIN SELECT o.* FROM orders o JOIN (SELECT user_id FROM vip_users) v ON o.user_id = v.user_id;1.2.3.4.5.6.7.8.9.

优化类型：

IN Filter：适用于高基数字段Bloom Filter：适用于超高基数字段MinMax Filter：适用于数值类型 复制-- 手动调整 Runtime Filter 类型 SET runtime_filter_type = "BLOOM_FILTER";1.2.

四、高效去重技术

1. BITMAP 精准去重 复制-- 创建表时使用 BITMAP 类型 CREATE TABLE user_actions ( user_id BIGINT,询太项加 action_date DATE, actions BITMAP BITMAP_UNION ) AGGREGATE KEY(user_id, action_date); -- 数据导入 INSERT INTO user_actions VALUES (1001, 2023-10-01, to_bitmap(101)), (1001, 2023-10-01, to_bitmap(102)), (1001, 2023-10-01, to_bitmap(101)); -- 查询去重结果 SELECT user_id, action_date, bitmap_union_count(actions) AS unique_actions FROM user_actions GROUPBY user_id, action_date;1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.

性能对比：

复制-- 传统 COUNT(DISTINCT) 方式 SELECT user_id, COUNT(DISTINCT action_id) FROM user_actions_raw GROUP BY user_id; -- BITMAP 方式（快 5-10 倍） SELECT user_id, bitmap_union_count(actions) FROM user_actions GROUP BY user_id;1.2.3.4.5.6.7.8.9. 2. HLL 近似去重 复制-- 创建表时使用 HLL 类型 CREATE TABLE page_views ( page_id INT, view_date DATE, users HLL HLL_UNION ) AGGREGATE KEY(page_id, view_date); -- 数据导入 INSERT INTO page_views VALUES (1001, 2023-10-01, hll_hash(1001)), (1001, 2023-10-01, hll_hash(1002)), (1001, 2023-10-01, hll_hash(1001)); -- 查询近似去重结果 SELECT page_id, view_date, hll_union_agg(users) AS approx_unique_users FROM page_views GROUPBY page_id, view_date;1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.

误差控制：

复制-- 设置 HLL 精度（默认 12，精度越高误差越小） SET hll_precision = 16;1.2.

五、高并发点查优化

1. 行存与列存结合 复制-- 创建 Unique 模型表（自动行存） CREATE TABLE orders ( order_id BIGINT, user_id BIGINT, amount DECIMAL(10,2), status VARCHAR(20) ) UNIQUE KEY(order_id) DISTRIBUTED BY HASH(order_id) BUCKETS 32; -- 查询自动使用行存优化 SELECT * FROM orders WHERE order_id = 1000001;1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11. 2. PreparedStatement 优化 复制// Java 代码示例 String sql = "SELECT * FROM orders WHERE order_id = ?"; try (PreparedStatement stmt = connection.prepareStatement(sql)) { stmt.setInt(1, 1000001); ResultSet rs = stmt.executeQuery(); // 处理结果 }1.2.3.4.5.6.7.

优化效果：

减少 SQL 解析开销提高执行计划复用率3. 行缓存配置 复制-- 启用行缓存 SET enable_row_cache = true; -- 调整行缓存大小（默认 2MB） SET row_cache_mem_limit = "50MB"; -- 查看缓存命中率 SHOW BACKENDS; -- 然后访问 BE 的 metrics 页面查看 row_cache_hit_rate1.2.3.4.5.6.7.8.9.

六、TOPN 查询优化

1. 优化原理

TOPN 查询通过提前终止和堆排序优化：

复制-- 传统方式（全排序后取前N） SELECT * FROM orders ORDER BY amount DESC LIMIT 10; -- 优化方式（使用 TopN 算子） EXPLAIN SELECT * FROM orders ORDER BY amount DESC LIMIT 10;1.2.3.4.5.6. 2. 配置优化 复制-- 启用 TopN 优化 SET enable_topn_opt = true; -- 调整 TopN 缓存大小 SET topn_cache_size = 1024;1.2.3.4.5.

七、查询分析与调优

1. 获取执行 Profile 复制-- 执行查询并获取 Profile SET show_profile = true; SELECT COUNT(*) FROM large_table GROUP BY region; -- 查看详细 Profile SHOW PROFILE;1.2.3.4.5.6.

关键指标分析：

ScanNode：数据扫描时间HashJoinNode：Join 阶段耗时AggregationNode：聚合计算时间ExchangeNode：数据传输时间2. 查询分析示例 复制-- 示例：分析慢查询 -- 1. 获取查询ID SHOW PROCESSLIST; -- 2. 获取指定查询的云服务器提供商 Profile SHOW PROFILE FOR QUERY query_id; -- 3. 分析 Profile 中的瓶颈 -- 例如发现 ScanNode 耗时过长： ScanNode: - RowsRead: 100000000 - BytesRead: 2GB - TotalTime: 5.2s - IOTime: 4.8s # IO 瓶颈 -- 优化方案：增加缓存或优化存储1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.

八、资源管理与隔离

1. Workload Group 资源隔离 复制-- 创建资源组 CREATE WORKLOAD GROUP "analytics" PROPERTIES ( "cpu_limit" = "50%", "memory_limit" = "30%", "concurrency_limit" = "10" ); -- 创建资源组 CREATE WORKLOAD GROUP "etl" PROPERTIES ( "cpu_limit" = "30%", "memory_limit" = "50%", "concurrency_limit" = "5" ); -- 将用户绑定到资源组 CREATEUSERanalyst@% IDENTIFIED BYpassword PROPERTIES ("workload_group" = "analytics"); CREATEUSERetl_user@% IDENTIFIED BYpassword PROPERTIES ("workload_group" = "etl");1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.22. 2. 查询优先级管理 复制-- 设置查询优先级 SET QUERY_PRIORITY = HIGH; -- 在资源组中配置优先级 ALTER WORKLOAD GROUP "analytics" SET PROPERTIES ("query_priority" = "HIGH");1.2.3.4.5.6.

九、综合优化案例

1. 电商订单分析场景 复制-- 1. 表设计优化 CREATE TABLE orders ( order_id BIGINT, user_id BIGINT, order_date DATE, amount DECIMAL(10,2), status VARCHAR(20), region VARCHAR(20), INDEX idx_user (user_id) USING BITMAP, INDEX idx_date (order_date) ) DUPLICATE KEY(order_id) PARTITIONBYRANGE(order_date) ( PARTITION p202301 VALUES LESS THAN (2023-02-01), PARTITION p202302 VALUES LESS THAN (2023-03-01) ) DISTRIBUTED BY HASH(order_id) BUCKETS 32; -- 2. 查询优化示例 -- 查询：各区域月度订单统计 SELECT region, DATE_TRUNC(month, order_date) ASmonth, COUNT(DISTINCT order_id) AS order_count, SUM(amount) AS total_amount FROM orders WHERE order_date BETWEEN2023-01-01AND2023-12-31 GROUPBY region, DATE_TRUNC(month, order_date) ORDERBY region, month; -- 优化措施： -- a. 分区裁剪（自动） -- b. 使用 BITMAP 索引加速 COUNT(DISTINCT) -- c. 聚合下推（自动）1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.22.23.24.25.26.27.28.29.30.31.32.33. 2. 实时监控仪表盘场景 复制-- 1. 创建物化视图 CREATE MATERIALIZED VIEW mv_user_stats REFRESH ASYNC EVERY1 HOUR ASSELECT user_id, COUNT(*) AS order_count, SUM(amount) AS total_amount, MAX(order_date) AS last_order_date FROM orders GROUPBY user_id; -- 2. 查询物化视图 SELECT*FROM mv_user_stats WHERE user_id =1001; -- 3. 监控物化视图状态 SHOW MATERIALIZED VIEWS;1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.

十、优秀实践总结

(1) 执行引擎选择：

通用查询启用 enable_pipeline_engine = true复杂聚合查询启用 enable_pipeline_x_engine = true

(2) Join 优化策略：

优先使用 Bucket Shuffle Join频繁 Join 的表使用 Colocation Join大表 Join 小表使用 Runtime Filter

(3) 去重技术选择：

精准去重使用 BITMAP大数据集近似去重使用 HLL

(4) 点查优化组合：

Unique 模型 + PreparedStatement + 行缓存

(5) 资源管理：

关键业务使用高优先级 Workload Group监控内存使用，避免 OOM

(6) 查询分析：

定期分析慢查询 Profile关注 IO、CPU 和内存瓶颈

通过综合运用这些优化技术，Apache Doris 可以在大多数分析场景下实现亚秒级响应，满足高并发、低延迟的查询需求。实际应用中，建议结合业务特点和数据特征，选择最适合的优化组合方案。香港云服务器