Doris 是如何支持多维分析的？什么是预聚合？

在 Apache Doris 中，多维分析（OLAP）是一种重要的功能，它允许用户从多个维度对数据进行查询和分析。Doris 通过多种技术手段支持多维分析，包括预聚合（Pre-Aggregation）、物化视图（Materialized Views）和索引优化等。

多维分析支持

预聚合（Pre-Aggregation） 预聚合是指在数据写入时，系统自动计算并存储一些常用的聚合结果，以便在查询时能够快速返回结果。预聚合可以显著提高查询性能，特别是在处理大量数据时。

• 工作原理：当数据写入时，Doris 会根据预定义的聚合规则（如 SUM、COUNT、AVG 等）计算并存储聚合结果。这些聚合结果存储在特殊的表或索引中，查询时可以直接使用这些预计算的结果，而不需要重新计算。
• 示例：

CREATE TABLE sales (
    id INT,
    sale_date DATE,
    amount DECIMAL(10, 2),
    region VARCHAR(50)
)
AGGREGATE KEY(id, sale_date, region) (SUM(amount));

物化视图（Materialized Views） 物化视图是预先计算并存储的查询结果，可以在查询时直接使用，从而提高查询性能。物化视图可以包含复杂的聚合和连接操作，适用于需要频繁执行相同查询的场景。

• 工作原理：用户可以创建物化视图，Doris 会在后台定期更新这些视图，确保其与基础数据保持一致。查询时，Doris 会自动选择最合适的物化视图来加速查询。
• 示例：

CREATE MATERIALIZED VIEW mv_sales_by_region AS
SELECT region, SUM(amount) AS total_sales
FROM sales
GROUP BY region;

索引优化 Doris 支持多种索引类型，如 B-Tree 索引、Bitmap 索引等，这些索引可以加速查询性能，特别是在多维分析中。

• 工作原理：通过创建适当的索引，Doris 可以快速定位和检索数据，减少查询时间。
• 示例：

CREATE INDEX idx_region ON sales (region);

总结

Apache Doris 通过预聚合、物化视图和索引优化等多种技术手段，支持高效的多维分析。预聚合在数据写入时计算并存储常用聚合结果，物化视图预先计算并存储复杂查询结果，索引优化则通过创建适当的索引加速查询性能。这些技术共同作用，使得 Doris 能够在处理大规模数据时提供快速、灵活的多维分析能力。