最新版本，升级过程请参考文档：https://doris.apache.org/zh-CN/docs/dev/admin-manual/cluster-management/upgrade/

数据是按照前缀列排序存储的，因此在包含前缀查询条件时，可以在排序数据上进行快速的数据查找，但如果查询条件不是前缀列，则无法利用数据排序的特征进行快速数据查找。通过

打造成世界顶级的分析型数据库产品，希望能帮助更多的社区用户解决数据分析的痛点，希望每一位小伙伴都能从社区中有所收获。与此同时，我们也希望有更多的小伙伴们与我们一同成长。如果你想参与

PR。参考贡献流程https://doris.apache.org/master/zh-CN/community/how-to-contribute.html#

，突然意识到自己逝去的青春其实挺值得的。（虽然每次看到自己变老的脸都会很难过，希望发际线可以保留，哈哈哈）Q：工作期间您有没有遇到过什么问题或挑战，是如何解决的呢？一开始编译

数据模型，查询性能严重依赖于Compaction对数据版本合并是否及时，在我们的业务场景中曾经出现过因为版本合并不及时导致查询性能降低数十倍，进而影响线上服务的情况。但是，Compaction

基于实时数据强化基础能力工具层的建设，持续降低基于实时数据方面的建设、交付成本。提升数据质量工具覆盖能力，为业务模型提供质量保障，并提供基于实时数据的画像质量保障能力。基于当前业务诉求，部分场景针对

Schema、属性、事件等不同场景的数据上报结构；支持了身份类型自定义，方便企业根据自身数据特定指定潜客标识；针对不同企业的不同结构的数据可以做到零开发成本接入。2.服务于不同行业企业的多样营销依托

Join、ODBC外部表、内存管理等重要功能做出了重大改进或优化，同时在技术布道和用户支持方面也做出了突出贡献。徐洋（GitHub:@xy720）是来自百度的数据库研发工程师，自加入

，每次获取一行数据，做完偏移之后才能拿到对应的列，而基于这个列，每一次还要做类型的判断，然后再确定调用什么函数进行处理。但是我们可以看下边列存的执行逻辑，相对行存的执行逻辑更简洁。首先在整个

可以被更多人认可，成为世界顶级的分析型数据库项目。我们也坚信，没有什么不会实现的。最后祝福所有小伙伴新年快乐，顺遂平安。在这里也提前向社区小伙伴透露些风声，下一个

开发？NO！我们近期将会准备一系列新手任务，欢迎所有愿意参与到开源项目和社区建设的小伙伴参与进来！如果您是第一次参与开源项目，可以通过新手任务掌握基本的

数据聚合和预计算海量数据更新和数据湖应用海量数据高并发查询支持个人简介：曾负责中兴、烽火通信数仓建设和大数据处理，在京东主要负责海量数据OLAP，性能优化和架构设计。5.

课件下载地址：https://www.slidestalk.com/doris.apache/88689复制以上链接并在浏览器中打开即可～下

-王俊，大数据工程师，目前负责中仑网络科技有限公司大数据平台数仓建设，从事大数据相关工作7年，持续关注大数据开源项目，致力于湖仓一体方案的实践落地。欢迎关注：Apache

版本，升级过程请参考文档：http://doris.apache.org/master/zh-CN/installing/upgrade.html

代码的组织结构和一些主要流程的实现原理以及代码位置，以便于各位小伙伴们能够快速上手，参与到开发工作中来。本系列直播课程暂定分为

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。针对这一问题，我们一方面从业务侧着手，规范用户导入操作，尽量降低数据导入频率，增大每次导入的数据量，避免高频率的小数据量写入；另一方面，根据业务场景的不同，我们针对不同集群配置了不同的

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的第五讲，这一讲我们将从扫描节点出发，介绍数据是如何从最底层的文件被读取到查询层处理的：介绍读取逻辑的层级结构以及每一层的作用Page

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数据是如何被读取的》，这一讲我们将从扫描节点出发，介绍数据是如何从最底层的文件被读取到查询层处理的：介绍读取逻辑的层级结构以及每一层的作用Page

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Committer，告诉大家怎么参与开源项目。目标听众：所有开源爱好者，知道怎么去参与开源，贡献开源。【相关推荐】从NoSQL到Lakehouse，Apache

的写入流程直播回看地址：https://www.bilibili.com/video/BV1Mu411f7wY/复制以上链接并在浏览器中打开即可～下

从分钟甚至小时级别的导入延迟推进到了秒级，更好地支撑了准实时的业务需求；完全重构了存储引擎，提升扩展性的同时，支持了包括二级索引、字典压缩编码在内的多项实用功能；进行了大量的大数据生态打通工作，包括

的方式在某些需求上很难对业务产生实际的价值，很可能因为数据延迟导致业务动作滞后，管理要求跟进不及时，最终导致客户流失，影响公司业务发展。目前我们遇到的主要痛点如下：续费业务场景：在线教育上课主要分为

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是粒度最小的缓存。在查询语句查询一个时间段的数据时，查询语句会被拆分成多个子查询。在数据只写一个分区或者部分分区的情况下，能够缩短查询时间，节省集群资源。为了更好的观察缓存的效果，相关指标已经加入到

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之间的任务交互流程直播回看地址：https://www.slidestalk.com/doris.apache/167984?videoPPT

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是高时效性场景任务写入并发、任务写入间隔：我们有一个业务场景是实时查看客服的接单量和投诉走势，比如说我们在大促的时候，我们要实时监控是不是有群诉的现象，要及时进行解决。以前这块儿业务都是

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开源尖峰案例评选结果，同时通信行业开源社区（ICTOSC）、科技制造开源社区（TMOSC）、可信开源社区共同体（TWOS）三大社区在会上宣布正式成立。在本次大会上，Apache

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我们很清楚接下来该如何开展后续工作，将会持续在社区用户的支持、产品性能的增强以及功能边界的拓展上投入更多人力和精力。我们希望能帮助更多社区用户，解决数据分析的痛点与难题，这是Apache

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可以满足多种数据分析需求，例如固定历史报表，实时数据分析，交互式数据分析和探索式数据分析等。令您的数据分析工作更加简单高效！2.场景介绍这里我们介绍的是通过

协议，产品使用起来非常方便。第二，它采用了预聚合技术、向量化执行引擎，再加上列式存储，是一个高效查询引擎，能在秒级甚至毫秒级返回海量数据下的查询结果。第三，它的架构非常简单，只有两组进程：FE

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新手任务的目标是为了引入更多的开发者加入到社区建设中来。对于第一次参与开源贡献的开发者，可以从新手任务列表中选择一个练手，这样可以帮助开发者熟悉提交流程并感受到社区友好度。我们已经参考了

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后出现了比较严重的性能问题。这个应该主要和业务场景有关，有些场景在单个公司内部没有遇到，但是其他公司内部是有可能遇到的，我了解小米那边的同学也遇到了类似的问题。所以我觉得不仅代码可以共享，测试的

的分析型数据库系统。其简洁的架构，能够帮助用户在不依赖任何第三方系统的情况下，快速搭建一个高性能、高可靠、高可用、易扩展的分布式数据库。Doris全面兼容标准的