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Doris was a nymph, one of the three thousand oceanids born to the titans oceanus and tethys SelectDB 将全力投入参与到 Apache Doris 的功能开发和社区建设中，而不会 Fork Apache Doris 做二次开源。 我们希望携手所有 Apache Doris 社区的开发者和用户以及热爱开源的朋友，一道将 Apache Doris 打造成全球顶尖的 OLAP 平台。 She married nereus, the “old man of the sea,” and gave birth to the fifty sea nymphs known as the nereids.
正是因为 Apache Doris 如此优秀，所以我们基于 Apache Doris 在腾讯云上推出了腾讯云 Doris。 本文就结合腾讯云 Doris 的适用场景和核心技术来给大家分享一下如何基于云数据仓库 Doris 开启实时统一数据分析之路。 1. Doris 技术架构 我们接下来看下 Doris 的这个技术架构。 Doris 会自动命中这个 ROLLUP 表，从而只需扫描极少的数据量，即可完成这次聚合查询。 示例2：获得不同城市，不同年龄段用户的总消费、最长和最短页面驻留时间 作为 doris 的开发者，很遗憾给你困扰了。 我们正在改进1.0很快就要发布了，我们修复了大量的bug ，未来我们也会在导入易用性方面做提升，欢迎加入我们的用户群提出宝贵意见，帮助我们改进doris.
可以使用Python中的 pydoris 库来操作 Apache Doris。 它是Apache Doris的官方Python客户端库，包含在Doris的源代码中。 您可以通过安装Doris源代码并通过相应的Python库安装程序进行安装。 然后，就可以在Python中使用pydoris来操作Doris集群，包括创建表、插入数据、查询等。
Doris 采用现代化的 MPP（Massively Parallel Processing）架构，支持向量化执行引擎，仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果。 Doris 能够支持高并发的点查询场景和高吞吐的复杂分析场景，每秒可支持高达 3 万以上的并发查询，支持数千用户同时进行数据分析。 Doris在处理复杂查询时, 由于优化器较弱, 导致对于一些复杂查询的执行计划生成会产生Bad plan. 如TPC-DS中的一些查询, 在TPC-DS中有30%的sql语句带有WITH子句, 而且存在重复使用的情况, Doris对于WITH子句中表的引用使用全内联的方式进行展开, 导致同一数据的扫描或者. Doris是一个非常过时的名字，很多外国人告诉我，他们很困惑为什么这么多人使用Doris这个名字！ 我们也不知道！ Doris这个名字在20世纪30年代和40年代更为普遍，它更容易让人们想起了一个年纪大的女人，所以我绝对不会推荐它。 以 Apache Doris 为核心数据底座，结合 Apache Kyuubi 的 JDBC 引擎直连查询（自研）和 Spark 引擎中的 Spark Doris Connector 进行 ETL 开发（原生），统一计算引擎管理、权限管控和对外服务。 基于上述几点进行了数据应用开发及对外提供数据服务，构建了数据中台。 数据中台
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