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DorisDB（原Apache Doris）支持高效的多维度聚合分析，其核心优势在于通过预聚合、分区和索引优化处理大规模数据。以下是关键特性及优化建议：

1. Rollup预聚合

通过预计算不同维度的聚合结果加速查询，语法示例：

CREATE ROLLUP sales_rollup ON sales_table ( city, category, SUM(sales), COUNT_DISTINCT(user_id) );

• 效果：查询如SELECT city, SUM(sales) FROM sales_table GROUP BY city可直接命中Rollup数据。
• 限制：需预先定义维度组合，适合高频查询模式。

2. Bitmap索引优化高基数维度

对于高基数列（如用户ID），使用Bitmap索引加速COUNT(DISTINCT)：

ALTER TABLE sales_table ADD INDEX user_bitmap_idx (user_id) USING BITMAP;

• 适用场景：精确去重统计，如UV计算。
• 性能对比：
  • 无索引：全表扫描，耗时$$O(n)$$
  • Bitmap索引：位运算，耗时$$O(1)$$

3. 多维度组合查询优化

通过智能物化视图自动匹配查询维度：

CREATE MATERIALIZED VIEW mv_multi_dim AS SELECT province, city, category, SUM(sales) AS total_sales, BITMAP_UNION(DISTINCT user_id) AS uv FROM sales_table GROUP BY province, city, category;

• 优势：自动路由查询到最优物化视图，支持动态维度组合。

4. 分区与分桶策略

• 分区（Partitioning）：按时间分区（如PARTITION BY RANGE(dt)），减少扫描范围。
• 分桶（Bucketing）：按哈希分桶（如DISTRIBUTED BY HASH(city) BUCKETS 10），并行计算。

5. 聚合函数选择

• 常规聚合：SUM、AVG、MAX等直接预计算。
• 近似计算：用APPROX_COUNT_DISTINCT替代COUNT(DISTINCT)，牺牲精度换性能。
• 精确去重：BITMAP_UNION+BITMAP_COUNT，内存开销低。

示例：多维度分析查询

-- 命中Rollup或物化视图 SELECT province, category, SUM(sales) AS total_sales, BITMAP_COUNT(BITMAP_UNION(user_id)) AS uv FROM sales_table WHERE dt BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31' GROUP BY province, category;

性能优化建议

1. 预聚合维度：优先为高频查询组合创建Rollup。
2. 索引策略：高基数列必用Bitmap索引。
3. 数据分布：分区键选择时间字段，分桶键选择高频GROUP BY列。
4. 查询模式：避免SELECT *，仅查询必要列。

通过上述策略，Doris可在亿级数据下实现亚秒级的多维度聚合响应。