Doris实时数仓实战
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广东广州
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作者王春波著
出版社机械工业出版社
ISBN9787111726319
出版时间2023-05
装帧平装
开本16开
定价99元
货号12593302
上书时间2024-12-18
商品详情
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目录
第一部分 基础<br />第1章 Doris概述 3<br />1.1 Doris的前世今生 3<br />1.1.1 Doris应需而生 3<br />1.1.2 Doris架构重组 5<br />1.1.3 Doris引擎升级 6<br />1.1.4 Doris拥抱开源 7<br />1.2 Doris的特点 7<br />1.2.1 极简架构 7<br />1.2.2 使用简单 9<br />1.2.3 功能丰富 11<br />1.2.4 开源开放 13<br />1.3 Doris核心设计 13<br />1.3.1 存储引擎 13<br />1.3.2 查询引擎 15<br />1.3.3 查询优化器 17<br />1.3.4 向量化执行引擎 19<br />1.4 Doris应用场景 20<br />1.5 Doris的竞争对手 23<br />1.5.1 Doris的“前浪”<br />— Greenplum 24<br />1.5.2 Doris的“表哥”<br />— Kylin 24<br />1.5.3 Doris的“知音”<br />— ClickHouse 25<br />1.5.4 Doris的“伤痕”<br />— StarRocks 25<br />第2章 Doris的安装与部署 27<br />2.1 集群规划和环境准备 27<br />2.1.1 环境要求 27<br />2.1.2 硬件要求 28<br />2.1.3 节点规划 28<br />2.1.4 通信端口 29<br />2.1.5 IP地址绑定 30<br />2.2 Doris源码编译 30<br />2.2.1 环境准备 30<br />2.2.2 通过Git下载Doris源码 31<br />2.2.3 拉取Docker编译环境 32<br />2.2.4 启动编译环境 32<br />2.2.5 进入Docker进行编译 33<br />2.2.6?编译Broker 33<br />2.3 安装和部署 34<br />2.3.1?安装前的准备 35<br />2.3.2?安装FE 36<br />2.3.3?安装BE 39<br />2.3.4 安装Broker 41<br />2.4 数据库访问和常用命令 41<br />2.4.1?访问Doris数据库 41<br />2.4.2 Doris常用命令 44<br />2.4.3 Doris用户管理 45<br />第3章 Doris数据对象 47<br />3.1 数据类型 47<br />3.1.1 数值类型 48<br />3.1.2?日期时间类型 48<br />3.1.3?字符串类型 48<br />3.1.4?其他扩展类型 48<br />3.2 OLAP表定义 51<br />3.2.1 列定义 51<br />3.2.2 键描述 51<br />3.2.3 分布描述 52<br />3.2.4 键值对 53<br />3.3 分区表定义 55<br />3.3.1 Range分区 56<br />3.3.2 List分区 57<br />3.4 外部表定义 58<br />3.4.1 MySQL表引擎 58<br />3.4.2 Broker表引擎 59<br />3.4.3 Hive表引擎 61<br />3.4.4 Iceberg表引擎 61<br />3.5 表的基本操作 62<br />3.5.1 修改表 62<br />3.5.2 删除表 65<br />3.5.3?清空表 65<br />3.6 视图 66<br />3.6.1?创建视图 66<br />3.6.2 修改视图 67<br />3.6.3?删除视图 67<br />3.7 函数 67<br />3.7.1 日期函数 67<br />3.7.2 正则匹配函数 68<br />3.7.3 BITMAP函数 68<br />3.7.4 JSON函数 69<br />3.7.5?表函数 70<br />3.7.6?窗口函数 71<br />第4章 Doris数据模型详解 73<br />4.1 数据模型及原理 73<br />4.1.1 Duplicate模型 73<br />4.1.2 Aggregate模型 74<br />4.1.3 Unique模型 75<br />4.2 数据模型实战 76<br />4.3 数据模型应用场景 79<br />4.4 表数据存储 80<br />4.5 分区与分桶 84<br />4.6 DDL语句执行过程 85<br />第二部分 进阶<br />第5章 数据导入实战 91<br />5.1 INSERT INTO 91<br />5.1.1 用法详解 92<br />5.1.2 应用举例 93<br />5.2 Stream Load 94<br />5.2.1 执行原理 94<br />5.2.2 用法详解 96<br />5.2.3 应用举例 100<br />5.3 Broker Load 102<br />5.3.1 执行原理 102<br />5.3.2 用法详解 103<br />5.3.3 应用举例 105<br />5.4 Routine Load 108<br />5.4.1 执行原理 109<br />5.4.2 用法详解 110<br />5.4.3 应用举例 112<br />5.5 Binlog Load 115<br />5.5.1 基本原理 115<br />5.5.2 用法详解 116<br />5.5.3 应用举例 118<br />5.6 DataX 122<br />5.6.1 DataX执行原理 122<br />5.6.2 DataX DorisWriter插件 124<br />5.6.3 应用举例 126<br />5.7 Spark Load 129<br />5.7.1 执行原理 129<br />5.7.2 用法详解 130<br />5.7.3 应用举例 131<br />第6章 Doris数据查询 134<br />6.1 简单查询 136<br />6.1.1 简单的SQL语法 136<br />6.1.2 WITH特性 140<br />6.1.3 IN语句和EXISTS语句 143<br />6.2 多表关联 145<br />6.2.1 JOIN操作类型 145<br />6.2.2 JOIN算法实现 152<br />6.2.3 分布式JOIN优化策略 152<br />6.3 开窗查询 155<br />6.4 BITMAP精准去重 160<br />6.5 HLL近似去重 164<br />6.6 GROUPING SETS多维组合 165<br />第7章 Doris查询优化 168<br />7.1 执行计划 168<br />7.2 查询优化器 173<br />7.3 索引 176<br />7.4 物化视图 179<br />7.5 ROLLUP 183<br />7.6 向量化查询引擎 185<br />7.7 查询优化总结 186<br />第三部分 拓展<br />第8章 Doris流数据 193<br />8.1 Flink简介 193<br />8.2 Flink基本概念 196<br />8.3 Flink SQL和Table API 200<br />8.4 Flink CDC技术 202<br />8.5 Flink Doris Connector 206<br />8.5.1 插件编译与安装 206<br />8.5.2 环境配置 206<br />8.5.3 单表增、删、改 209<br />8.5.4 多表关联 212<br />8.5.5 汇总数据 213<br />第9章 Doris外部表 215<br />9.1 ODBC外部表 215<br />9.2 Hive外部表 219<br />9.3 ES外部表 222<br />9.4 Iceberg外部表 225<br />第10章 Doris集群管理 227<br />10.1 集群管理 227<br />?10.1.1 数据库管理 227<br />?10.1.2 用户管理 228<br />?10.1.3 权限管理 228<br />10.2 集群资源管理 229<br />?10.2.1 节点资源划分 229<br />?10.2.2 节点资源 231<br />10.3 集群备份和恢复 232<br />?10.3.1 数据导出 232<br />?10.3.2 数据备份 234<br />?10.3.3 数据恢复 236<br />?10.3.4 模式备份 237<br />10.4 集群高可用 238<br />?10.4.1 Doris一键启动 238<br />?10.4.2 Doris自启动 239<br />?10.4.3 Doris升级版本 242<br />10.5 集群扩缩容 243<br />?10.5.1 FE扩容 243<br />?10.5.2 FE缩容 244<br />?10.5.3 BE扩容 244<br />?10.5.4 BE缩容 244<br />?10.5.5 Broker扩缩容 245<br />10.6 删除恢复 245<br />第四部分 实战<br />第11章 数据仓库概述 249<br />11.1 数据仓库的起源 249<br />11.2 数据仓库的流行 250<br />11.3 数据仓库的分布式之路 251<br />11.4 MPP架构的崛起 253<br />11.5 数据仓库的未来 255<br />11.6 概念对比 25
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