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Doris was a nymph, one of the three thousand oceanids born to the titans oceanus and tethys 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 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。 那 Doris 能应用于哪些场景呢？ 如下图所示，数据源经过各种数据集成和加工处理后，通常会入库到实时数仓 Doris 和离线湖仓（Hive, Iceberg, Hudi 中），Apache Doris 被广泛应用在以下场景中。 是的，有一个名为`pydoris`的Python库，可以用来操作Apache Doris。 它提供了一个Python接口，可以方便地连接到Doris集群，并执行各种操作，如查询、插入、更新和删除数据等。
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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。 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。 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。 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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