Apache Doris（原名Palo）是一款高性能的分布式SQL数据库，专注于实时分析。它结合了MPP架构和向量化执行引擎，能够提供快速的数据查询和分析能力。在进行高级数据建模与复杂查询优化时，以下几点是关键：
高级数据建模
1. 数据模型选择
- 宽表设计：尽量减少JOIN操作，将关联的数据存储在同一张表中。
- 分区策略：根据业务需求合理使用Range、Hash等分区方式，提高查询效率。
- 聚集索引：利用聚集索引加速频繁查询路径上的性能。
2. 使用物化视图
- 预计算结果：对于经常访问且计算成本高的查询，可以创建物化视图来缓存其结果。
- 自动维护：Doris支持对物化视图的增量更新，保证数据的新鲜度。
3. 字段选择与类型优化
- 压缩编码：选择合适的列存储格式和压缩算法，如Dictionary、Bit-Shuffle等，以节省空间并加快读取速度。
- 数据类型：根据实际需要选用最小的数据类型，避免不必要的资源消耗。
复杂查询优化
1. 查询重写
- 子查询优化：将嵌套子查询转换为JOIN或EXISTS形式，改善执行计划。
- 表达式简化：合并常量表达式，消除冗余计算。
2. 索引利用
- 主键/唯一键：确保有适当的索引来支持快速查找。
- 覆盖索引：尽可能让索引包含所有需要的字段，减少回表次数。
3. 执行计划分析
- EXPLAIN命令：通过
EXPLAIN查看查询的实际执行计划，识别瓶颈所在。 - 统计信息收集：定期更新表的统计信息，帮助查询优化器做出更好的决策。
4. 分布式执行调整
- 并行度控制：根据集群规模调整查询的并行度参数，充分利用硬件资源。
- 数据分布：确保数据均匀分布在各个节点上，避免热点问题。
5. 使用提示（Hints）
- 强制走特定索引：当默认的优化器选择不够理想时，可以通过添加hints指定使用某索引。
- 设置内存限制：对大型查询施加合理的内存限制，防止过度占用系统资源。
6. 缓存机制
- 查询结果缓存：启用查询缓存功能，对于重复提交的相同查询直接返回缓存的结果，提升响应时间。
实践中的代码示例
假设我们有一个电商销售记录表sales，想要对其进行优化：
-- 创建一个分区表，按日期范围分区
CREATE TABLE sales (sale_id BIGINT,product_id INT,customer_id INT,sale_date DATE,quantity INT,price DECIMAL(10,2)
) PARTITION BY RANGE(sale_date) (PARTITION p2023 VALUES LESS THAN ('2024-01-01'),PARTITION p2024 VALUES LESS THAN ('2025-01-01')
);-- 创建物化视图，预先聚合每天的销售额
CREATE MATERIALIZED VIEW daily_sales AS
SELECT sale_date,SUM(quantity * price) AS total_sales
FROM sales
GROUP BY sale_date;-- 优化后的查询语句，使用物化视图代替原始表
SELECT sale_date,total_sales
FROM daily_sales
WHERE sale_date BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-12-31';-- 强制使用某个索引
SELECT /*+ USE_INDEX(sales_idx_product) */ *
FROM sales
WHERE product_id = 123;
以上是一些针对Apache Doris的高级数据建模和复杂查询优化建议。当然，具体的应用还需要根据实际情况进行适配和调整。希望这些信息能为你提供有价值的指导。如果你有关于特定场景的问题或者更深入的技术探讨，请随时告知！