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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 . 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. 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.

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.

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. 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. 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. 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