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基础查询调优
查询分区表时，一定要带上分区字段，Explain + SQL 可以协助用户分析查询了几个分区和 tablet 的数据。
查询 SQL 条件最好能命中分区 Key 和分桶 Key。
查询 SQL 条件最好能命中前缀索引。
由于 Doris 是列存数据库，当查询的字段足够多的时候，可能性能还不如行式存储，建议查询时尽可能选择具体的字段代替 *，在查询的最后方加上 limit number 的限制。
执行 Select 操作的时候尽可能避免写成 function(column)= "xxxx"的形式，这样将导致无法发挥 Doris 系统谓词下推的优势，左侧应为列名，右侧应该为可以计算展平的常数值。
查询尽可能避免使用 or，union all 的情况，在大多数场景下，考虑使用 in 代替 or。
普通数据探查的 SQL，如果不需要全部数据，建议加上 limit 返回条数限制，也可加速查询。
Join 优化
Shuffle 方式优化：效率为 Colocate join > Bucket Shuffle > Shuffle > BroadCast，具体参见 Bucket Shuffle Join。
RuntimeFilter：join 查询中，存在除了关联条件之外，右边有其他过滤条件。
使用 Rollup
查询无法覆盖基表前缀索引，通过 Rollup 调整 Key 顺序形成前缀索引。
对 Aggregate 表进行 Key 筛选聚合
使用物化视图
如果经常对某表进行模式固定的聚合查询，建议在此表创建物化视图；
Rollup 支持的场景都能用；
对 Duplicate 表形成额外聚合。
索引优化
Bitmap 索引：取值基数比较小的列[100-100000]，查询条件命中列。
BloomFliter 索引：如果经常对某列进行精确点查，且列的基数较高，建议在此列创建 Bloom filter 索引。
使用 Cache
PageCache：此配置默认开启。
SqlCache：此配置默认关闭。并发高，查询结果集较小时效果好。
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