[Improvement](docs) refine query acceleration doc #1561
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KassieZ
reviewed
Dec 23, 2024
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| :::tip |
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| 在建表时，需使用关键词 `__global__` 作为 Group 名称的前缀。如： | ||
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| - BackendIds：分桶中数据分片所在的 BE 节点 id 列表。 | ||
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| :::note |
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| Doris 会尽力将 Colocation 表的分片均匀分布在所有 BE 节点上。对于普通表的副本均衡，是以单副本为粒度的，即单独为每一个副本寻找负载较低的 BE 节点即可。而 Colocation 表的均衡是 Bucket 级别的，即一个 Bucket 内的所有副本都会一起迁移。我们采用一个简单的均衡算法，即在不考虑副本实际大小，而只根据副本数量，将 BucketsSequence 均匀的分布在所有 BE 上。具体算法可以参阅 `ColocateTableBalancer.java` 中的代码注释。 | ||
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| :::caution |
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| Doris Manager 的日志模块提供了慢 SQL 筛选功能。用户可以通过选择特定 FE 节点上的 `fe.audit.log` 来查看慢 SQL。只需在搜索框中输入“slow_query”，即可在页面上展示出当前系统的历史慢 SQL 信息，如下图所示： | ||
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src - static - images. link should be  | ||
| 关于 SQL Cache 详细实现原理，请参考 [查询缓存（SQL Cache）](https://selectdb.feishu.cn/wiki/GhRhwLOXNi5muzkb5PacLR4Wn6e) |
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(../query-acceleration/sql-cache-manual）
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| Doris 支持使用 Hint 来调整 Join 操作中数据 Shuffle 的类型，从而优化查询性能。本节将详细介绍如何在 Doris 中利用 Hint 来指定 Join Shuffle 的类型。 | ||
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| 目前，Doris 仅限于指定 Join 右表的 Distribute Type，并且仅提供两种类型供选择：`[shuffle] `和 `[broadcast]`。Distribute Type 需置于 Join 右表之前，可采用中括号 `[]`的方式。 | ||
| 目前，Doris 支持两种独立的 [DistributeHint](https://selectdb.feishu.cn/wiki/BpBxwpu07iL4jjkeai1cfs24nrn?open_in_browser=true)，`[shuffle] ` 和 `[broadcast]`，用来指定 Join 右表的 Distribute Type。Distribute Type 需置于 Join 右表之前，采用中括号 `[]` 的方式。同时，Doris 也可以通过 LeadingHint 配合 DistributeHint 的方式，指定 shuffle 方式（详见“使用 Leading Hint 控制 Join 顺序”章节相关介绍）。 |
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(../../query-acceleration/hint/sql-cache-manual)
| Doris 支持从多种数据源导入数据，灵活运用 Doris 提供的多种导入功能，可以高效地将各种来源的数据导入到 Doris 中进行分析。最佳实践详情请参考[导入概览](https://doris.apache.org/zh-CN/docs/dev/data-operate/import/load-manual/)。 |
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../../data-operate/import/load-manual
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| :::info 备注 | ||
| 目前，Doris 支持两种独立的 [DistributeHint](https://selectdb.feishu.cn/wiki/BpBxwpu07iL4jjkeai1cfs24nrn?open_in_browser=true)，`[shuffle] ` 和 `[broadcast]`，用来指定 Join 右表的 Distribute Type。Distribute Type 需置于 Join 右表之前，采用中括号 `[]` 的方式。同时，Doris 也可以通过 LeadingHint 配合 DistributeHint 的方式，指定 shuffle 方式（详见“使用 Leading Hint 控制 Join 顺序”章节相关介绍）。 |
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../../query-acceleration/hints/distribute-hint
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| 单表物化视图 (Materialized View) 是一种特殊的表，它预先根据定义好的 SELECT 语句计算并存储数据。其主要目的是满足用户对原始明细数据的任意维度分析需求，同时也能快速地进行固定维度的分析查询。 | ||
| [单表物化视图](https://selectdb.feishu.cn/wiki/KOOYwALDdiu5ACk1UdMcKS9Tn1c?open_in_browser=true) （Materialized View） 是一种特殊的表，它预先根据定义好的 SELECT 语句计算并存储数据。其主要目的是满足用户对原始明细数据的任意维度分析需求，同时也能快速地进行固定维度的分析查询。 |
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../../query-acceleration/materialized-view/sync-materialized-view
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