Doris Join 是亚马逊公司推出的，基于数据仓库的分布式 SQL 查询引擎，支持强大的分析和报表功能，并且性能十分优秀。在使用 Doris Join 进行查询时，我们可能会遇到连接查询的问题，这时我们需要合理使用 Doris 的特性来进行性能优化。

Doris Join 优化原理文档详解

什么是 Doris Join？

Doris Join 是亚马逊公司推出的，基于数据仓库的分布式 SQL 查询引擎，支持强大的分析和报表功能，并且性能十分优秀。在使用 Doris Join 进行查询时，我们可能会遇到连接查询的问题，这时我们需要合理使用 Doris 的特性来进行性能优化。

Doris Join 的原理

在 Doris Join 中，连接查询的实现是通过分布式查询的方式来实现的。具体来说，如果我们在 Doris Join 中执行连接查询语句，Doris Join 就会首先将两张表分别拆分为多个子表，然后分别在这些子表上进行查询，在查询完所有子表并拿到结果后，再将结果进行合并，并返回最终结果。

Doris Join 的优化原理

为了让连接查询的性能更加优秀，我们需要合理使用 Doris Join 的优化原理。具体来说，我们可以从以下两个方面来进行优化。

1. 使用分区列进行连接

在使用 Doris Join 进行连接查询的时候，分区列的使用非常重要。如果我们将分区列用作连接条件，就可以避免全表扫描，从而大大减少查询时间。因此，在设计数据模型时，应该合理设置分区列。

2. 使用布隆过滤器进行连接

布隆过滤器是一种非常高效的数据结构，它可以用来判断一个元素是否属于一个集合中，而且不存在误判。在 Doris Join 中，我们可以使用布隆过滤器进行连接查询，这样可以避免在网络传输过程中发生大量的数据传输，提高数据查询的效率。

Doris Join 优化示例

以下是两个使用 Doris Join 的优化示例，帮助你更好地理解 Doris Join 的优化原理。

示例一

我们有两张表，一张为订单表 order，另一张为用户表 user。订单表包括字段 order_id、user_id、order_time、order_amount，用户表包括字段 user_id、user_name、user_age、user_gender。我们要查询所有下单时间在 2021 年以后的订单信息及其所属用户信息。

原始 SQL 语句：

SELECT o.order_id, o.order_time, o.order_amount, u.user_name, u.user_age, u.user_gender
FROM order AS o JOIN user AS u ON o.user_id = u.user_id
WHERE YEAR (o.order_time) >= 2021;

优化后 SQL 语句：

SELECT o.order_id, o.order_time, o.order_amount, u.user_name, u.user_age, u.user_gender
FROM order AS o JOIN user AS u ON o.user_id = u.user_id AND YEAR (o.order_time) >= 2021;

在优化后的 SQL 语句中，我们使用了分区列 order_id 进行连接，并将过滤条件放在 ON 后面，可以有效减少数据扫描。

示例二

我们有两张表，一张为销售记录表 sale，另一张为商品信息表 product。销售记录表包括字段 sale_id、product_id、sale_time、sale_amount，商品信息表包括字段 product_id、product_name、product_price、product_category。我们要查询 2021 年销售额最高的商品类别及其对应销售金额。

原始 SQL 语句：

SELECT p.product_category, SUM (s.sale_amount)
FROM sale AS s JOIN product AS p ON s.product_id = p.product_id
WHERE YEAR (s.sale_time) = 2021
GROUP BY p.product_category
ORDER BY SUM (s.sale_amount) DESC
LIMIT 1;

优化后 SQL 语句：

SELECT p.product_category, SUM (s.sale_amount)
FROM sale AS s JOIN product AS p ON s.product_id = p.product_id
WHERE YEAR (s.sale_time) = 2021 AND p.product_category = '电子产品'
GROUP BY p.product_category;

在优化后的 SQL 语句中，我们使用了布隆过滤器进行连接，并将过滤条件放在 WHERE 后面，可以提高查询效率。