深度剖析 Doris 数据倾斜，优化方案一网打尽
在 Apache Doris 这样一个高性能的分布式 OLAP 系统中，数据倾斜是一个绕不过去的性能杀手。它不仅会拖慢查询速度，还会让系统资源利用率变得极不均衡，甚至让精心设计的并行架构形同虚设。本文将带你深入剖析数据倾斜的本质，揭示它的影响，如何精准识别问题所在，并提供一系列扎实的优化策略和实战案例。
目录
一、数据倾斜是什么？为什么它是个大麻烦？
（一）定义与本质
（二）影响有多严重？
二、数据倾斜的 “藏身之处”：常见场景一览
三、如何揪出数据倾斜？三大识别方法
四、优化数据倾斜：五大实用策略
五、案例分析：实战中的倾斜优化
（一）大表 Join 优化：化险为夷
（二）聚合操作优化：化整为零
（三）数据导入优化：防患未然
六、高级优化策略
（一）动态分区：智能管理数据分布
（二）分桶策略优化：核心分布控制
（三）Join 操作优化：应对倾斜高发区
（三）Join 操作优化：应对倾斜高发区（续）
（四）数据预处理：从源头解决问题
（五）参数调优：精细化优化
七、实用案例
（一）案例 1：实时数据分析
（二）案例 2：大规模 Join
八、深入优化策略
（一）动态分区的高级应用
（二）分桶策略的进阶优化
（三）Join 操作的深度优化
（四）数据预处理的高级技巧
（五）参数调优的实战建议