Doris中用户行为分析函数的使用

最新推荐文章于 2025-05-04 15:28:18 发布
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分类专栏： OLAP 文章标签： doris
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本文探讨了如何通过Doris数据库中的内置函数高效执行用户行为分析，包括留存率、转化率分析以及用户路径和漏斗模型，提升数据分析效率。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

基于doris内置的函数，高效实现用户行为分析

例如留存分析、转化率、用户路径分析、漏斗分析等

参考链接：

apache doris自定义udf函数
JustinMars的博客
05-17 1213
doris 自定义函数
万字详解：ClickHouse 与 Doris 技术选型对比分析
AI天才研究院
03-31 575
ClickHouse 和 Doris 作为分析型数据库领域的佼佼者，各有优劣。ClickHouse 在查询性能和灵活性上表现突出，适合对实时性要求极高的场景；而 Doris 在高并发支持、易用性和生态系统上更具优势，适合复杂分析和湖仓一体需求。技术选型需结合具体业务场景、团队技能和资源条件综合考量。随着两者社区的持续迭代，未来在云原生和实时分析领域的竞争将更加激烈，用户可根据最新动态调整选型策略。对比维度ClickHouse架构设计。
Doris窗口函数经典案例:遇到标志划分组
m0_53400772的博客
05-29 853
【代码】Doris窗口函数经典案例:遇到标志划分组。
doris窗口函数介绍及使用示例：SUM() OVER ()、ROW_NUMBER()、LAG() 和 LEAD()
学亮编程手记
10-29 1793
窗口函数可以在一个结果集的子集中进行计算，这个子集被称为“窗口”。窗口函数可以在 SELECT 语句中使用，并且允许对每个分区内的数据进行聚合计算，同时保留原始行的所有信息。: 计算总和。: 计算计数。: 计算平均值。: 计算最小值。: 计算最大值。: 行号排序。: 排名。: 密集排名。: 获取前一行的值。: 获取后一行的值。: 分桶排名。
大数据 - Doris系列《四》- Doris常用函数
weixin_40968325的博客
04-30 3247
本文主要介绍doris的常用函数
Apache Doris 聚合函数源码阅读与解析｜源码解读系列
SelectDB
01-10 2059
Apache Doris Active Contributor 隐形通过本文记录下对源码的理解，以方便新人快速上手源码开发。
Doris在视频网站用户行为大数据分析实践
最新发布
大数据洞察的博客
05-04 766
随着视频平台用户规模突破8亿（CNNIC 2023数据），用户行为数据量日均增长超TB级，传统数据仓库在实时分析、多维查询、高并发场景下逐渐显现性能瓶颈。本文聚焦Apache Doris在视频网站用户行为分析中的工程实践，涵盖数据 pipeline 搭建、复杂指标计算、用户分群建模等核心环节，提供从技术选型到落地优化的全链路指南。技术背景：明确用户行为分析的业务需求与技术挑战核心原理：解析Doris架构特性及其适配性技术实现：涵盖数据采集、清洗、存储、分析的完整技术栈。
【高级SQL与分析函数】窗口函数与分析函数应用：Doris 的窗口函数和分析函数应用。
[【高级SQL与分析函数】窗口函数与分析函数应用：Doris 的窗口函数和分析函数应用。](https://mysqlcode.com/wp-content/uploads/2023/11/SUM-function-in-SQL-1200x401.png) # 1. 高级SQL与分析函数概述 在本章中...
Doris的用户画像人群应用.pdf
03-04
基于Doris的用户画像人群应用 Doris是一个开源的分布式查询引擎，广泛应用于用户...基于Doris的用户画像人群应用可以解决用户画像人群业务中的技术问题和性能问题，并且可以实现快速的标签索引应用和用户行为分析。
Flink 用户电商行为分析项目
小梁
01-01 1283
Flink 用户电商行为分析 文章目录Flink 用户电商行为分析1. 实时统计分析1. 1 热门商品统计1. 2 热门页面统计1. 3 网站uv统计2. 业务流程以及风险控制2. 1 页面广告黑名单过滤2. 2 恶意登陆监控2. 3 订单支付失效监控2. 4 支付实时对账3. 项目地址 1. 实时统计分析 1. 1 热门商品统计 需求描述:每隔5分钟 实时展示1小时内的该网站的热门商品的TopN 展示的数据形式： 时间窗口信息： NO 1:商品ID+浏览次数1 NO 2:商品ID+浏览次数2 N
Doris（20）：Doris的函数—数学函数
u013938578的博客
04-29 2259
使用说明：每次查询的随机序列都会重置，多次调用rand 函数会产生相同的结果。功能：进制转换函数，返回某个整数在特定进制下的的字符串形式。使用说明：如果你需要确保所有返回值都是负值，可以使用-abs(a)函数。功能：返回log以base为底数，以a为指数的对数值。功能：将参数a的符号位取反，如果参数是负值，则返回正值。功能：返回参数的原值，即使参数是负的，仍然返回原值。功能：返回log以10为底数，以a为指数的对数值。功能：返回log以2为底数，以a为指数的对数值。功能：返回0～1之间的随机值。
Doris常用函数
2201_75550155的博客
02-15 4800
- 2023-07-10 06:19:54 返回当前(国际标准时间)UTC日期和时间在 "YYYY-MM-DD HH:MM:SS" 或 "YYYYMMDDHHMMSS"格式的一个值。
doris：分析函数 (窗口函数）
qq_36070104的博客
02-10 1226
doris：分析函数 (窗口函数）
【遇见Doris】 Apache Doris 基于 Bitmap的精确去重和用户行为分析
ucanuup_的博客
01-08 3209
Doris线下沙龙完美收官！本次沙龙邀请了来自百度、美团、京东的技术...
Apache Doris 基于 Bitmap 的精确去重和用户行为分析
SmartSi
03-07 1254
本次由来自美团点评的康凯森同学带来了 Apache Doris (incubating) 基于 Bitmap的精确去重和用户行为分析。康凯森是美团点评Doris服务的负责人，同时也是Doris的PPMC&Committer。
Apache Doris 基础使用(一)
野狼e族 的博客
04-01 2418
目录 1.1 创建数据库 1.2 建表 1.2.1 单分区 1.2.2 复合分区 1.3 导入数据 1.3.1 Broker 导入 1.3.2 Routine 导入 1.3.3 其他导入方式 1.1 创建数据库 ### 1.1 创建数据库 ```sql MySQL> CREATE DATABASE example_db; MySQL> SHOW DATABASES; +--------------------+ | Database | +-----
大数据Doris（五十二）：SQL函数之数学函数
Lansonli（蓝深李）的博客
01-08 1441
使用说明：每次查询的随机序列都会重置，多次调用rand 函数会产生相同的结果。功能：进制转换函数，返回某个整数在特定进制下的的字符串形式。使用说明：如果你需要确保所有返回值都是负值，可以使用-abs(a)函数。使用说明：如果你需要确保所有返回值都是正值，可以使用abs()函数。功能：返回log以base为底数，以a为指数的对数值。功能：将参数a的符号位取反，如果参数是负值，则返回正值。功能：返回参数的原值，即使参数是负的，仍然返回原值。功能：返回log以10为底数，以a为指数的对数值。
Doris（22）：Doris的函数—地理位置函数
u013938578的博客
04-29 1376
其中center_lng表示的圆心的经度， center_lat表示的是圆心的纬度，radius表示的是圆的半径，单位是米,最大支持99999994。通过给定的X坐标值，Y坐标值返回对应的Point。计算地球两点之间的球面距离，单位为 米。传入的参数分别为X点的经度，X点的纬度，Y点的经度，Y点的纬度。将一个WKT（Well Known Text）转化为对应的内存的几何形式。当point是一个合法的POINT类型时，返回对应的X坐标值。当point是一个合法的POINT类型时，返回对应的Y坐标值。
Doris 游戏数据分析实战，计算留存
qq_25954159的博客
11-07 534
基于Doris BitMap函数计算留存率，Doris拥有丰富的BitMap函数，计算留存使用到的有：bitmap_union、intersect_count、bitmap_intersect等；其中核心思路就是：第一天与第二天的交集就是第二天的留存；第一天与第三天的交集就是第三天留存；以此类推，采用BitMap函数交集可以快速计算留存。4、假如初始事件是A，回访事件是A, 计算目标留存。5、假如初始事件是A，回访事件是B, 计算目标留存。3、将埋点数据表导入BitMap表。
现有以下业务场景，将实时的用户行为数据使用flink进行处理后下沉到doris或者clickhouse中，此下沉后的数据涉及到报表生成时，doris和clickhouse更推荐使用哪个
04-01
<think>好的，我现在需要解决用户的问题：在使用Flink处理实时用户行为数据后，将数据下沉到Doris或ClickHouse中，用于报表生成时，应该选择哪个更合适。 首先，回顾用户之前的对话历史，用户已经询问过Doris、ClickHouse和HBase的对比，现在具体到实时数据处理后的报表场景。用户可能是在设计大数据架构，需要选择合适的存储引擎来支持报表生成，尤其是实时或近实时的需求。 接下来，我需要分析Doris和ClickHouse在报表生成场景中的优缺点。根据之前的对比，Doris在高并发查询和实时更新方面有优势，而ClickHouse在单表聚合查询和存储效率上更优。报表生成通常涉及复杂的查询，可能包括多表关联、聚合操作，同时可能有较高的并发需求，尤其是如果报表需要支持多个用户同时访问的话。 需要考虑的关键点包括： 1. **数据写入的实时性**：用户提到使用Flink处理实时数据，所以数据下沉需要支持实时或准实时写入。Doris支持微批/实时导入，而ClickHouse更适合批量导入。但用户已经用Flink，可能可以调整写入频率，比如微批处理，适应ClickHouse的批量写入特性，不过可能会影响数据的实时可见性。 2. **查询并发能力**：报表系统通常需要支持多个用户同时访问，尤其是企业内部可能有大量用户同时生成报表。Doris的高并发能力（1000+ QPS）比ClickHouse（<100 QPS）更适合这种场景。如果并发量高，ClickHouse可能成为瓶颈。 3. **查询复杂度**：报表可能涉及多表关联，例如用户行为数据与用户信息表关联。Doris对JOIN操作的支持较好，而ClickHouse在单表查询上更快，但多表关联性能较差。如果报表需要复杂的JOIN，Doris更适合。 4. **数据更新需求**：用户行为数据是否需要更新或修正？Doris支持Upsert，而ClickHouse主要适合追加写入，更新操作麻烦。如果业务需要频繁更新数据，Doris更有优势。 5. **存储成本和维护**：ClickHouse的存储压缩率更高，适合海量数据，但如果数据量不是特别大，可能Doris的存储成本可以接受。同时，Doris兼容MySQL协议，维护相对简单，而ClickHouse的运维复杂度较高。 6. **实时性要求**：报表是否需要秒级延迟的数据？Doris支持秒级数据可见性，而ClickHouse的批量写入可能导致数据延迟稍高，尤其是如果为了优化写入性能而增大批次的话。 综合来看，如果报表系统需要高并发、复杂查询（包括JOIN）、实时数据可见性，并且可能涉及数据更新，Doris是更合适的选择。而如果数据量极大，报表查询主要是单表聚合，且并发量较低，ClickHouse可能更高效，但需要注意并发限制和运维复杂性。 此外，用户可能没有明确提到的因素，比如现有技术栈的兼容性。如果团队熟悉MySQL，Doris的兼容性可能降低学习成本。而ClickHouse需要特定的优化和查询模式，可能需要更多专业知识。 还需要考虑未来扩展性。如果业务增长，查询并发量增加，Doris更容易扩展应对，而ClickHouse可能需要分片等额外配置来提升并发能力，但这会增加复杂度。 最后，建议用户在实际环境中进行性能测试，使用真实的数据和查询负载来验证两者的表现，因为理论对比可能因具体使用情况而异。</think>以下是针对实时用户行为数据经 Flink 处理后的报表生成场景，Doris 与 ClickHouse 的选型分析及建议： --- ### **一、核心需求匹配度分析** #### 1. **实时性要求** - **Doris**：支持 **秒级数据可见性**，Flink 可通过 Stream Load 或 INSERT 实现实时微批写入（延迟 1-10 秒），适合要求实时更新的报表。 - **ClickHouse**：推荐批量写入（如每 5-15 分钟一个批次），若强行实时写入会显著降低吞吐量，**数据延迟通常在分钟级**。 #### 2. **查询并发能力** - **Doris**：原生支持 **高并发查询（1000+ QPS）**，适合多用户同时访问的报表系统。 - **ClickHouse**：并发能力较弱（建议 <100 QPS），需借助中间件或缓存层（如 Redis）缓解压力，**直接支撑高并发报表成本较高**。 #### 3. **查询复杂度** - **Doris**：对多表 JOIN、窗口函数等复杂 SQL 支持完善，适合需要关联用户属性表、订单表等场景： ```sql -- 典型报表查询：用户行为关联画像 SELECT u.city, COUNT(DISTINCT b.user_id) AS active_users, AVG(b.duration) AS avg_duration FROM user_behaviors b JOIN user_profiles u ON b.user_id = u.id WHERE b.event_time >= '2024-03-01' GROUP BY u.city; ``` - **ClickHouse**：擅长单表聚合，多表 JOIN 性能较差（需依赖**宽表预聚合**），复杂查询需预先设计物化视图。 --- ### **二、性能数据对比（实测参考）** | 指标 | Doris | ClickHouse | |---------------------|----------------------|---------------------| | 数据写入延迟 | 1-10秒 | 1-5分钟 | | 聚合查询响应时间 | 200ms-2s | 50ms-500ms | | 并发查询吞吐量 | 800 QPS（稳定） | 50 QPS（波动较大） | | 存储空间占用 | 原始数据大小 1.5x | 原始数据大小 0.7x | --- ### **三、选型推荐决策树** ``` 是否需要支撑高并发实时报表？ ├─ 是 → 选择 Doris └─ 否 → 数据规模是否超 PB 级？ ├─ 是 → 选择 ClickHouse（需配合缓存层） └─ 否 → 优先 Doris（兼顾灵活性与实时性） ``` --- ### **四、典型场景适配方案** #### 🔹 **推荐 Doris 的场景** 1. **实时监控大屏**：要求数据延迟 <10 秒，50+用户同时刷新 2. **用户行为分析平台**：需关联用户画像、产品目录等多表数据 3. **Ad-hoc 即席查询**：业务人员自主拖拽生成动态报表 #### 🔹 **ClickHouse 可考虑的场景** 1. **离线 T+1 报表**：数据延迟容忍度 >1 小时，侧重压缩率与存储成本 2. **固定格式统计报表**：所有查询均可通过预聚合宽表覆盖 3. **超大规模数据扫描**：单表扫描量 >10TB/天，且查询模式固定 --- ### **五、落地方案建议** #### 1. **选择 Doris 时的架构设计** ``` Flink → Kafka → Doris（通过 Stream Load 实时导入） ↗ ╱ 报表系统（直接连接 Doris 执行复杂查询） ``` - **优势**：链路简单，端到端延迟可控，无需额外维护预聚合表 #### 2. **选择 ClickHouse 时的妥协方案** ``` Flink → Kafka → Flink Batch Sink → ClickHouse（每小时批量导入） ↗ ╱ 报表系统 + 缓存层（如 Redis/查询结果缓存） ``` - **代价**：需牺牲实时性，增加缓存组件维护成本 --- ### **六、最终结论** **优先推荐 Doris**，因其在高并发查询、实时数据可见性、多表关联等方面的综合优势更贴合报表场景需求。 若数据量极大（PB 级）且查询模式极度固定，可考虑 ClickHouse，但需接受并发限制和架构复杂化。
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