数字化时代，数据即价值。商战即信息战，如何从海量数据中提取精准的用户群体信息成为众多企业经营的重中之重，这就对开发工程师在速度和精准度方面的要求越来越高。
海量订单如何精准获取地域、时间、来源、渠道等多维度的信息
服务于业务，怎样及时快速地提取到正确而又清晰、完整的信息
MySQL作为数据库的老大哥，面对海量数据，如果单独使用，往往无法满足千亿级企业的业务场景需求：
•大规模的数据导入会使MySQL读的性能大幅降低，甚至出现锁表的情况
•海量数据导入，MySQL的查询性能会大幅降低，页面打开缓慢甚至超时
•MySQL的单表存储数据有限，拆表、拆库、迁移数据等方式无法应对海量数据
而ClickHouse
和
Doris就
是这些问题的完美终结者。
通过实践应用，
ClickHouse
完美解决了
MySQL
的查询瓶颈，
20
亿行以下的数据量级查询，
90%
都可以在
亚秒（
1
秒内）
给到结果，并深受
腾讯、快手、今日头条、携程
等一线大厂的青睐。
据携程酒店大数据高级研发经理透漏：
ClickHouse
可以满足每天十多亿的数据更新和近百万次的数据查询，支撑
app
性能
98.3%
在
1
秒内
返回结果，
pc
端在
98.5%
在
3
秒内
返回结果，携程酒店智能平台
80%
以上
的业务在
19
年的时候都已接入
ClickHouse
。
作为
OLAP
领域的后起之秀，
Doris
新近研发升级的
DorisDB
以
极
速
著称，基于
MPP
架构，整合了
Google Mesa
（数据模型）、
Apache Impala
（
MPP Query Engine
）和
Apache ORCFile
（存储格式，编码和压缩）的技术，不仅能够支持
MySQL
语法，可以实现数据平滑迁移，还能轻松应对
ClickHouse
难以支撑的高并发业务场景。既能当超级创可贴以救场能手上线，也能独当一面大放异彩，现已在
京东广告、美团外卖、作业帮、小米、搜狐
等一线大厂实践应用。
（100M数据集跑分结果，
1
亿数据查询速度
：
ClickHouse
比
Vertica
快
5
倍，比
Hive
快
279
倍，比
MySQL
快
801
倍
！）
具体到落地执行，Doris在哪些场景会更加适用？ClickHouse的数据管理优势又是如何彰显的？部署的时候需要注意哪些关键点？如何和现有技术实现更好的融合？
为了帮助开发工程师提质增效，提升职场的核心竞争力，最大化地发挥
ClickHouse
和
Doris
的实用价值，由
前
58
技术委员主席孙玄
联手
快狗打车
CTO
沈剑老师
，结合
10
多年一线大厂经验，打造的
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和
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现如今，广大技术人对它们的底层原理还处于一知半解的阶段，“知其然而不知其所以然”。
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