欢迎查阅本周的 Apache Doris 社区 FAQ 栏目！
在这个栏目中，每周将筛选社区反馈的热门问题和话题，重点回答并进行深入探讨。旨在为广大用户和开发者分享有关 Apache Doris 的常见问题。
通过这个每周 FAQ 栏目，希望帮助社区小伙伴更好地了解和应用 Apache Doris，促进经验交流和技术共享。
Q1 doris查询时报：
errCode = 2, detailMessage = Nereids cost too much time ( > 5s )
A1 通常可以调大如下参数解决：
set global nereids_timeout_second = 30;
Q2 doris 外部表和内部表固定sql如何通过cache提高重复查询效率？A2 Doris 自己管理的 Cache 目前均为 LRU 淘汰策略，均支持单独通过参数控制容量和淘汰时长。 Data Cache 默认关闭，需要在 FE 和 BE 中设置相关参数进行开启。Data Cache 功能仅作用于针对文件的外表查询（如 Hive、Hudi ）。对内表查询，或非文件的外表查询（如 JDBC、Elasticsearch）等无影响。 -- 单个会话中开启 Data Cache
SET enable_file_cache = true;
-- 全局开启 Data Cache
SET GLOBAL enable_file_cache = true;
在2.1.3及以上版本，Nereids优化器在fe的内存中保存缓存的关键信息，比如非确定函数及其评估值，在关键信息未发生变化时可以跳过sql解析，优化了sql cache的查询速度。 # 确保 fe.conf 的cache_enable_sql_mode=true（默认是 true）
vim fe/conf/fe.conf
cache_enable_sql_mode=true
-- 在 MySQL 命令行中设置变量
set [global] enable_sql_cache=true; doris cache
https://doris.apache.org/zh-CN/docs/dev/admin-manual/memory-management/memory-analysis/doris-cache-memory-analysis/Q3 doris中针对非主键又是不等连接的字段，有什么适合的索引？场景是创建时间加不到主键去A3 原则上不等连接性能较差，2.1的版本社区加上了不等连接的rf，会有一定优化。 这种场景建议从连接字段上分析一下有没有改进的空间，比如字符串变int 或 null变not null。[S1000]: Packet for query is too large
(2,734,157 > 1,048,576).
You can change this value on the server by
setting the 'max_allowed_packet' variable.
A4 如下：
-- 全局调大相关参数
set global max_allowed_packet = 104857600;
-- 查看相关参数修改后的值
show variables like '%max_allowed_packet%'
Q5 doris升级后，查询结果是对的，插入目标表后就会出现空值？
A5 通常原因是升级后此变量为false，致insert into select没有走pipeline引擎： -- 开启
set global enable_nereids_dml_with_pipeline = true;
Q6 flink-doris-connector 是否兼容flink 1.20
flink-doris-connector内容可查阅：https://doris.apache.org/zh-CN/docs/dev/ecosystem/flink-doris-connector/Q7 doris 2.1.3版本使用回写hive的功能时报：
Failed to execute CTAS Reason:
errCode = 2, detailMessage = Unknown engine name: hive
A7 使用hive回写功能时，需要注意几个点：
-- 1. 开启全局新优化器
set global enable_nereids_planner = true
-- 2. 关闭回退
set global enable_fallback_to_original_planner=false
一些从老版本升级上来的集群，上述参数的默认值可能还是老的，所以需要手动调整。另外，建议升级至>= 2.1.5 的稳定版本。
Q8 doris 弹性计算节点CN，如果sql是外部表和内部表关联时，是如何查询的（外部表在什么节点查，内部表在什么节点查，中间聚合又在什么节点执行）？A8 能利用到的节点，是 内表能用的节点，和外表能用的节点的合集。CN弹性计算节点内容可查阅： https://doris.apache.org/zh-CN/docs/dev/lakehouse/compute-nodeQ9 一共只有96G内存，doris是分成3个32G内存的节点快，还是只有一个96G的节点快？
单个大内存节点可以避免数据在多个节点之间的传输开销，特别是对于一些需要大量内存进行复杂计算的任务。此外，管理一个节点相对来说比管理多个节点更加简单。Q10 doris是否有集群规模对应能支持多少数据量查询的压测数据？
可以先参考1C : 4G Mem，1C : 50G 数据的常规模式来估算；例如 20T（密集型热数据/非全量数据） * 1024 = 20480G 50 ≈ 409C，目前这个规模的计算存储节点预估 64C * 6 = 384C；硬盘建议最好是SSD的，be属于计算密集型的组件，iops要求较高。 实际的集群规模，与业务相关度特别高，比如是日志类数据，是一些报表数据之类的，还是查询是多表关联居多，还是单表的？这个对于扫描量而言差距都较大；又比如假设数据是按天级存储的，虽然有一个T，但可能是存了一年的，那每天可能就3个G，其实如果按天去查询的话，扫描量就很小。所以，需要根据业务数据进行压测评估，通常和场景并发及数据需求计算复杂度有关。
Apache Doris 是一个基于 MPP 架构的高性能、实时的分析型数据库，以极速易用的特点被人们所熟知，仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果，不仅可以支持高并发的点查询场景，也能支持高吞吐的复杂分析场景。
如果您对 Apache Doris 感兴趣，可以通过以下入口访问官方网站、社区论坛、GitHub和dev邮件组：💡官网文档：https://doris.apache.org 💡社区论坛：https://ask.selectdb.com 💡GitHub：https://github.com/apache/doris 💡dev邮件组：dev@doris.apache.org非常欢迎您在社区论坛中与其他用户分享您的使用经验和技巧，或者向dev邮件组提交反馈和意见。相信，您的参与将帮助Apache Doris变得更加完善。▼ 点击阅读原文，发现更多精彩！
