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好的，我们来详细解释一下 Doris 中的Bucket Shuffle Join。

概念

Bucket Shuffle Join 是 Apache Doris 中用于优化分布式环境下关联查询（Join）性能的一种技术。它主要解决的是在传统 Shuffle Join 中，通过网络传输大量数据进行重分布（Shuffle）所带来的网络开销和延迟问题。

核心思想与原理

1. 数据分桶（Bucketing）:
   • 在 Doris 中，用户可以在建表时通过DISTRIBUTED BY HASH(bucket_key) BUCKETS n语句指定数据的分桶方式。
   • 该语句会将表的数据根据bucket_key的哈希值，均匀地分散到n个桶（Bucket）中。
   • 同一个桶内的数据具有相同的bucket_key哈希值。
2. Join 条件与分桶键匹配:
   • Bucket Shuffle Join 生效的关键前提是：关联查询的 Join Key 必须包含左表（通常是事实表）的分桶键（bucket_key）。
   • 例如，左表按user_id分了 10 个桶，右表（维度表）没有分桶。当执行SELECT ... FROM fact_table JOIN dim_table ON fact_table.user_id = dim_table.user_id时，如果 Join Key 是user_id，且它匹配了左表的分桶键，那么这个 Join 就可以使用 Bucket Shuffle Join。
3. 数据传输优化:
   • 在