数据查询

Apache Doris 支持标准 SQL 并高度兼容 MySQL，在此基础上提供了高性能的关联查询、丰富的分析函数、半结构化数据访问以及用户自定义函数等能力。请按下方场景选择对应的文档。

SQL 兼容

MySQL 兼容性

Doris 与 MySQL 的差异速查：覆盖数据类型、DDL/DML 语法、SQL 函数与 SQL Mode 的关键不同点。

多表关联

连接（JOIN）

INNER / LEFT / RIGHT / FULL / SEMI / ANTI 等 JOIN 类型，以及 Broadcast、Shuffle、Bucket Shuffle、Colocate 四种分布式 JOIN 实现方式。

ASOF JOIN 时序近邻匹配

为左表每行在右表中按时间方向查找最近的一行，无需窗口函数即可完成时序数据对齐。

子查询

标量、非标量、关联与非关联子查询的语法、限制与 Mark Join 处理细节。

公用表表达式（CTE）

通过 WITH 子句定义临时结果集，支持嵌套与递归 CTE，适用于层级遍历、图遍历等场景。

聚合与分析

聚合多维分析

使用 ROLLUP、CUBE、GROUPING SETS 在单条 SQL 中完成多维度聚合分析。

分析函数（窗口函数）

通过 OVER 子句对结果集分区与开窗，实现排名、累计求和、移动平均、同比环比等场景。

半结构化与复杂数据

复杂类型查询

查询 Array、Map、Struct、JSON 等复杂类型，并通过专用 SQL 函数处理半结构化数据。

列转行 (Lateral View)

LATERAL VIEW 配合 EXPLODE 等生成器函数将一行展开为多行，实现 SQL 列转行查询。

自定义函数（UDF）

Java UDF / UDAF / UDWF / UDTF

使用 Java 编写 UDF/UDAF/UDWF/UDTF 自定义函数，包含类型映射、注册语法、最佳实践与示例。

Python UDF / UDAF / UDWF / UDTF

使用 Python 编写 UDF/UDAF/UDTF：覆盖创建、向量化、环境配置与常见问题排查。

别名函数

通过 CREATE ALIAS FUNCTION 为函数或表达式片段注册新签名，提升迁移兼容性并简化复杂查询书写。