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对于慢查询和慢导入，Doris 提供了完善的 Profile 机制，在了解相关技术细节后，我们在线上集群开启了 Profile 收集，通过调度任务定时收集慢查询、慢导入的 Profile 信息并落库。
Doris 提供的 Profile 信息非常详细，例如 OLAP_SCAN_NODE提供了原始的扫描行数，各个索引的过滤行数，每个 Instance 的 EXCHANGE_NODE提供了接收的数据总行数和接收的数据量大小。这些信息为查询调优提供了详细的依据，我们在使用过程中针对快速定位查询性能的瓶颈进行了优化，取得了良好的效果。
在我们的使用场景中，有下列类型的表：
pda 表：每日全量更新，即每日分区存储全量快照数据
pdi 表： 每日增量更新，即每日分区存储增量数据
a 表：全量不分区表
s 表：静态非每日更新数据
由于当前 Doris 集群中所有的表都是基于 Hive 数仓中各层级的表同步而来，因此目前仅使用了 Duplcate 模型和 Unique 模型，对于 pda、pdi 和 a 表，为了降低 Doris 表的分区数，减轻 FE 元数据管理压力，我们在建 Doris 表时均启用了根据日期划分的动态分区特性，较久远的历史数据我们按年、月的维度分区归档，近期的数据按日、小时分区，未来我们计划通过程序自动识别完成历史分区的归档合并。
对于 pda 表使用场景，pda 表需要每日同步全量数据，我们采用了 Duplicate 模型，不考虑使用 Unique 模型数据去重的原因是 Doris 的导入模型本身就提供了基于任务 Label 的数据一致性保证，同步时一次调度周期的 pda 表的一个分区的导入任务能产生唯一且不变的 Label，因此我们可以保证即使错误执行了多次，该分区的数据仍然不会重复。另外，因为 Duplicate 模型相比于 Unique 模型，在导入和查询阶段均不会做预聚合去重，所以可以一定程度上加速导入和查询的性能。
对于 pdi 表使用场景，因在实际使用中 pdi 表存在少数对历史数据的部分更新场景（绝大部分是数据更新场景，基本没有数据删除场景），考虑到 Doris 数据表的分区可用性，我们采用了 Unique 模型，这样在更新历史分区的数据时不必做重建分区操作。
对于 a 表使用场景，因业务上可以接受短时间数据不可用情况，我们启用了动态分区，在做数据导入时，每次导入都会先删除历史分区，然后将全量数据导入今天的分区内，这样做的考虑是杜绝重建表操作，且实施成本相对比较低，因此我们没有采取动态更新视图绑定当日分区的方案。
在 Doris 之前的版本中，尚未实现 Hive 元数据变更同步和管理功能，为了提高效率开发了 Doris 建表工具，我们通过选择和配置数仓集群、Hive 表名、数据模型、Bucket 数量等参数，自动关联 Hive 表，解析表字段并生成对应的建表语句。经过与社区沟通得知，最近即将发布的 1.2 新版本中已经实现 Multi Catalog，支持 Hive 元数据的对接和 Schema 的自动同步，可以极大程度上减少这一部分的工作。
监控体系当前 Doris 集群监控体系分为主机指标监控告警、日志告警和集群指标监控告警，总体监控体系如下。
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