Doris 的行列混存应用场景有哪些？

电信行业数据处理：
在电信行业的数据集市、经营分析和地市公司 BI 场景中，Doris 的行列混存也能发挥重要作用。例如在数据集市场景中，可替代 Oracle 数据库，实现秒级查询效率；经营分析场景中，能替代原有的 Impala + Redis 架构，提高报表生成效率，扩大查询数据范围，且组件更稳定，运维更便捷；地市公司 BI 场景中，可替代原有的 PostgreSQL 数据库，实现秒级查询性能提升。

金融行业报表生成：
金融机构生成各类财务报表时，既需快速查询某笔交易的详细信息（涉及整行数据，如交易时间、金额、交易对手等），依靠行存储保证速度；又需对大量交易数据进行统计分析，如按不同业务类型统计交易总额、按时间段统计利润等，利用列存储提高分析效率。Doris 的行列混存能很好支持金融行业这种复杂业务需求，确保报表生成的准确性和及时性。

互联网数据分析：
互联网公司常需分析用户行为数据，如浏览记录、点击行为、购买记录等。在分析用户一段时间内的整体行为轨迹（类似 OLTP 场景）时，行存储部分能快速获取用户整行行为数据；在统计不同地区、不同年龄段用户的某种行为（如点击特定广告的次数）时，列存储部分可高效对相关列进行聚合计算，满足互联网公司对海量用户行为数据的实时分析需求。