每日一博 | 小米 A/B 实验场景基于 Apache Doris 的查询提速优化实践
导读: Apache Doris 是小米集团内部应用最为广泛的 OLAP 引擎之一,本文主要从数据的角度分析 A/B 实验场景查询的性能现状,探讨基于 Apache Doris 的性能优化的解决方案。经过一系列基于 Doris 的性能优化和测试,A/B 实验场景查询性能的提升超过了我们的预期。希望本次分享可以给有需要的朋友提供一些参考。 作者|小米集团大数据工程师 乐涛 业务背景 A/B 实验是互联网场景中对比策略优劣的重要手段。为了验证一个新策略的效果,需要准备原策略 A 和新策略 B 两种方案。随后在总体用户中取出一小部分,将这部分用户完全随机地分在两个组中,使两组用户在统计角度无差别。将原策略 A 和新策略 B 分别展示给不同的用户组,一段时间后,结合统计方法分析数据,得到两种策略生效后指标的变化结果,并以此判断新策略 B 是否符合预期。 小米 A/B 实验平台是一款通过 A/B 实验的方式,借助实验分组、流量拆分与科学评估来辅助完成科学的业务决策,最终实现业务增长的一款运营工具产品。其广泛的应用于产品研发生命周期中各个环节: 数据平台架构 本文主要从数据的角度分析 A/B 实验...