kangkaisen commented on a change in pull request #4479:
URL: https://github.com/apache/incubator-doris/pull/4479#discussion_r478804908
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File path: docs/zh-CN/administrator-guide/query_cache.md
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@@ -0,0 +1,184 @@
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+{
+ "title": "QUERY CACHE",
+ "language": "zh-CN"
+}
+---
+
+<!--
+Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
+or more contributor license agreements. See the NOTICE file
+distributed with this work for additional information
+regarding copyright ownership. The ASF licenses this file
+to you under the Apache License, Version 2.0 (the
+"License"); you may not use this file except in compliance
+with the License. You may obtain a copy of the License at
+
+ http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+
+Unless required by applicable law or agreed to in writing,
+software distributed under the License is distributed on an
+"AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY
+KIND, either express or implied. See the License for the
+specific language governing permissions and limitations
+under the License.
+-->
+# QUERY CACHE
+
+
+
+## 一 需求
+
+虽然在数据库层也做了对应的缓存，但这种数据库层次的缓存一般针对的是查询内容，而且粒度也太小，一般只有表中数据没有变更的时候，数据库对应的cache才发挥了作用。但这并不能减少业务系统对数据库产生的增、删、查、改的庞大IO压力。所以数据库缓存技术在此诞生，实现热点数据的高速缓存，提高应用的响应速度，极大缓解后端数据库的压力
+
+- 高并发场景
+ Doris可以较好的支持高并发，但单台服务器无法承载太高的QPS
+
+- 复杂图表的看板
+ 复杂的Dashboard或者大屏类应用，数据来自多张表，每个页面有数十个查询，虽然每个查询只有数十毫秒，但是总体查询时间会在数秒
+
+- 趋势分析
+ 给定日期范围的查询，指标按日显示，比如查询最近7天内的用户数的趋势，这类查询数据量大，查询范围广，查询时间往往需要数十秒
+
+- 用户重复查询
+ 如果产品没有防重刷机制，用户因手误或其他原因重复刷新页面，导致提交大量的重复的SQL
+
+
+
+以上四种场景，在应用层的解决方案，把查询结果放到Redis中，周期性的更新缓存或者用户手工刷新缓存，但是这个方案有如下问题：
+
+- 数据不一致
+ 无法感知数据的更新，导致用户经常看到旧的数据
+
+- 命中率低
+ 缓存整个查询结果，如果数据实时写入，缓存频繁失效，命中率低且系统负载较重
+
+- 额外成本
+ 引入外部缓存组件，会带来系统复杂度，增加额外成本
+
+
+
+## 二 解决方案
+
+目前我们设计出结果缓存和分区缓存两个模块
+
+
+
+## 三 名词解释
+
+1. 结果缓存 result_cache
+
+针对用户的sql直接缓存查询的结果集合
+
+
+
+2. 分区缓存 partition_cache
+
+在partition粒度做针对每个分区查询的结果缓存
+
+
+
+## 四 设计原理
+
+### 1 结果缓存 `result_cache`
Review comment:
每种cache最好给下 典型的应用场景。
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