在更新场景下，Doris 采用标记删除（Delete Bitmap）方式加速查询性能。与 Merge-on-Read 的实现相比，标记删除能够避免在查询时进行大量的删除逻辑计算，从而减少查询延迟并提升整体性能，确保查询响应时间低于百毫秒，并支持高并发访问。
此外，Doris 基于以下几项技术，进一步提升了查询性能：
分区和分桶裁剪技术： 智能跳过无关数据，进一步优化数据扫描过程，减少不必要的数据读取，显著提高查询效率。
向量化技术： 在处理大规模数据时，通过批量化处理多个数据操作，减少 CPU 的上下文切换，显著提升数据处理速度，尤其适用于大数据量的查询场景。
优化器： 通过智能的查询计划选择和执行，自动根据查询条件调整最佳执行路径，避免不必要的计算开销，进一步提高查询响应速度。
丰富的索引：包括点查索引和跳数索引。点查索引常用于加速点查，包括前缀索引和倒排索引，原理是通过索引定位到满足 WHERE 条件的有哪些行，直接读取那些行。跳数索引常用于加速分析，包括 ZoneMap 索引、BloomFilter 索引、NGram BloomFilter 索引，原理是通过索引确定不满足 WHERE 条件的数据块，跳过这些不满足条件的数据块，只读取可能满足条件的数据块并再进行一次逐行过滤，最终得到满足条件的行。
这些技术的结合使得 Doris 在高并发环境下能够保持稳定的低延迟，确保其在秒级和毫秒级查询性能上表现出色，满足实时数据处理的严格要求。
