HappenLee commented on code in PR #2071:
URL: https://github.com/apache/doris-website/pull/2071#discussion_r1959127348
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i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/query-acceleration/dictionary.md:
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@@ -0,0 +1,434 @@
+---
+{
+ "title": "字典表（实验性功能）",
+ "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.
+-->
+
+## 概述
+
+字典表（Dictionary）是 Doris 提供的一种用于加速 JOIN
操作的特殊数据结构。它通过将常用的键值对预先加载到内存中，实现快速的查找操作，从而提升查询性能。字典表特别适用于需要频繁进行键值查找的场景。
+
+## 使用场景
+
+字典表主要适用于以下场景：
+
+1. 需要频繁进行键值查找的场景
+2. 维度表较小，可以完全加载到内存中
+3. 数据更新频率相对较低的场景
+4. 需要优化 JOIN 操作性能的场景
+
+## 字典表定义
+
+### 基本语法
+
+```sql
+CREATE DICTIONARY <dict_name> USING <source_table>
+(
+ <key_column> KEY[,
+ ...,
+ <key_columns> VALUE]
+ <value_column> VALUE[,
+ ...,
+ <value_columns> VALUE]
+)
+LAYOUT(<layout_type>)
+PROPERTIES(
+ "<priority_item_key>" = "<priority_item_value>"[,
+ ...,
+ "<priority_item_key>" = "<priority_item_value>"]
+);
+```
+
+其中：
+
+- `<dict_name>`：字典表的名字
+- `<source_table>`：源数据表
+- `<key_column>`：作为键的列在源表中的列名
+- `<value_column>`：作为值的列在源表中的列名
+- `<layout_type>`：字典表的存储布局类型，详见后文。
+- `<priority_item_key>`：表的某项属性名
+- `<priority_item_value>`：表的某项属性取值
+
+`<key_column>` 不必出现在 `<value_column>` 前。
+
+### 布局类型
+
+目前支持两种布局类型：
+
+- `HASH_MAP`：基于哈希表的实现，适用于一般的键值查找场景
+- `IP_TRIE`：基于 Trie 树的实现，专门优化用于 IP 地址类型的查找。Key 列需要为 CIDR 表示法表示的 IP 地址，查询时依
CIDR 表示法匹配。
+
+### 属性
+
+当前字典仅有一项允许且必须出现的属性：
+
+|属性名|值类型|含义|
+|-|-|-|
+|`date_lifetime`|整数，单位为秒|数据有效期。当该字典上次更新距今时间超过该值时，将会自动发起重新导入|
+
+### 示例
+
+```sql
+-- 创建源数据表
+CREATE TABLE source_table (
+ id INT NOT NULL,
+ city VARCHAR(32) NOT NULL,
+ code VARCHAR(32) NOT NULL
+) ENGINE=OLAP
+DISTRIBUTED BY HASH(id) BUCKETS 1
+PROPERTIES("replication_num" = "1");
+
+-- 创建字典表
+CREATE DICTIONARY city_dict USING source_table
+(
+ city KEY,
+ id VALUE
+)
+LAYOUT(HASH_MAP)
+PROPERTIES('data_lifetime' = '600');
+```
+
+基于该表，我们可以使用字典 `city_dict` 通过 `dict_get` 函数，基于 `source_table` 的 `city` 值查询对应的
`id`。
+
+### 使用限制
+
+1. Key 列
+
+ - IP_TRIE 类型字典的 Key 列必须为 Varchar 或 String 类型，**Key 列中的值必须为 CIDR 格式**。
+ - HASH_MAP 类型字典的 Key 列支持所有简单类型（即排除所有 Map、Array 等嵌套类型）。
+ - 作为 Key 列的列，**在源表中不得存在重复值**，否则字典导入数据时将报错。
+
+2. Nullable 属性
+
+ - 所有 Key 列必须为 NOT NULLABLE, Value 列无限制。
Review Comment:
rethink the require
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i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/query-acceleration/dictionary.md:
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+{
+ "title": "字典表（实验性功能）",
+ "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.
+-->
+
+## 概述
+
+字典表（Dictionary）是 Doris 提供的一种用于加速 JOIN
操作的特殊数据结构。它通过将常用的键值对预先加载到内存中，实现快速的查找操作，从而提升查询性能。字典表特别适用于需要频繁进行键值查找的场景。
+
+## 使用场景
+
+字典表主要适用于以下场景：
+
+1. 需要频繁进行键值查找的场景
+2. 维度表较小，可以完全加载到内存中
+3. 数据更新频率相对较低的场景
+4. 需要优化 JOIN 操作性能的场景
+
+## 字典表定义
+
+### 基本语法
+
+```sql
+CREATE DICTIONARY <dict_name> USING <source_table>
+(
+ <key_column> KEY[,
+ ...,
+ <key_columns> VALUE]
+ <value_column> VALUE[,
+ ...,
+ <value_columns> VALUE]
+)
+LAYOUT(<layout_type>)
+PROPERTIES(
+ "<priority_item_key>" = "<priority_item_value>"[,
+ ...,
+ "<priority_item_key>" = "<priority_item_value>"]
+);
+```
+
+其中：
+
+- `<dict_name>`：字典表的名字
+- `<source_table>`：源数据表
+- `<key_column>`：作为键的列在源表中的列名
+- `<value_column>`：作为值的列在源表中的列名
+- `<layout_type>`：字典表的存储布局类型，详见后文。
+- `<priority_item_key>`：表的某项属性名
+- `<priority_item_value>`：表的某项属性取值
+
+`<key_column>` 不必出现在 `<value_column>` 前。
+
+### 布局类型
+
+目前支持两种布局类型：
+
+- `HASH_MAP`：基于哈希表的实现，适用于一般的键值查找场景
+- `IP_TRIE`：基于 Trie 树的实现，专门优化用于 IP 地址类型的查找。Key 列需要为 CIDR 表示法表示的 IP 地址，查询时依
CIDR 表示法匹配。
+
+### 属性
+
+当前字典仅有一项允许且必须出现的属性：
+
+|属性名|值类型|含义|
+|-|-|-|
+|`date_lifetime`|整数，单位为秒|数据有效期。当该字典上次更新距今时间超过该值时，将会自动发起重新导入|
+
+### 示例
+
+```sql
+-- 创建源数据表
+CREATE TABLE source_table (
+ id INT NOT NULL,
+ city VARCHAR(32) NOT NULL,
+ code VARCHAR(32) NOT NULL
+) ENGINE=OLAP
+DISTRIBUTED BY HASH(id) BUCKETS 1
+PROPERTIES("replication_num" = "1");
+
+-- 创建字典表
+CREATE DICTIONARY city_dict USING source_table
+(
+ city KEY,
+ id VALUE
+)
+LAYOUT(HASH_MAP)
+PROPERTIES('data_lifetime' = '600');
+```
+
+基于该表，我们可以使用字典 `city_dict` 通过 `dict_get` 函数，基于 `source_table` 的 `city` 值查询对应的
`id`。
+
+### 使用限制
+
+1. Key 列
+
+ - IP_TRIE 类型字典的 Key 列必须为 Varchar 或 String 类型，**Key 列中的值必须为 CIDR 格式**。
+ - HASH_MAP 类型字典的 Key 列支持所有简单类型（即排除所有 Map、Array 等嵌套类型）。
+ - 作为 Key 列的列，**在源表中不得存在重复值**，否则字典导入数据时将报错。
+
+2. Nullable 属性
+
+ - 所有 Key 列必须为 NOT NULLABLE, Value 列无限制。
+
+## 使用与管理
+
+### 导入（刷新）数据
+
+字典支持自动与手动导入。
+
+#### 自动导入
+
+自动导入发生在以下时机：
+
+1. 字典建立以后
+2. 字典数据过期时（见[属性](#属性)）
+3. BE 状态显示丢失该字典数据（有新 BE 上线，或旧 BE 重启等均有可能造成）
+
+#### 手动导入
+
+Doris 支持通过以下命令手动刷新字典的数据：
+
+```sql
+REFRESH DICTIONARY <dict_name>;
+```
+
+其中 `<dict_name>` 为要导入数据的字典名。
+
+#### 导入注意事项
+
+1. 只有导入数据后的字典才可以查询。
+2. 如果导入时 Key 列具有重复值，导入事务会失败。
+3. 如果导入的数据版本早于 BE 已有的版本，则事务会失败。
+4. 如果当前已经有导入事务正在进行（字典 Status 为 `LOADING` ），则手动进行的导入会失败。请等待正在进行的导入完成后操作。
+
+### 查询字典
+
+可以分别使用 `dict_get` 和 `dict_get_many` 函数进行单一 Key、Value 列和多 Key、Value 列的字典表查询。
+
+#### 语法
+
+```sql
+VALUE_TYPE dict_get("<db_name>.<dict_name>", "<query_column>",
<query_key_value>);
+STRUCT<VALUE_TYPES> dict_get_many("<db_name>.<dict_name>", ARRAY<VARCHAR>
<query_columns>, STRUCT <query_key_values>);
+```
+
+其中：
+
+- `<db_name>` 为字典所在的 database 名
+- `<dict_name>` 为字典名
+- `<query_columns>` 为要查询的 value 列列名
+- `<query_key_value>` 为用来查询的 key 列数据
+- `<value_col_names>` 为一个包含要查询的 value 列列名的常量数组
+- `<query_key_values>` 为一个包含该字典所有 key 列对应数据的 STRUCT
+
+`dict_get` 的返回类型为 `<query_column>` 对应的字典列类型。
+`dict_get_many` 的返回类型为 `<query_columns>` 对应的各个字典列类型所组成的 STRUCT。
+
+#### 查询示例
+
+该语句查询 `test_db` database 内的字典 `city_dict`，查询 key 列值为 "Beijing" 时的对应 `id` 列值：
+
+```sql
+SELECT dict_get("test_db.city_dict", "id", "Beijing");
+```
+
+该语句查询 `test_db` database 内的字典 `single_key_dict`，查询 key 列值为 1 时的对应 `k1` 和 `k3`
列值：
+
+```sql
+SELECT dict_get_many("test_db.single_key_dict", ["k1", "k3"], struct(1));
+```
+
+该语句查询 `test_db` database 内的字典 `multi_key_dict`，查询 2 个 key 列值依次为 2 和 'ABC' 时的对应
`k1` 和 `k3` 列值：
+
+```sql
+SELECT dict_get_many("test_db.multi_key_dict", ["k2", "k3"], struct(2, 'ABC'));
+```
+
+例如建表语句如下：
+
+```sql
+create table if not exists multi_key_table(
+ k0 int not null,
+ k1 varchar not null,
+ k2 float not null,
+ k3 varchar not null
+)
+DISTRIBUTED BY HASH(`k0`) BUCKETS auto
+properties("replication_num" = "1");
+
+create dictionary multi_key_dict using multi_key_table
+(
+ k0 KEY,
+ k1 KEY,
+ k2 VALUE,
+ k3 VALUE
+)
+LAYOUT(HASH_MAP)
+PROPERTIES('data_lifetime' = '600');
+```
+
+则上述语句
+
+```sql
+SELECT dict_get_many("test_db.multi_key_dict", ["k2", "k3"], struct(2, 'ABC'));
+```
+
+的返回值类型为 `STRUCT<float, varchar>`。
+
+#### 查询注意事项
+
+1. 当查询的 Key 数据不存在于字典表内时，返回值为 `<query_column>` 的类型**默认值**。
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