doris 使用上卷rollup创建更粗粒度的物化索引后，join的时候以更粗粒度的列来联表，请问可以加快查询速度吗？比如说join会从原来的broadcast join变为bucket shuffle join吗？有人解答一下吗？
不一定，理论来讲粗粒度的列进行连表时，处理的数据量就变少了，但是最主要的是数据分布特性还存在某些性能关系，物理索引需要很多数据传输，join能不能自己切换人为是看不到得，得结合你得执行计划来看
不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:根据提供的参考资料和我现有的知识，我将向您解释如何通过创建更粗粒度的物化索引来优化Doris的JOIN性能。
首先，我们需要了解JOIN操作的不同类型。常见的JOIN类型有左连接、右连接、内连接和全外连接。左连接返回左表中的所有记录和右表中连接字段相等的记录，右连接返回右表中的所有记录和左表中连接字段相等的记录，而内连接只返回两个表中连接字段相等的行，全外连接则返回左右表中所有的记录和左右表中连接字段相等的记录。
创建更粗粒度的物化索引可以通过以下步骤来优化Doris的JOIN性能：
对用于连接的字段创建索引，并确保这些字段在多张表中的类型一致。
根据您的需求创建更粗粒度的物化索引。具体的创建方式可能因Doris版本和具体情况而有所不同，请参考Doris的官方文档或使用适当的工具。
针对JOIN操作的改变，具体情况可能因Doris版本和具体情况而有所不同，请参考Doris的官方文档或使用适当的工具。一种可能的改变是将原来的broadcast join转变为bucket shuffle join。
测试和评估效果。通过执行相应的JOIN操作并使用适当的性能测试工具进行测试和评估，以确定通过创建更粗粒度的物化索引是否成功优化了Doris的JOIN性能。
需要注意的是，优化JOIN性能是一个复杂的任务，具体的解决方案和实施步骤可能会因具体的数据模型、查询需求和Doris版本而有所不同。我无法提供更具体的解决方案和代码示例，建议您参考Doris的官方文档、相关教程和社区资源进行进一步学习和探索。