这句话描述了Doris（一个现代化的、分布式的SQL数据库，常用于构建数据仓库）中的Backend（BE）节点在处理查询时的一些优化机制。让我们逐句来理解：
- BE会通过索引和谓词下推快速过滤数据：
- 索引：Doris支持多种类型的索引（如Bloom Filter, Bitmap Index等），这些索引可以加速对特定列的数据查找速度。
- 谓词下推：当执行SQL查询时，如果查询中包含了WHERE子句定义的条件（即谓词），Doris能够将这些条件尽可能“下推”到存储层去执行。这意味着，在真正从磁盘读取数据之前，就根据这些条件对数据进行了初步筛选，从而减少了需要读取和处理的数据量。
- 可以在后台执行Compact任务：
- 在持续写入或更新过程中，表内可能会产生许多小文件或者碎片化的数据。Compaction（紧凑化）是一种定期或按需触发的过程，它将多个较小的数据文件合并成较大的文件，并且在这个过程中可能还会进行一些清理工作，比如删除不再需要的历史版本数据。
- 这个过程通常是在系统负载较低的时候由后台自动完成，以避免影响前台业务的正常运行。
- 减少查询时的读放大：
- “读放大”指的是为了满足一次查询需求而实际从存储介质上读取的数据量远大于最终返回给用户的结果集大小的现象。
- 通过上述提到的索引使用、谓词下推以及合理的Compaction策略，Doris能够在物理层面有效地组织存储布局，使得查询过程中仅访问必要的最小范围的数据，从而降低读放大效应，提高整体性能。
综上所述，这句话强调了Doris如何利用底层技术和策略来优化查询效率及资源利用率，确保即使面对大规模数据集也能提供高效的服务。
