一文读懂 Apache Doris

你是否曾面对过这样的困境：海量数据如同洪水般涌来，传统数据库却无力应对？当分析查询需求日益增长，普通数据库却只能提供龟速的响应时间？当业务决策需要实时洞察，而系统返回的只有超时提示？ 这正是Apache Doris要解决的核心问题。

Apache Doris：不止于速度的数据分析利器

Apache Doris是一款基于MPP架构的高性能实时分析型数据库，它以极致高效、超级简单和统一整合的特点在数据分析领域脱颖而出，能在亚秒级时间内完成对海量数据的查询请求，无论是高并发点查询还是复杂分析场景，Doris都能轻松应对。

我第一次接触Doris是在一个业务挑战中。当时面对每天超过几十亿条的用户行为数据，传统MySQL已无力支撑实时查询需求，整个团队陷入困境。一位同事推荐了Doris，半信半疑中我们决定一试。部署过程出乎意料地简单，只需配置两类节点：Frontend负责接收请求和解析规划，Backend负责存储和执行。三天后，系统上线，原本需要20分钟的复杂分析查询，响应时间降至1.2秒。

Doris最初是百度广告报表业务的Palo项目，2017年对外开源，2018年由百度捐赠给Apache基金会孵化。2022年6月，正式成为Apache顶级项目。如今，Apache Doris已在全球超过5千多家企业环境中落地应用，包括百度、美团、小米、京东、字节跳动等国内80%的顶级互联网公司，以及众多金融、消费、电信、工业制造、能源和医疗领域的企业。

Doris核心竞争力：架构简洁、性能强劲

与同类产品相比，Doris的架构简洁得令人惊讶。整个系统只有两类进程：Frontend(FE)：负责接收用户请求、查询解析规划、元数据管理和节点管理。Backend(BE)：负责数据存储和查询计划执行。这种高度集成的架构极大降低了分布式系统的运维复杂度。一位资深运维工程师曾对我说："相比其他分布式系统动辄十几个组件的复杂架构，Doris就像一股清流，它让我们从繁琐的运维工作中解脱出来。"

Doris还支持存算分离架构，用户可以根据业务需求灵活选择。从Doris3.0版本开始，可以使用统一的共享存储层作为数据存储空间，独立扩展存储容量和计算资源，实现最佳性能和成本平衡。性能方面，Doris采用列式存储技术，对数据进行编码与压缩，大幅优化查询性能和存储压缩比。它的查询引擎基于MPP架构，支持向量化执行，能高效处理复杂分析查询，实现低延迟实时分析。一家电商公司的数据团队负责人分享过他们的使用体验："我们有一张包含1亿条记录的用户行为分析表，在Doris上执行复杂的多维分析查询，平均响应时间仅为0.8秒，而同样的查询在我们之前的系统上需要15秒以上。这种性能差异直接改变了分析师的工作方式。"

Doris实战应用：从理论到实践

Doris主要应用于以下场景：

实时数据分析：提供实时更新的报表和仪表盘，支持实时决策需求；实现多维数据分析，支持即席查询；分析用户行为和画像。

湖仓融合分析：加速湖仓数据查询；支持跨多个数据源的联邦查询；结合实时数据流和批量数据处理。

半结构化数据分析：对分布式系统中的日志和事件数据进行实时或批量分析。一家金融科技公司的CTO曾向我展示他们如何利用Doris构建全公司的实时分析平台。

"我们每天处理超过10亿笔交易数据，需要实时监控交易异常、分析用户行为和评估风险。传统方案要么延迟高，要么成本高，直到我们发现了Doris。现在，我们的风控团队可以在秒级内检测可疑交易，大大提高了系统的安全性。"

Doris的MySQL协议兼容性也极大降低了用户学习成本。通过标准SQL语法，用户可以使用各类客户端工具访问Doris，实现与BI工具的无缝集成。

结语

一位资深数据架构师曾这样评价："Doris给我最大的惊喜不是它的速度，而是它的稳定性。在我们长达18个月的使用过程中，即使面对节点故障、网络波动等各种问题，Doris依然保持着稳定的服务。"

Apache Doris正在为数据分析带来革命性变化。通过极简的架构、卓越的性能和广泛的生态兼容性，它让企业能够真正发挥数据的价值，从海量信息中获取实时洞察。无论是互联网巨头还是传统行业，Doris都提供了一条高效、低成本的数据分析之路。

来源(公众号）：大数据AI智能圈