目录
[1 引言](#1 引言)
[1.1 传统数据仓库的发展](#1.1 传统数据仓库的发展)
[1.2 现代分析型数据库的崛起](#1.2 现代分析型数据库的崛起)
[2 核心架构对比](#2 核心架构对比)
[2.1 传统数据仓库的架构](#2.1 传统数据仓库的架构)
[2.2 Doris的架构设计](#2.2 Doris的架构设计)
[3 关键技术差异](#3 关键技术差异)
[3.1 存储引擎对比](#3.1 存储引擎对比)
[3.2 查询执行对比](#3.2 查询执行对比)
[3.3 数据摄入方式对比](#3.3 数据摄入方式对比)
[4 性能与扩展性对比](#4 性能与扩展性对比)
[4.1 性能基准对比](#4.1 性能基准对比)
[4.2 扩展性对比](#4.2 扩展性对比)
[5 使用场景对比](#5 使用场景对比)
[5.1 适合传统数据仓库的场景](#5.1 适合传统数据仓库的场景)
[5.2 适合Doris的场景](#5.2 适合Doris的场景)
[6 运维与管理对比](#6 运维与管理对比)
[6.1 运维复杂度对比](#6.1 运维复杂度对比)
[6.2 管理工具对比](#6.2 管理工具对比)
[7 总结](#7 总结)
1 引言
在大数据时代，数据仓库技术作为企业数据分析的核心基础设施，经历了从传统数据仓库到现代分析型数据库的演进。Apache Doris（原百度Palo）作为一款开源的MPP（大规模并行处理）分析型数据库，因其卓越的实时分析能力和高并发性能，正在被越来越多的企业采用。
1.1 传统数据仓库的发展
传统数据仓库的核心思想是构建面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。典型代表包括：
- Teradata：最早的商用数据仓库系统之一
- IBM Netezza：专为分析工作负载设计的设备
- Oracle Exadata：结合数据库软件和硬件的集成系统
- SQL Server Analysis Services：微软的数据仓库和分析平台
这些系统通常采用Shared-Nothing或Shared-Disk架构，强调数据的集中管理和严格的ETL流程。
1.2 现代分析型数据库的崛起
随着互联网数据量的爆发式增长和实时分析需求的提升，传统数据仓库在扩展性、实时性和成本方面的局限性日益明显。这催生了新一代分析型数据库，包括：
- Apache Doris：本文重点讨论的开源MPP数据库
- ClickHouse：Yandex开发的列式分析数据库
- StarRocks：基于Doris的商业化版本
- Snowflake：云原生的数据仓库解决方案
这些系统在设计上更加注重水平扩展、实时摄入和云原生支持。
2 核心架构对比
2.1 传统数据仓库的架构
传统数据仓库通常采用分层架构，典型的包括：
架构说明：
- ETL层：负责从各种数据源抽取、转换和加载数据
- ODS层：保持原始数据，不做过多处理
- DWD层：整合后的明细数据，进行规范化处理
- DWS层：面向主题的汇总数据
- ADS层：面向具体应用的数据集市
这种架构的优势在于数据治理规范、历史追溯能力强，但缺点是数据处理链路长、实时性差
2.2 Doris的架构设计
Doris采用典型的MPP架构，主要包含两个组件：
Frontend（FE）：
- 负责元数据管理、客户端连接、查询解析和规划
- 包含Leader、Follower和Observer三种角色保证高可用
Backend（BE）：- 负责数据存储和查询执行
- 每个BE节点都包含完整的计算和存储能力
架构特点：- 去中心化的MPP架构，所有节点对等
- 计算和存储耦合，减少网络开销
- 支持弹性扩展，可单独增加FE或BE节点
3 关键技术差异
3.1 存储引擎对比
- 传统数据仓库存储
特点：
- 多为行式存储，适合OLTP场景
- 依赖索引加速查询
- 数据组织方式固定，修改成本高
- Doris存储引擎
特点：
- 列式存储，压缩比高，适合分析场景
- 支持多种数据模型（Aggregate/Unique/Duplicate）
- 自动分区和分桶，无需手动管理
- 支持物化视图自动路由
3.2 查询执行对比
- 传统数据仓库查询流程
特点：
- 基于成本的优化器(CBO)成熟
- 执行计划相对固定
- 多阶段执行，中间结果可能物化
- Doris查询流程
特点：
- 完全分布式的MPP执行
- 向量化执行引擎
- 流水线式执行，减少中间结果物化
- 动态分区裁剪优化
3.3 数据摄入方式对比
- 传统数据仓库摄入
特点：
- 以定时批量加载为主
- ETL过程复杂，需要专门工具
- 数据延迟通常在小时级或天级
- Doris数据摄入
特点：
- 支持多种实时摄入方式（Routine Load、Stream Load等）
- 微批处理，延迟可低至秒级
- 自动小文件合并，避免性能下降
- 支持事务性导入，保证Exactly-Once语义
4 性能与扩展性对比
4.1 性能基准对比
|--------|--------|---------|
| 指标 | 传统数据仓库 | Doris |
| 查询响应时间 | 秒级到分钟级 | 亚秒级到秒级 |
| 数据加载延迟 | 小时级到天级 | 秒级到分钟级 |
| 并发查询能力 | 数十到数百 | 数千 |
| 复杂查询性能 | 依赖预计算 | 即时计算能力强 |
| 即席查询性能 | 较差 | 优秀 |
4.2 扩展性对比
扩展方式：
- 传统数据仓库：主要通过升级硬件(Scale-Up)和手动分区实现
- Doris：通过增加节点实现线性扩展(Scale-Out)，系统自动处理数据再平衡
扩展限制：- 传统方案通常受限于单机硬件性能
- Doris理论上可以无限扩展，实际受管理成本限制
5 使用场景对比
5.1 适合传统数据仓库的场景
- 严格的数据治理环境：金融、电信等需要严格合规的行业
- 复杂的ETL流程：需要多阶段数据转换和清洗的场景
- 历史数据分析：需要长期保存和跟踪历史变化的场景
- 企业级BI系统：与成熟BI工具深度集成的环境
5.2 适合Doris的场景
- 实时分析：监控、实时大屏等低延迟需求
- 高并发查询：面向客户的分析型应用
- 即席分析：数据探索和自助分析场景
- 日志分析：半结构化日志数据的处理
- 统一数仓：希望简化架构，实现批流一体的场景
6 运维与管理对比
6.1 运维复杂度对比
传统数据仓库运维重点：
- ETL流程监控和维护
- 性能调优（索引、统计信息等）
- 容量规划和管理
- 复杂的备份恢复策略
Doris运维重点：- 集群监控和扩缩容
- 数据均衡和副本管理
- 简单的备份恢复
- 参数调优（较少需要）
6.2 管理工具对比
|------|--------------|-----------------------|
| 功能 | 传统数据仓库 | Doris |
| 监控 | 第三方工具或商业解决方案 | 内置Metric系统+Prometheus |
| 部署 | 复杂，需要专业DBA | 简单，支持容器化部署 |
| 升级 | 风险高，需要停机 | 滚动升级，基本无感知 |
| 权限管理 | 细粒度，功能完善 | 基于RBAC，满足基本需求 |
7 总结
选择传统数据仓库：
- 需要严格的数据治理和合规
- 已有大量基于传统仓库构建的ETL和BI资产
- 工作负载稳定且可预测
选择Doris当：- 需要实时或近实时分析能力
- 面临高并发查询挑战
- 希望简化数据架构，降低成本
- 数据模型相对简单，不需要复杂转换
在实际应用中，许多企业采用了 混合架构，将Doris作为传统数据仓库的补充，处理实时和高并发场景，而传统仓库则负责历史数据深度分析和合规需求。这种架构既能发挥各自优势，又能平滑迁移。