Apache Doris 简介 - Apache Doris
好的，我们来全面、系统地了解一下大数据框架 Apache Doris。
Apache Doris（之前也叫百度 Palo）是一个基于 MPP（大规模并行处理）架构的高性能、实时的分析型数据库。它主要面向在线分析处理（OLAP）场景，能够以亚秒级的响应时间对海量数据进行多维分析和即席查询。
一、Doris 的核心定位与特点
Doris 的设计目标是为用户提供一个单一、统一的分析数据库，以替代传统复杂的"Hadoop + 多个组件（如 Hive, HBase, Presto/Trino, Kylin）"的大数据技术栈。其核心特点包括：
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极致的性能：
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基于 MPP 架构，并行计算，充分利用集群资源。
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列式存储，高效压缩，减少 I/O 开销。
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预聚合（物化视图），对于常用聚合查询，速度极快。
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向量化执行引擎，充分利用 CPU 缓存和指令集。
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易用性与便利性：
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兼容 MySQL 协议：用户可以使用标准的 SQL 和常见的 MySQL 客户端（如 mysql cli, JDBC, ODBC）直接连接 Doris，学习成本极低。
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简化架构 ：系统只有两个核心组件：Frontend (FE) 和 Backend (BE)，部署和运维非常简单。
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支持标准 SQL：支持 ANSI SQL 2003 标准，包括丰富的函数、窗口函数、CTE（公共表表达式）等。
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实时分析：
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支持实时数据导入，可以通过多种方式（如 Stream Load, Routine Load, Insert）将数据毫秒级到分钟级地导入 Doris，并立即用于分析。
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支持更新 （Unique 模型）和删除操作，可实现"读时更新"或"写时更新"，满足实时数仓中对数据更新的需求。
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高可用性与可扩展性：
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采用分布式架构，FE 和 BE 都可以水平扩展。
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多 FE 副本通过类 Raft 协议实现元数据的高可用和一致性。
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数据多副本存储，自动恢复，保证数据可靠性。
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二、核心架构：FE 与 BE
Doris 的架构非常简洁，主要由两类进程组成：
| 组件 | 角色 | 功能 |
|---|---|---|
| Frontend (FE) | 管理节点 | 1. 元数据管理 ：存储和维护表结构、分区、副本等信息。 2. 查询协调 ：接收客户端请求，解析 SQL，生成查询计划，并将计划分发到 BE 执行，然后聚合结果。 3. 集群管理：管理 BE 节点的上下线。 |
| Backend (BE) | 计算与存储节点 | 1. 数据存储 ：负责存储表中的数据（按列存储）。 2. 查询执行 ：执行 FE 下发的查询计划片段，进行本地计算。 3. 数据复制：保证数据的多副本一致性。 |
工作流程：
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用户通过 MySQL 客户端向 FE 发送 SQL 请求。
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FE 解析 SQL，进行元数据校验、权限验证、查询优化，生成分布式执行计划。
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FE 将执行计划分发给相关的多个 BE 节点。
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每个 BE 节点并行执行本地计算（扫描数据、过滤、聚合等）。
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BE 将中间结果返回给 FE（或直接由某个 BE 进行结果汇聚）。
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FE 将最终结果返回给客户端。
这种架构分离了管理职责和计算存储职责，清晰且易于扩展。
三、数据模型与表设计
Doris 提供了灵活的数据模型，在表创建时通过 DUPLICATE KEY、UNIQUE KEY、AGGREGATE KEY 来定义，以适应不同场景。
| 模型 | 关键字 | 适用场景 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 明细模型 | DUPLICATE KEY(...) |
日志分析、用户行为分析 | 存储最原始的明细数据，即使完全重复的两行数据也会保留。适合 Ad-hoc 查询，任意维度的筛选。 |
| 聚合模型 | AGGREGATE KEY(...) |
报表、可视化 | 导入阶段就进行预聚合。例如，定义 SUM(v1), COUNT(v2)，后续查询时直接取结果，极大提升查询性能。 |
| 更新模型 | UNIQUE KEY(...) |
订单状态变更、用户资料更新 | 针对需要更新的场景。相同 Key 的数据只会保留最新版本，实现了"读时更新"。 |
| 主键模型 | PRIMARY KEY(...) |
实时更新频繁的场景 | 2.0版本引入，支持高效的 UPSERT 和 DELETE 操作，提供了更极致的实时更新性能。 |
分区与分桶：
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分区（Partitioning）：通常按日期分区（如按天），便于数据管理（删除旧数据）、查询时剪枝。
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分桶（Bucketing） ：在一个分区内，数据被哈希分布到多个 Tablet（数据分片）中。Tablet 是数据移动、复制和计算的最小单元。合理的分桶能保证数据均匀分布，充分利用并行计算。
四、与其他OLAP引擎的对比
| 特性 | Apache Doris | ClickHouse | Apache StarRocks | Presto/Trino |
|---|---|---|---|---|
| 架构复杂度 | 极简 (FE/BE) | 简单 | 极简 (FE/BE，由Doris分支而来) | 中等 (Coordinator/Worker) |
| 易用性 | 极高 (MySQL协议，标准SQL) | 中等（自定义SQL方言，配置复杂） | 极高（同Doris） | 高（标准SQL） |
| 实时能力 | 强（支持更新，多种导入方式） | 强（但更新能力较弱） | 极强（优化了Doris的更新模型） | 弱（依赖外部存储，如Hive, Kafka） |
| 查询性能 | 非常快（尤其多表关联） | 极快（单表查询世界领先） | 极快（在Doris基础上进一步优化） | 快（但受连接器性能影响） |
| 生态集成 | 良好（支持HDFS/S3, Hive, Iceberg等） | 一般 | 良好（同Doris，并更积极） | 极好（连接器生态丰富） |
| 适用场景 | 实时数仓、报表、Ad-hoc查询 | 单表极速分析、用户行为日志 | 对性能和实时性要求更高的场景 | 联邦查询、跨数据源分析 |
注：Apache Doris 和 StarRocks 同源，后者是前者的一个分支，并进行了大量深度优化，两者在很多方面非常相似。目前 StarRocks 在社区活跃度和性能优化上更为激进。
五、典型应用场景
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实时数据仓库：替代传统的 T+1 数仓，实现分钟级甚至秒级的数据分析和报表呈现。
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用户行为分析：支持对海量用户点击流、浏览记录等进行快速的多维度、即席查询。
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日志分析与监控：替代 ELK 中的 Elasticsearch 进行更复杂的聚合查询和分析。
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统一查询层：通过对 Hive、Iceberg、Hudi 等外部表的支持，作为统一的查询入口，简化数据架构。
总结
Apache Doris 的核心优势在于其"全能"和"易用"。它不像 ClickHouse 在单表查询上做到极致但牺牲了易用性和关联查询，也不像 Presto 只做计算引擎而需要依赖外部存储。
它提供了一个 开箱即用、性能卓越、支持实时更新、兼容MySQL协议 的一站式解决方案，特别适合希望构建实时数仓、但又希望技术栈尽可能简单、运维成本低的团队。对于从 MySQL 等传统数据库转型过来的团队来说，Doris 的学习和迁移成本非常低，是其进入大数据分析领域的一个绝佳选择。