Doris Catalog

特性维度 Doris Catalog JDBC Catalog 说明
性能表现 大幅度领先 ,官方称最高可达200倍 性能受限于JDBC接口 Doris Catalog通过内部高效数据交换协议优化了性能瓶颈。
核心原理 使用内部二进制协议 依赖标准JDBC/ODBC协议 Doris Catalog避免了JDBC序列化/网络开销,实现向量化数据交换。
查询覆盖 全面支持Doris所有数据类型与函数 受限于不同数据源JDBC驱动能力 确保了跨集群查询的语义一致性和功能完整性。
数据湖查询 原生高性能支持 (Hive, Iceberg, Hudi) 通常需要查询转换,性能有损 可直接作为统一数据湖查询入口。
使用场景 Doris多集群联邦查询、数据湖分析 连接各类支持JDBC的数据库 Doris Catalog专为Doris生态内高性能分析设计。

主要优势与价值

除了性能的飞跃,Doris Catalog还带来以下关键价值:

  • 实现真正的"高性能"跨集群查询:过去通过JDBC Catalog连接多个Doris集群时,查询延迟和吞吐量是瓶颈。Doris Catalog从根本上解决了这个问题,让跨集群查询像查询本地表一样高效。

  • 构建统一数据分析入口:用户可以通过一个Doris集群,无缝、高速地查询位于其他Doris集群、或Hive/Iceberg等数据湖中的表,简化了架构。

  • 开箱即用,易于管理 :创建Catalog的语法简单(CREATE CATALOG ... WITH DORIS),且可以通过SHOW CATALOGS等命令方便地进行管理。

如何使用与注意事项

  • 使用方法 :在Doris中执行类似下方的SQL命令即可创建(需使用Doris 2.1.0及以上版本):

    sql

    复制

    下载

    复制代码
    CREATE CATALOG doris_cluster PROPERTIES (
        "type"="doris",
        "doris.catalog.host"="目标集群FE主机",
        "doris.catalog.http_port"="目标集群FE http端口",
        "doris.catalog.user"="用户名",
        "doris.catalog.password"="密码"
    );
  • 注意事项:

    1. 适用场景 :它主要优化了Doris集群之间的查询性能。如果需要连接MySQL、PostgreSQL等外部数据库,目前仍需使用JDBC Catalog。

    2. 权限与网络:需要确保当前集群能访问目标集群的FE节点,并具有相应的数据查询权限。

相关推荐
启观川35 分钟前
数据结构与算法 -第 3 章 常用算法-动态规划
数据结构·笔记·python·算法
一木 之林1 小时前
Dify学习笔记 01 · 平台入门与实战:部署、五类应用、RAG与MCP(第1-16集)
人工智能·笔记·学习·计算机视觉
weixin_448119941 小时前
Datawhale Easy Data × AI:构建知识与记忆驱动的 Agent笔记8
人工智能·笔记·react.js
陈年老古董2 小时前
Hive 函数学习笔记(下):窗口函数与经典案例
hive·笔记·学习
yi0113 小时前
LeetCode 643. 子数组最大平均数 I|从暴力枚举到滑动窗口
人工智能·笔记·python·算法·leetcode·滑动窗口
罗西的思考3 小时前
[Agent Memory / 强化学习] MemPO源码学习笔记 — (6)— 奖励机制
人工智能·笔记·学习
拾饵9423 小时前
第六周第二个项目笔记:FinInsRAG 项目学习笔记(零基础版)以及简历书写
笔记·学习
han68893 小时前
selenium之实战
笔记·python·selenium·测试工具·自动化
Lost_the_wind4 小时前
MySQL 学习笔记三
笔记·学习·mysql
北京海得康5 小时前
Atebrioz(zilurgisertib):靶向ALK2通路,FOP超罕见病全新口服治疗方案
笔记