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Apache Doris

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Apache Doris 是一个基于 MPP 架构的易用、高性能和实时的分析型数据库，以其极速和易用性而闻名。它只需亚秒级响应时间即可在海量数据下返回查询结果，不仅可以支持高并发的点查询场景，还能支持高吞吐的复杂分析场景。

这些特性使得 Apache Doris 成为报表分析、即席查询、统一数据仓库和数据湖查询加速等场景的理想工具。用户可以在 Apache Doris 上构建各种应用，如用户行为分析、AB 测试平台、日志检索分析、用户画像分析和订单分析等。

🎉 2.1.4 版本现已发布。请查看 🔗发布说明。2.1 版本在 TPC-DS 1TB 测试中展现出 100% 更高的开箱即用查询性能，增强的数据湖分析速度比 Trino 和 Spark 快 4-6 倍，通过新的 Variant 类型和一套分析函数为半结构化数据分析提供了强大支持，异步物化视图加速查询，优化了大规模实时写入，并通过稳定性和运行时 SQL 资源跟踪改进了工作负载管理。

🎉 2.0.12 版本现已发布！这个全面进化且稳定的版本已准备好供所有用户升级。请查看 🔗发布说明。

👀 请查看 🔗官方网站，了解 Apache Doris 的核心功能、博客和用户案例的完整列表。

📈 使用场景

如下图所示，各种数据源经过整合和处理后，通常存储在实时数据仓库 Apache Doris 和离线数据湖或数据仓库（如 Apache Hive、Apache Iceberg 或 Apache Hudi）中。

Apache Doris 广泛应用于以下场景：

报表分析
- 实时仪表盘
- 面向内部分析师和管理者的报表
- 面向高并发用户或客户的报表分析：如网站分析和广告报表，通常需要处理数千 QPS 并要求毫秒级响应时间。一个成功的用户案例是中国电商巨头京东在广告报表中使用 Doris，每天接收 100 亿行数据，处理超过 10,000 QPS，99% 的查询延迟在 150 毫秒以内。
即席查询。面向分析师的自助分析，具有不规则的查询模式和高吞吐量要求。小米基于 Doris 构建了一个增长分析平台（Growth Analytics，GA），利用用户行为数据进行业务增长分析，平均查询延迟为 10 秒，95% 的查询延迟在 30 秒以内，每天处理数万次 SQL 查询。
统一数据仓库构建。Apache Doris 允许用户通过单一平台构建统一数据仓库，避免了处理复杂软件栈的麻烦。中国火锅连锁海底捞使用 Doris 构建了统一数据仓库，替代了原有的由 Apache Spark、Apache Hive、Apache Kudu、Apache HBase 和 Apache Phoenix 组成的复杂架构。
数据湖查询。Apache Doris 通过使用外部表联合 Apache Hive、Apache Iceberg 和 Apache Hudi 中的数据，避免了数据复制，从而实现了出色的查询性能。

🖥️ 核心概念

📂 Apache Doris 的架构

Apache Doris 的整体架构如下图所示。Doris 的架构非常简单，只有两种类型的进程。

Frontend (FE)：用户请求访问、查询解析和规划、元数据管理、节点管理等。
Backend (BE)：数据存储和查询计划执行。

这两种类型的进程都可以水平扩展，单个集群可以支持多达数百台机器和数十 PB 的存储容量。这两种进程通过一致性协议保证服务的高可用性和数据的高可靠性。这种高度集成的架构设计大大降低了分布式系统的运维成本。

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Apache Doris 的整体架构

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在接口方面，Apache Doris 采用 MySQL 协议，支持标准 SQL，并与 MySQL 方言高度兼容。用户可以通过各种客户端工具访问 Doris，并支持与 BI 工具的无缝连接。

💾 存储引擎

Doris 使用列式存储引擎，按列对数据进行编码、压缩和读取。这使得压缩比非常高，并大大减少了不相关的数据扫描，从而更有效地利用 IO 和 CPU 资源。Doris 支持各种索引结构以最小化数据扫描：

排序复合键索引：用户可以指定最多三列形成复合排序键。这可以有效地裁剪数据，更好地支持高并发报表场景。
MIN/MAX 索引：这可以有效地过滤数值类型的等值和范围查询。
布隆过滤器：对高基数列的等值过滤和裁剪非常有效。
倒排索引：这可以实现任何字段的快速搜索。

💿 存储模型

Doris 支持多种存储模型，并针对不同场景进行了优化：

聚合键模型：能够合并具有相同键的值列，显著提高性能。
唯一键模型：在这个模型中，键是唯一的，具有相同键的数据将被覆盖，以实现行级数据更新。
重复键模型：这是一种详细的数据模型，能够详细存储事实表。

Doris 还支持强一致性物化视图。物化视图会自动选择和更新，大大降低了用户的维护成本。

🔍 查询引擎

Doris 在其查询引擎中采用 MPP 模型，实现节点间和节点内的并行执行。它还支持多个大表的分布式 shuffle join，以处理复杂查询。

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查询引擎

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Doris 查询引擎是向量化的，所有内存结构都以列式格式布局。这可以大大减少虚函数调用，提高缓存命中率，并有效利用 SIMD 指令。在宽表聚合场景下，Doris 的性能比非向量化引擎高 5-10 倍。

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Doris 查询引擎

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Apache Doris 使用自适应查询执行技术，根据运行时统计信息动态调整执行计划。例如，它可以生成运行时过滤器，将其推送到探测端，并自动渗透到底部的扫描节点，这大大减少了探测中的数据量，提高了连接性能。Doris 中的运行时过滤器支持 In/Min/Max/Bloom 过滤器。

🚅 查询优化器

在优化器方面，Doris 使用 CBO 和 RBO 的组合。RBO 支持常量折叠、子查询重写、谓词下推，而 CBO 支持 Join 重排序。Doris 的 CBO 正在不断优化，以实现更精确的统计信息收集和推导，以及更准确的成本模型预测。

技术概述：🔗Apache Doris 简介

🎆 为什么选择 Apache Doris？

🎯 易于使用： 两个进程，无其他依赖；在线集群扩展，自动副本恢复；兼容 MySQL 协议，使用标准 SQL。
🚀 高性能： 通过列式存储引擎、现代 MPP 架构、向量化查询引擎、预聚合物化视图和数据索引，实现低延迟和高吞吐查询的极快性能。
🖥️ 单一统一： 单一系统可支持实时数据服务、交互式数据分析和离线数据处理场景。
⚛️ 联邦查询： 支持对 Hive、Iceberg、Hudi 等数据湖以及 MySQL 和 Elasticsearch 等数据库的联邦查询。
⏩ 多种数据导入方法： 支持从 HDFS/S3 批量导入和从 MySQL Binlog/Kafka 流式导入；支持通过 HTTP 接口进行微批量写入和使用 JDBC 进行实时写入。
🚙 丰富的生态系统： Spark 使用 Spark-Doris-Connector 读写 Doris；Flink-Doris-Connector 使 Flink CDC 能够实现对 Doris 的 exactly-once 数据写入；提供 DBT Doris Adapter 以使用 DBT 在 Doris 中转换数据。

🙌 贡献者

**Apache Doris 已于 2022 年 6 月成功从

我们衷心感谢 🔗社区贡献者对Apache Doris的贡献。

👨‍👩‍👧‍👦 用户

Apache Doris 目前在中国和全球拥有广泛的用户基础，截至今日，Apache Doris 已在全球数千家公司的生产环境中使用。 中国市值或估值排名前50的互联网公司中，超过80%长期使用Apache Doris，包括百度、美团、小米、京东、字节跳动、腾讯、网易、快手、新浪、360、米哈游和贝壳控股等。它在金融、能源、制造业和电信等传统行业中也被广泛使用。

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