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【Doris基础】Apache Doris业务场景全解析：从实时数仓到OLAP分析的完美选择

news 来源：原创 2025/6/1 8:15:47

1 Doris核心能力概述

2 实时数据分析场景

2.1 实时数据仓库

2.2 实时监控与告警

3 交互式OLAP分析场景

3.1 自助式BI分析

3.2 用户行为分析

4 大数据分析场景

4.1 日志分析系统

4.2 时序数据处理

5 Doris技术架构适配性分析

5.1 适合Doris的场景特征

5.2 不适合Doris的场景

6 Doris在技术栈中的定位

7 总结与选型建议

7.1 Doris核心价值总结

7.2 选型决策checklist

Apache Doris作为一款开源的MPP分析型数据库，凭借其卓越的性能和灵活的架构，已在众多行业和业务场景中得到广泛应用。

1 Doris核心能力概述

关键技术特性解释：

列式存储：数据按列而非按行存储，极大提高分析查询效率，减少I/O
向量化引擎：利用现代CPU的SIMD指令并行处理数据，提升计算效率
MPP架构：大规模并行处理，分布式执行查询计划
实时数据接入：支持秒级数据可见性，多种数据摄入方式
成本优化：高效的压缩算法和智能索引减少存储需求

2 实时数据分析场景

2.1 实时数据仓库

Doris非常适合构建企业级实时数据仓库，能够满足从数据接入到分析展示的全流程需求。

典型实现方案：

使用Routine Load从Kafka持续摄入数据
建立适当的数据模型（通常Aggregate模型为主）
通过物化视图预计算关键指标
对接Superset、Tableau等BI工具

优势体现：

数据时效性：从产生到可查询仅需秒级延迟
查询性能：复杂分析查询亚秒级响应
简化架构：替代传统的Lambda架构，一套系统满足实时和离线需求

2.2 实时监控与告警

Doris的高效查询能力使其成为实时监控系统的理想存储引擎。

适用场景：

IT基础设施监控
应用性能监控(APM)
业务指标监控
物联网设备状态监控

实现要点：

使用Duplicate模型存储原始指标数据
按时间分区分桶优化查询性能
建立Rollup表加速常见查询模式
通过定时查询或连接Flink实现复杂告警规则

3 交互式OLAP分析场景

3.1 自助式BI分析

Doris支持高并发查询的特性，使其成为自助BI分析的理想后端。

关键能力匹配：

支持标准SQL，兼容主流BI工具
高并发能力（可达数千QPS）
快速响应复杂查询
支持多租户和资源隔离

实施建议：

根据常用查询模式设计Rollup表
设置合理的资源组限制查询资源
对重要表建立适当的索引
定期收集和分析查询统计优化schema

3.2 用户行为分析

用户行为分析是Doris的典型应用场景，特别适合处理大规模的用户事件数据。

常见分析需求：

漏斗分析
留存分析
路径分析
用户分群
事件分析

数据模型设计示例：

CREATE TABLE user_events (`event_date` DATE NOT NULL COMMENT "事件日期",`user_id` VARCHAR(64) NOT NULL COMMENT "用户ID",`event_type` VARCHAR(32) NOT NULL COMMENT "事件类型",`event_time` DATETIME NOT NULL COMMENT "事件时间",`device_id` VARCHAR(64) COMMENT "设备ID",`session_id` VARCHAR(64) COMMENT "会话ID",`page_url` VARCHAR(256) COMMENT "页面URL",`referrer` VARCHAR(256) COMMENT "来源",`province` VARCHAR(32) COMMENT "省份",`city` VARCHAR(32) COMMENT "城市",-- 其他事件属性...INDEX idx_user_id (user_id) USING BITMAP COMMENT "用户ID索引",INDEX idx_event_type (event_type) USING BITMAP COMMENT "事件类型索引"
)
DUPLICATE KEY(event_date, user_id, event_type)
PARTITION BY RANGE(event_date) (PARTITION p202501 VALUES LESS THAN ('2025-04-01'),PARTITION p202502 VALUES LESS THAN ('2025-05-01'),-- 其他分区...
)
DISTRIBUTED BY HASH(user_id) BUCKETS 32
PROPERTIES ("replication_num" = "3","dynamic_partition.enable" = "true","dynamic_partition.time_unit" = "MONTH","dynamic_partition.start" = "-12","dynamic_partition.end" = "3","dynamic_partition.prefix" = "p","dynamic_partition.buckets" = "32"
);

4 大数据分析场景

4.1 日志分析系统

Doris能够高效处理PB级别的日志数据，是ELK等传统日志系统的有力替代方案。

对比优势：

更高的查询性能
更强的分析能力
更低的存储成本
更简单的架构维护

实施要点：

使用Duplicate模型保留原始日志
按日志时间分区管理
对常用过滤条件建立索引
对高频分析维度建立物化视图
设置合理的TTL自动清理旧日志

4.2 时序数据处理

虽然Doris不是专门的时序数据库，但其优秀的聚合性能使其能有效处理许多时序场景。

适用时序场景：

物联网传感器数据
应用性能指标
业务时间序列数据
金融行情数据

优化建议：

按时间分区分桶
使用Aggregate模型预聚合
对设备ID建立Bitmap索引
使用Rollup表加速常见时间范围查询

示例查询：

SELECT device_id,DATE_TRUNC('MINUTE', event_time, 5) AS five_min,AVG(temperature) AS avg_temp
FROM device_metrics
WHERE event_time >= NOW() - INTERVAL 1 DAY
GROUP BY device_id, five_min
ORDER BY device_id, five_min;