Doris数据库-初识
您想详细了解 Doris 数据库。
下面的内容将全面介绍 Apache Doris，包括它是什么、为什么如此受欢迎、它的核心特性、架构以及典型使用场景。
什么是 Apache Doris？
Apache Doris 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。它主要设计用于 OLAP 场景，能够对海量数据进行秒级甚至亚秒级的多维分析和即时查询。
简单来说，当您的业务需要快速从亿级甚至十亿级的数据表中生成报表、进行即席查询或支撑交互式仪表盘时，Doris 是一个极佳的选择。
Doris 的核心特性与优势
Doris 近年来非常流行，主要得益于以下几个突出优点：
极致的性能
向量化执行引擎： 充分利用现代 CPU 的并行处理能力，大幅提升查询速度。
预聚合： 支持物化视图，可以预先计算并存储聚合结果，使得复杂查询在瞬间完成。
智能查询优化： 拥有高效的代价模型优化器，能自动选择最优的查询执行计划。
简洁易用
兼容 MySQL 协议： 您可以使用任何标准的 MySQL 客户端连接 Doris，语法也与 SQL-92 和 MySQL 语法高度兼容，学习成本极低。
一体化架构： Doris 不依赖 Hadoop、Spark 等复杂组件。整个系统只有两个角色：Frontend（FE） 和 Backend（BE），部署和运维非常简单。
支持标准 SQL： 方便数据分析师和开发人员直接使用。
实时统一
实时数据导入： 支持通过 Stream Load、Routine Load 等方式实时导入 Kafka、MySQL Binlog 等数据流，并能做到导入即可查。
批流一体： 可以同时处理实时流入的数据和批量导入的历史数据，提供统一的查询服务。
高并发与可扩展性
可以轻松支撑每秒上千次的查询请求。
系统支持在线横向扩展（增加 BE 节点），扩展过程中不影响现有服务。
核心架构简介
Doris 的架构非常简洁，主要由两类进程组成：
Frontend（FE）：
负责元数据管理、查询的解析与规划、集群节点管理。
用户连接 FE 来执行 SQL 语句。
通常采用一主多从的架构来保证高可用。
Backend（BE）：
负责数据的存储和查询计算。
查询时，每个 BE 节点会并行处理自己负责的那部分数据。
可以通过增加 BE 节点来线性提升系统的存储和计算能力。
主要应用场景
实时报表与交互式 Dashboard
为 BI 工具（如 Tableau, Superset, FineBI）提供快速查询支持。
即席查询
数据分析师可以随意地对大规模数据进行探索性查询，并能快速得到结果。
统一数据仓库
作为公司级的实时数仓，统一对接各种数据源（日志、业务数据库、爬虫数据等），提供一站式的数据分析服务。
日志存储与分析
替代 ELK 等方案，用于存储和分析大量的程序日志、用户行为日志，并进行故障排查和用户行为分析。
高并发服务
一些互联网公司的用户画像、实时数据大屏等对并发要求很高的场景。
与其他数据库的简单对比
特性 | Apache Doris | ClickHouse | StarRocks（与 Doris 同源） | Apache Druid |
|---|---|---|---|---|
架构复杂度 | 非常简单 | 简单 | 简单 | 复杂 |
查询延迟 | 亚秒到秒级 | 亚秒级（单表查询极快） | 亚秒到秒级 | 亚秒到秒级 |
高并发 | 优秀 | 一般 | 优秀 | 优秀 |
SQL 支持 | 非常好 | 较好（在不断增强） | 非常好 | 有限 |
实时摄入 | 优秀 | 优秀 | 优秀 | 优秀 |
简单总结： Doris 在性能、易用性和并发能力之间取得了非常好的平衡，是当前开源 OLAP 数据库中最热门的选择之一。
如何开始？
官方文档是学习 Doris 的最佳起点：
官网： https://doris.apache.org/
GitHub： https://github.com/apache/doris
您可以从官方文档的“快速开始”部分入手，通过 Docker 或二进制包在单机上快速部署一个测试集群进行体验。