Apache Doris 在数据仓库中的作用与应用实践
在当今数字化时代，企业数据呈爆炸式增长，数据仓库作为企业数据管理和分析的核心基础设施，其重要性不言而喻。而 Apache Doris，作为一款基于 MPP（Massively Parallel Processing，大规模并行处理）架构的高性能实时分析型数据库，在数据仓库领域正发挥着举足轻重的作用。
1.Doris 的基本概述
Apache Doris 最初源于百度广告报表业务的 Palo 项目，2017 年正式开源，2018 年 7 月由百度捐赠给 Apache 基金会进行孵化，并于 2022 年 6 月毕业成为 Apache 顶级项目。截至目前，其社区已汇聚来自不同行业数百家企业的 600 余位贡献者，每月活跃贡献者超 120 位，在全球超过 4000 家企业的生产环境中得以应用，覆盖互联网、金融、零售、电信、能源、制造、医疗等多个领域。
2.Doris 在数据仓库中的核心作用
2.1 极速查询，支撑高效决策
数据仓库的核心价值在于能够快速为企业决策提供数据支持。Doris 以其亚秒级的查询响应能力脱颖而出，在海量数据下也能迅速返回查询结果。这得益于其先进的技术架构：
列式存储：按列进行数据的编码压缩和读取，极大提高了数据压缩比，减少了不必要的数据扫描，有效降低了 I/O 负载，提升了查询性能。例如，对于一张包含用户多种属性及行为数据的宽表，使用列式存储，在查询特定用户属性（如年龄、性别）时，仅需读取相应列的数据，而非全表扫描。
向量化执行引擎：所有内存结构按列式布局，大幅减少虚函数调用，提升 Cache 命中率，充分利用 SIMD 指令，加速查询执行。以复杂的多表关联分析查询为例，向量化执行引擎可显著提升查询效率，使企业能在短时间内获取关键业务洞察。
MPP 架构：能够充分发挥集群中多台机器和多个核心的并行处理能力，将大规模查询任务分解并分发到多个节点同时处理，大大缩短了查询时间。在处理 PB 级数据量的分析任务时，MPP 架构优势尽显，可确保分析结果快速产出，助力企业及时做出决策。
2.2 实时数据处理，把握业务先机
在瞬息万变的商业环境中，实时数据处理能力对于企业把握市场动态、应对突发情况至关重要。Doris 支持实时数据摄入，无论是来自业务系统的交易数据，还是用户行为产生的实时日志数据，都能快速加载到数据仓库中进行分析。
例如，在电商领域，京东使用 Doris 处理广告报表业务，每日可摄入 100 亿行数据，查询并发 QPS 上万，99 分位的查询延时仅 150ms。通过实时分析用户的浏览、点击、购买等行为数据，电商企业能够实时调整营销策略，如实时推荐商品、优化广告投放策略等，从而提高用户转化率和销售额。
2.3 高并发支持，满足多样查询需求
企业数据仓库往往需要同时服务于多个部门、多种业务场景下的查询请求。Doris 设计上能够处理数千个并发用户和查询，无论是面向业务人员的高并发点查询，如实时查询某一客户的最新订单状态；还是面向分析师的高吞吐复杂分析查询，如跨多个维度对全量销售数据进行综合分析，Doris 都能轻松应对。这种高并发处理能力确保了不同用户在同一时间高效地获取所需数据，提升了企业整体的数据使用效率。
2.4 简化数据仓库架构，降低运维成本
传统数据仓库架构通常较为复杂，涉及多种技术组件和工具，增加了运维难度和成本。Doris 具有简洁的架构，仅包含 FE(Frontend) 和 BE(Backend) 两个主要进程：
FE（Frontend）：负责用户请求的接入、查询解析与规划、元数据管理以及节点管理等工作，并将请求转发给对应的后端处理。同时，承担着 Doris 集群的负载均衡和故障转移功能，保障系统的高可用性。
BE（Backend）：专注于数据存储和查询执行。
这种高度集成的架构设计极大地减少了分布式系统的运维复杂度，降低了企业在数据仓库运维方面的人力、物力投入。例如，在集群扩展时，只需简单添加 FE 和 BE 节点，Doris 便能自动完成节点的发现、数据的均衡等，无需复杂的人工干预。
2.5 丰富的数据模型，适配多元业务场景
不同业务场景对数据存储和处理的需求各异。Doris 支持多种数据模型，为企业提供了灵活的数据管理方式：
聚合模型（Aggregate Model）：对于需要对大量数据进行预聚合处理的场景，如统计各类商品的销售总额、不同地区的用户访问量等，聚合模型能够将相同键值的数据进行合并，通过预聚合操作减少数据存储量，提升查询性能。
唯一模型（Unique Model）：在一些对数据唯一性要求较高的场景，如用户信息表，确保每条记录的唯一性，对于相同键的数据进行覆盖更新，实现行级数据的精确管理。
明细模型（Duplicate Model）：适用于需要完整保留原始数据的场景，如日志记录，不对数据进行聚合操作，原样存储，以便后续进行全量数据的深度分析。
2.6 数据湖联邦查询，打破数据孤岛
随着数据湖技术的兴起，企业往往同时拥有数据仓库和数据湖。Doris 支持对外部数据湖（如 Apache Hive、Apache Hudi、Apache Iceberg 等）中的外部表进行联邦查询。通过这种方式，企业无需将数据在数据湖和数据仓库之间来回复制，即可直接利用 Doris 强大的查询能力对数据湖中的数据进行分析，打破了数据孤岛，实现了数据的高效共享与统一分析，充分挖掘数据的潜在价值。
3.应用案例
3.1 小米基于 Doris 构建多维分析平台
当前 Apache Doris 在小米内部已经具有数十个集群、总体达到数百台 BE 节点的规模，其中单集群最大规模达到近百台节点，拥有数十个流式数据导入产品线，每日单表最大增量 120 亿、支持 PB 级别存储，单集群每天可以支持 2W 次以上的多维分析查询。
3.2 网易游戏湖仓一体架构下的高效数据实践
网易游戏通过引入 Apache Doris，成功构建了全新的湖仓一体架构，有效应对了数据规模爆炸式增长带来的挑战。每日新增数据达百 TB 级别的情况下，Doris 支撑起了从玩家基本行为到游戏内部复杂数据的分析任务。通过将数据实时写入 Doris，结合数据湖进行冷热数据分层存储，并利用 Doris 的 Hive Catalog 及 Iceberg Catalog 实现数据湖查询加速，新架构实现了存储与查询的统一，查询性能提升 10-20 倍。如今，十余集群稳定运行，为上百个项目提供日均数百万次查询服务，在游戏质量保障、性能监控等关键场景中发挥了重要作用 。
4.总结
Apache Doris 凭借其在查询性能、实时处理、高并发支持、架构简化、数据模型多样性以及数据湖联邦查询等方面的卓越表现，在数据仓库领域展现出了巨大的价值。它不仅能够帮助企业高效管理和分析海量数据，快速获取业务洞察，还能降低数据仓库的建设和运维成本，为企业数字化转型和业务创新提供坚实的数据基础。随着数据量的持续增长和企业对数据分析需求的不断提升，Apache Doris 有望在更多行业和场景中得到广泛应用，助力企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。