从根源到生态：Apache Doris 与 StarRocks 的深度对比 —— 论开源基因与长期价值的优越性

在 OLAP 领域，Apache Doris 与 StarRocks 常被一同提及，两者有着深厚的技术渊源 ——StarRocks 源自 Apache Doris 的代码 Fork，却在后续发展中走向了不同的路径。本文将从代码根源、架构演进、社区生态、功能特性等多维度展开对比。

一、代码根源：StarRocks 源自 Doris 的技术分支，却走向差异化路径

Apache Doris 的历史可追溯至 2017 年，其前身为百度 Palo 团队为凤巢统计报表系统开发的内部引擎，2018 年正式贡献给 Apache 基金会并开启开源之路。这一阶段，Doris 已构建了 MPP 架构的核心框架、Tablet 数据模型、列式存储引擎等基础技术，形成了稳定可靠的代码基底。

2020 年，少部分 Doris 原始贡献者基于当时的分支（Doris 的早期版本）Fork 出独立项目，后更名为 StarRocks。根据 GitHub 代码提交记录及社区披露，StarRocks 在 Fork 后对约 90% 的代码进行了重写，包括查询优化器、执行引擎等核心模块，逐渐形成了独立的技术路线。

核心差异：Doris 作为 “源头项目”，其代码演进始终保持连续性和透明性，所有改动均通过社区协作完成，可追溯、可审计；而 StarRocks 虽源于 Doris 代码，却因大规模重写与上游断流，形成了 “基于原始框架、但独立发展” 的技术体系，且部分核心功能被纳入闭源商业模块。

二、架构与技术演进：Doris 的 “稳态优化” vs StarRocks 的 “商业驱动重构”

1. 架构设计理念

• Apache Doris：坚持 “简洁可靠、渐进优化” 的架构理念，采用 Frontend（FE）+ Backend（BE）双模块设计。FE 负责元数据管理、SQL 解析与优化，BE 负责数据存储与计算，模块职责清晰，耦合度低。这种架构支持水平扩展至数百节点，可稳定存储 10PB 级数据，并通过多副本机制实现高容错与自修复（如副本自动均衡、节点故障自动切换）。

  其技术演进始终围绕 “开源社区共识” 推进，例如向量化执行引擎、Pipeline 并行架构的引入，均经过社区充分讨论与迭代，确保兼容性与稳定性。

• StarRocks：架构上更注重 “性能优先、商业场景适配”，在 Doris 原始架构基础上重构了执行引擎，引入了新的 Cost-Based Optimizer（CBO）和实时更新机制。但其存算分离、资源隔离等高级特性仅在商业版中提供，开源版本架构相对简化，且闭源模块与开源部分的兼容性依赖商业团队维护。

2. 核心技术特性

• 执行引擎：

  • Doris 早期基于 Impala 式执行引擎，2.0 版本后全面引入向量化与 Pipeline 架构，单节点 QPS 提升至 3 万 +，宽表聚合性能较非向量化引擎快 5-10 倍。其优化逻辑完全开源，社区可参与改进（如字节跳动贡献的 Runtime Filter 优化、美团主导的自适应执行框架）。

  • StarRocks 同样采用向量化引擎，但核心优化（如查询计划动态调整）的实现细节因闭源未完全公开，社区难以参与优化。

• 存储与扩展性：

  • Doris 采用 “存算耦合 + 本地磁盘” 的经典 MPP 架构，同时支持冷热分层存储（将冷数据迁移至对象存储），兼顾性能与成本。其存储引擎支持 ORC 格式、Zone Map 索引，压缩比达 5:1-10:1，显著降低存储成本。社区版本3.0同时也全面支持了存算分离版本。

  • StarRocks 商业版提供成熟的存算分离架构，适合云环境弹性扩缩容，但开源版本仍依赖本地存储，且存算分离功能不对外开放，限制了社区用户的场景适配。

三、开源模式与社区生态：Doris 的 “全链路开放” 碾压 “商业主导的半开源”

1. 开源协议与功能透明度

• Apache Doris：严格遵循 Apache License 2.0 协议，所有功能（包括向量化引擎、物化视图、多模型支持、数据湖 Catalog 等）完全开源，无闭源模块。社区可自由查看代码、提交 PR、参与决策，例如 2.1 版本的 TPC-DS 性能优化、半结构化数据（Variant 类型）支持，均由社区共同推进。

• StarRocks：早期采用非 OSI 认可的 Elastic License，后部分模块转回 Apache 协议，但核心功能（如智能物化视图、湖仓加速、权限审计）仍为闭源商业功能。这种 “开源 + 闭源” 的混合模式导致功能不透明，用户若需使用高级特性，必须依赖商业服务。

2. 社区活力与治理模式

• Doris 社区：作为 Apache 顶级项目，遵循 “Apache Way” 治理模式，贡献者来自百度、字节跳动、美团、小米、网易等数十家企业，每月活跃贡献者近百名，全球用户超 500 家。社区鼓励 “上游优先”（Upstream First）原则，任何改进先反馈至主线，确保项目长期健康演进。例如，小米贡献的 Hudi 外部表集成、腾讯主导的实时 Upsert 功能，均已成为 Doris 的核心特性。

• StarRocks 社区：由商业公司主导，贡献者以内部团队为主，社区活跃度集中在国内，且核心决策依赖企业意志。其迭代节奏虽快（版本更新周期短），但社区参与度较低，外部贡献占比不足 10%，长期演进易受商业战略影响。

3. 生态兼容性

• Doris：生态兼容覆盖 “数据接入 - 存储 - 分析 - 可视化” 全链路，支持 Flink/Spark 实时写入、Kafka 流数据导入，兼容 Hive/Iceberg/Hudi 数据湖表，可直接查询 Elasticsearch、MySQL 等外部数据源。同时，与 Tableau、PowerBI 等 BI 工具无缝对接，支持 MySQL 协议，降低用户迁移成本。

• StarRocks：基础生态兼容（如 Kafka 导入、BI 工具对接）与 Doris 类似，但高级生态功能（如湖仓一体加速、云原生工具集成）依赖商业版，开源版本的生态扩展性较弱。

四、功能与场景适配：Doris 的 “全场景覆盖” vs StarRocks 的 “商业场景倾斜”

1. 数据模型与更新机制

• Doris：支持聚合模型、主键模型、Duplicate 模型，满足实时统计、明细查询、高并发更新等场景。其 2.0 版本引入的 “部分更新” 功能，可针对主键表的特定列进行更新，性能比全量更新提升 3-5 倍，且完全开源，无使用限制。

• StarRocks：主键模型优化更激进，支持秒级更新，但高级更新策略（如批量 Upsert 优化）仅在商业版提供，开源版本存在性能瓶颈。

2. 高级分析能力

• Doris：

  • 物化视图支持多表关联、自动刷新，可加速复杂查询，且所有逻辑开源，用户可自定义刷新策略。

  • 支持倒排索引与全文检索，日志关键词查询速度远超 ClickHouse，适合运维监控场景。

  • 半结构化数据（JSON/Variant 类型）支持自动解析，无需预定义 schema，灵活应对日志、埋点等非结构化数据。

• StarRocks：物化视图支持更智能的查询重写，但仅商业版支持多表关联场景；半结构化数据处理依赖闭源函数，开源版本功能有限。

五、总结：为何 Apache Doris 是更优的长期选择？

1. 原始代码天赋与透明演进：Doris 作为源头项目，代码基底经过百度、字节等企业的大规模验证，演进过程完全透明，无 “黑箱功能”，问题可追溯、可修复，适合对稳定性要求高的场景。

2. 全开源保障与社区信任：Apache 协议确保功能永久可用，无商业锁死风险；社区多元参与机制避免单一企业主导，长期演进更符合用户需求。

3. 生态与场景普适性：从传统数仓到实时分析，从数据湖查询到日志检索，Doris 均能通过开源功能满足需求，无需依赖商业模块，成本可控。

4. 性能与稳定性平衡：在核心业务场景中，Doris 展现出更强的综合性能。多表关联查询、复杂 SQL 分析等企业级核心场景。更重要的是，Doris 历经百度凤巢、字节跳动等超大规模集群（数千节点、PB 级数据）的长期验证。

StarRocks 作为 Doris 曾经的派生项目，在商业场景优化上有其优势，但闭源模式与社区局限性使其难以成为 “长期技术底座”。而 Apache Doris 凭借原始代码基因、开放社区生态、全场景功能覆盖，无疑是更值得信赖的 OLAP 解决方案 —— 它不仅是技术的传承者，更是开源精神的践行者，为用户提供 “可控、透明、可持续” 的数据分析能力。