Apache Doris

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伤心狼

09月07日发表在图文创作、问答社区 / My Coding Q&A Community 阅读 276 评论 20 | 免费使用 “AI大模型GPT4.0” 提问

Apache Doris 是一个 MPP（大规模并行处理）基础架构的交互式 SQL 数据仓库。它用于支持快速高并发的实时查询，适合在明细和聚合场景下进行多维分析。

以下是 Apache Doris 的主要特性：

实时流入：Doris 可以提供大约 10ms 延迟的流数据插入。
实时查询：Doris 在秒级别响应用户的大规模交互式分析查询。
高并发：支持千级别的并发查询，满足大规模并发访问需求。
MPP 架构：Doris 使用分布式并行计算框架，可以使用多核 CPU 进行并行计算，从而提高查询效率。
易于使用：提供 MySQL 协议和 JDBC/ODBC 接口，用户可以使用各种已有的 BI 工具连接 Doris 进行数据分析。
水平可扩展：支持在线无缝扩容和缩容，在不中断服务的情况下满足业务的存储和计算增长。
全面的索引支持：包括倒排、布隆过滤器、列存等多种类型的索引，以满足不同场景下的性能需求。
一体化的管理：内置了一套易于使用的图形化管理工具和集群监控系统。

Apache Doris 最初由百度开发，现在是 Apache Software Foundation 的孵化项目。

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20条评论

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娇嗔

09月14日

Apache Doris 应用场景很广，尤其在大数据多维分析中表现亮眼。

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静待： @娇嗔

Apache Doris 在大数据多维分析方面的表现确实引人关注。其列式存储和高并发查询的设计使得在复杂查询场景下迅速得到响应成为可能。对于数据分析人员而言，能够灵活地进行多维聚合和复杂计算是一个很大的便利。

例如，可以通过使用 SQL 来进行多维分析，以下是一个简单的示例：

SELECT region, product, SUM(sales) AS total_sales
FROM sales_data
GROUP BY region, product
ORDER BY total_sales DESC;

这样的查询能够快速汇总各个地区的产品销售情况，从而为决策提供参考。

另外，建议深入了解其支持的聚合函数和窗口函数，它们可以帮助构建更复杂的分析模型。有关详细的功能与使用案例，可以参考 Apache Doris 的官方文档：Apache Doris Documentation。

在实际应用中，考虑使用数据建模来优化查询性能也是个不错的思路。采用合适的分区和索引策略可以显著提升多维分析的效率。

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怀念声名狼籍的日子

09月24日

支持10ms左右的延迟对于实时性要求高的业务非常关键，尤其是金融数据分析。

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剩者： @怀念声名狼籍的日子

在处理实时数据分析时，延迟确实是一个重要的考量，尤其在金融领域。依赖于低延迟的系统设计可以显著提升数据处理效率。对Apache Doris的支持非常关键，这使得实时数据查询成为可能。

在具体实现上，可以通过Partition分区策略来优化查询性能，从而达到10ms的延迟要求。例如，使用时间戳作为分区键，能够更高效地处理实时数据。以下是一个简单的示例：

CREATE TABLE finance_data (
    id INT,
    transaction_time TIMESTAMP,
    amount DECIMAL(10, 2)
) 
PARTITION BY RANGE(transaction_time) (
    PARTITION p1 VALUES LESS THAN ('2023-01-01'),
    PARTITION p2 VALUES LESS THAN ('2023-02-01'),
    PARTITION p3 VALUES LESS THAN ('2023-03-01')
);

通过这样的分区设计，可以显著提高针对特定时间范围的查询速度。此外，结合Doris的物化视图，可以进一步减少查询的响应时间。

在构建实时数据分析系统时，值得关注Doris提供的流式插入能力，这将保证数据实时性和查询时效性。有关更多配置与最佳实践，可以参考官方文档：Apache Doris Documentation。

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倚门

09月25日

MySQL协议支持让现有的工具和系统可以无缝衔接，这对于迁移到Doris的企业是一个巨大的优势。

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不痒不痛： @倚门

MySQL协议的支持确实为Apache Doris的用户提供了很大的便利，特别是在数据迁移和集成现有系统方面。对于企业来说，能够用熟悉的工具和流程与Doris对接，显然能够降低迁移的复杂度和时间成本。

除了利用MySQL协议，可以进一步探索Doris的强大SQL功能，比如其对分析型查询的优化。在进行数据导入时，可以考虑使用如下的SQL示例来优化表的结构：

CREATE TABLE example_table (
    id INT,
    name STRING,
    transaction_amount DOUBLE,
    transaction_time DATETIME
) ENGINE=OLAP
PRIMARY KEY(id)
DISTRIBUTED BY HASH(id) BUCKETS 10
PROPERTIES (
    "replication_num" = "1"
);

这样的表结构设计不仅提高了查询效率，还能够保证数据的合理分布。建议在迁移过程中，应该注意索引和分区策略的优化，以充分利用Doris的性能优势。

也许可以参考官方文档了解更多主题：Apache Doris Documentation 。通过这些学习与实践，能够更好地发挥Doris的潜力，相信对项目推广会大有裨益。

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寂寞的自由

09月28日

全面的索引支持在提升性能方面功不可没，尤其适合大数据场景下的快速查找和分析。

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掌心上的星光： @寂寞的自由

在大数据场景下，索引的运用确实至关重要。全面的索引支持能够显著加快查询速度，对于数据分析和快速搜索尤其有效。在使用Apache Doris时，结合不同类型的索引能够更好地优化性能。

例如，在创建表时，可以通过以下方式使用索引：

CREATE TABLE sales (
    order_id INT,
    product_id INT,
    sale_date DATE,
    revenue FLOAT
) ENGINE=OLAP
DISTRIBUTED BY HASH(order_id) BUCKETS 10
 PROPERTIES (
    "replication_allocation" = "tag.location.default: 1"
);

这里可以为product_id字段添加一个索引，以加速按产品进行的查询：

ALTER TABLE sales ADD INDEX idx_product_id (product_id);

这种方式在针对大数据量进行筛选时，能够显著减少扫描的行数，从而提升查询效率。适当选择索引类型和字段，能够在实际应用中展现更为高效的数据访问模式。

另外，可以参考Apache Doris的官方文档，深入了解如何构建高效的索引策略：Apache Doris Documentation。在实际应用中进行优化和调整，可以发挥出更大的性能潜力。

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ncjncj

10月06日

水平扩展的能力很实用，可以轻松应对数据量的高速增长，而无需中断服务。

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空城已去い： @ncjncj

水平扩展是现代数据处理解决方案中一个关键特性，Apache Doris 在这方面的表现确实值得关注。通过无缝的扩展能力，能够有效地应对大规模数据分析的挑战。

在实际应用中，可以考虑使用以下方法来实现更高效的数据插入和查询优化，例如：

INSERT INTO your_table (column1, column2) VALUES (value1, value2);

同时，利用 Apache Doris 的物化视图功能，可以显著提升复杂查询的性能。在定义物化视图时，可以使用如下示例：

CREATE MATERIALIZED VIEW your_view AS 
SELECT column1, COUNT(column2) 
FROM your_table 
GROUP BY column1;

通过结合这些功能，不仅可以提高数据处理的灵活性，还能有效响应不断增长的业务需求。如果需要更深入的了解，可以参考 Apache Doris 官方文档.

这种灵活性确保了在数据量暴增的情况下，系统仍然能够保持高效的查询和写入性能。

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续往事

10月08日

Doris在BI环境中的应用价值极高，尤其在数据分析平台上通过JDBC/ODBC接口直接获取数据分析结果。可以参考更多内容：Apache Doris官网

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烟花： @续往事

在讨论Apache Doris在BI环境中的应用时，不妨考虑其在数据实现高速查询和高并发处理的优势。通过JDBC/ODBC接口，用户能够高效地连接Doris并进行数据分析，这对于需要处理大量数据的商业智能平台而言十分重要。

例如，可以使用以下Java代码片段来连接Doris并执行简单的查询：

import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.Statement;

public class DorisExample {
    public static void main(String[] args) {
        try {
            String url = "jdbc:mysql://<your_doris_server_ip>:9030/<your_database>";
            Connection conn = DriverManager.getConnection(url, "<your_username>", "<your_password>");
            Statement stmt = conn.createStatement();
            ResultSet rs = stmt.executeQuery("SELECT * FROM your_table LIMIT 10");

            while (rs.next()) {
                System.out.println(rs.getString("your_column_name"));
            }
            conn.close();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

此外，值得关注的是，Doris的架构设计使其不仅适合实时数据分析，也适合复杂的联接查询和大数据量处理。可以参考更多的实践和信息，建议访问 Apache Doris Documentation 以获取深化理解和最新的技术动态。这样的工具在提高工作效率和数据处理能力方面，确实是一个不错的选择。

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情之

10月13日

提供的丰富管理工具便于操作和维护，降低了使用门槛；适合各种规模的团队使用。

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进行时： @情之

在使用Apache Doris时，提到的丰富管理工具的确大大降低了操作和维护的复杂性。例如，通过Doris的Web管理界面，我们可以轻松地监控集群状态、查询性能指标，并进行简单的任务调度，这对于团队成员的技术背景差异尤为重要。

在日常使用中，使用SQL进行表的创建与管理也非常直观。以下是一个简单的示例，展示如何创建并插入数据到Doris中：

CREATE TABLE sales (
    id INT,
    amount FLOAT,
    date DATE
) ENGINE=OLAP
DUPLICATE KEY(id)
ORDER BY id;

INSERT INTO sales (id, amount, date) VALUES
(1, 100.0, '2023-01-01'),
(2, 150.5, '2023-01-02');

通过这种简单的操作，任何团队成员都能够快速上手并进行数据分析。同时，也可以参考 Apache Doris的官方文档了解更多关于功能的详细介绍和使用示例。

总之，Doris在用户友好体验上的努力，使得团队成员能够更加专注于数据本身而非繁琐的技术细节。这样一种良好的使用体验，无疑会推动团队的整体效率。

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寥寥红尘

10月18日

集成图形化管理工具简化了日常运维，能够帮助运维团队提高效率。

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昔日柔情： @寥寥红尘

集成图形化管理工具的确可以在日常运维中大大提升效率。比如，通过可视化界面，可以快速地监控集群状态，轻松进行节点管理与数据查询。这种方式有效减少了命令行操作的复杂性，尤其是在团队中涉及新成员初次接触 Apache Doris 时，可帮助他们迅速上手。

此外，许多管理工具还支持设置预警和自动化任务，进一步优化了运维流程。以 Apache Doris 的数据导入为例，使用图形化工具可以直观地配置导入任务，而不必手动编写复杂的 SQL 语句。可以参考 Apache Doris官方文档来了解更多关于如何有效使用这些工具的具体示例和配置方法。

总之，借助这些管理工具，运维团队不仅能提升工作效率，还能在更高层面上专注于数据的分析与优化，推动业务的快速发展。

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三爷的后辈

10月25日

Apache Doris的高并发支持，对于大用户量的在线服务至关重要，实现更好的用户体验。

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韦茂昌： @三爷的后辈

对于高并发支持的重要性，确实有一些实用的技巧可以进一步提升 Apache Doris 的性能。比如，合理配置物化视图和分区表可以显著优化查询速度。以下是一个简单的示例，展示如何创建物化视图，以提高复杂查询的响应速度：

CREATE MATERIALIZED VIEW sales_mv AS
SELECT region, SUM(sales) AS total_sales
FROM sales_data
GROUP BY region;

在高并发场景下，使用物化视图来预计算和存储聚合结果能显著减少实时查询的计算负担。此外，使用分区表可以将数据按日期或地域划分，这样在查询特定范围的数据时，能有效减少扫描的数据量，提高查询效率。

可以参考以下链接，深入了解如何在 Apache Doris 中进行性能优化：Apache Doris Documentation 。

此外，对于一些高并发的在线服务场景，可以考虑对索引的合理使用，创建适当的主键索引和辅助索引，将大大提升数据读写的速度。

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眸恨

11月05日

Doris结合MPP架构在数据处理速度上有显著效果，特别是当充分利用多核CPU时。

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钟情： @眸恨

对于Doris的处理速度，MPP架构的优势确实在许多场景中展现得淋漓尽致。比如，当数据量激增时，可以通过充分利用多核CPU来极大缩短查询时间。实际上，Doris不仅支持简单的SQL查询，还允许用户通过更复杂的分析函数来优化数据处理效率。

例如，如果我们需要对大表中的数据进行聚合，使用Doris的窗口函数可能会比传统的做法更为高效：

SELECT 
    user_id, 
    SUM(sales) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY order_date ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS running_total 
FROM 
    sales_data;

在大型数据集上这样的优化可以显著提高计算效率。也可以借助Doris的并行查询能力，将查询任务分发到多个节点上，从而进一步缩短响应时间。

另外，建议查看Apache Doris官方文档以获取关于如何优化查询性能的更多示例和技巧，这样可以更全面地了解Doris的强大功能。

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