1.Doris 发展历程

Apache Doris 是由 百度 研发并开源的数据库项目。 Doris 2008 年开始在百度内部立项，经历了五个大版本的迭代后于 2017 年开源，2018 年进入 Apache 基金会孵化项目。2022 年 4 月 18 日正式发布 Doris 1.0，2022 年 6 月 16 日正式毕业，成为 Apache 软件基金会的顶级项目。

Doris 数据库软件主要有 BE 和 FE 两个组件构建。BE 是后台数据存取组件，是由 C++ 语言编写；FE 是前端查询入口和查询解析组件，由 Java 语言编写。

2.Doris 三大模型

Doris 最大的特点是提供了三大数据模型：

• Duplicate Key 模型也叫 可重复模型、明细模型，和普通的数据库表用法一样，保留每一条插入的数据，并且支持索引。

• Aggregate Key 模型也叫 聚合模型、汇总模型，将表的所有字段分为维度列和指标列，按照维度汇总指标数据，大大缩小数据量。

• Unique Key 模型也叫 去重模型、唯一模型，是按照主键保留最新记录，用于实现数据的删除和修改。

此外，Doris 还支持各种外部表，包括 ODBC 外部表、Hive 外部表、ES 外部表和 Iceberg 外部表，分别用于直接使用 Doris 查询引擎查询关系型数据库、Hive 数仓、ES 文本检索和 Iceberg 数据湖的数据，极大的拓宽了 Doris 数据库的应用边界。

3.Doris 数据导入

虽然 Doris 对外部表支持很丰富，但是外部表由于网络的瓶颈和无法支持索引，因此大数据的查询性能低于内部表，这里我们就要用到 Doris 的数据导入能力。Doris 的数据导入具有原子性，也就是说一批数据要么全部导入成功，要么全部失败；也支持容错参数，低于一定比例异常的数据都视为成功。

Doris 数据导入和数据搬迁工具包括 Insert Into、Stream Load、Broker Load、Routine Load、Binlog Load、Spark Load 和 DataX 导入。

库内数据处理优先 Insert Into，离线数据导入优选 Stream Load 和 DataX 导入，流式数据接入可以选择 Routine Load 和 Binlog Load，Hive 数据导入选择 Broker Load 和 Spark Load。可以看出，Doris 支持的数据来源非常丰富，并且对各种大数据生态产品支持都非常友好。

当然，我们还可以通过外部表直接 Insert Into 来搬迁数据量较小的外部数据。

4.Doris 多表关联

然后就是 Doris 的多表关联功能。Doris 支持 Shuffle Join、Bucket Shuffle Join、Broadcast Join 和 Colocate Join 四种分布式 join 策略，可以最大程度减少 MPP 架构下的数据重分布，提高数据查询效率。

• Shuffle Join 要重分布关联的两个表所有数据。
• Bucket Shuffle Join 只需要重分布两个关联表中一个表的数据。
• Broadcast Join 则是广播关联表的其中一个数据量较小的表的全量数据。
• Colocate Join 则是直接在本地完成数据关联，无需进行任何数据重分布，这是大表数据关联的一种理想状态。

四种数据分布策略各有不同的应用场景，我们需要根据不同的数据关联需要进行优化，减少重分布的数据量，可以可以降低网络消耗，提高查询速度。

5.Doris 核心设计

Doris 的核心设计参考了 Google Mesa、Apache Impala、OrcFile 存储格式。

这里我想重点介绍一下 Doris 的数据存储。Doris 的存储设计结合传统 MPP 数据库的优点和 Hadoop 分布式数据的优点，引入了一个叫 bucket 的概念。我们都知道 Hadoop 是把一个表的数据按照文件大小切分成多个块，每个块三个副本随机分布到集群的三台服务器上的。而传统的 MPP 数据（例如 Greenplum、Clickhouse），数据要么按照节点平均分布，要么每个节点一份副本的全节点分布，前者对大表友好，后者对小表友好，但是都有缺点，前者并发查询上不去，后者浪费存储，节点数据同步消耗时间多。而 Doris 则是结合二者的优点又舍弃了其缺点，既支持小表多节点分布数据，又支持大表按照指定节点数分布式，并且 Doris 的数据副本可以参与计算，分散并发查询压力。

• 针对聚合的热点数据表或者需要多次关联的维度表，我们可以设置 $3$ 个以上的副本数，提高数据并发查询能力；
• 针对需要关联或者全表扫描的大表，我们设置尽可能多的分桶数，在查询时调用多节点同步进行来提高查询效率；
• 针对 ODS 层的大表或者实时数据写入的表，我可以只保留一份副本，降低磁盘空间占用。

另外，Doris 的数据文件存储格式，也是结合了行存的优点和列存的优点，选择的是基于行列混合的模式，在读写性能上也有非常大的提升。传统的 OLTP 数据库选择行存储是为了便于数据更新和删除，OLAP 数据库选择列存储是为了减少数据查询读取的列数，行列混合存储则结合了二者的优点，又提高了数据存储的灵活性。Doris 2.0 还提供了对 S3 对象存储的支持，可以将冷数据自动备份到对象存储中，并且支持在线查询，只是查询速度会降低。

6.Doris 查询优化

最后是 Doris 的查询优化功能。Doris 在查询方面做了非常多的优化。主要包括以下几个方面：

• 索引。其中最重要的是稀疏索引。稀疏索引是首先将入库的数据按照数据块的排序键进行顺序存储，然后每隔 $1024$ 行数维护一条索引，既大幅降低了索引的空间占用，又可以快速扫描数据，是一个极具突破性的设计。前面介绍 Clickhouse 快的原因也提到了这个功能。而 Doris 在前缀稀疏索引之外，还支持了 MinMax 索引、Bloom Filter 索引、Bitmap 索引，还支持通过 rollup 设置多种不同字段组合的索引，功能简直逆天。
• rollup 和物化视图。Doris 支持通过 rollup 和物化视图提前预聚合数据，减少查询的数据量，提高响应速度。
• 分区。Doris 支持多级分区，可以通过分区降低数据的扫描范围，提高查询速度。
• 向量化查询引擎。Doris 通过支持向量化查询引擎，可以大幅提高 CPU 数据处理能力，提高查询效率。
• 查询优化。Doris 接收到用户的查询语句以后，会先进行 SQL 语句改写，尽可能降低查询复杂度，减少数据扫描范围。例如谓词下推、Join Order 优化、复杂 SQL 改写。

7.Doris 应对实时数仓的痛点

然后我们回顾一下实时数仓的三大难点：多表关联、维度数据变更、数据失效。

• 在 Doris 中，多表关联 我们可以通过流数据分别写入主键表的方式，在查询的时候才进行多表关联，这样可以完美的解决窗口不一致导致关联丢失的问题。
• 而 维度数据变更 也是一样的，我们可以在查询的时候才进行维度关联，舍弃大宽表模型，在不损失查询效率的情况下实现数据的一致性和实时性。
• 关于 数据失效 问题，Doris 主键模型支持按照主键删除和修改数据，失效的数据我们可以直接在明细数据上置为无效或者删除，在查询时过滤掉失效数据。

所以我说 Doris 数据库可以解决实时数仓的三大痛点。