为什么Apache Doris适合做大数据的复杂计算，MySQL不适合？

一、背景说明
二、DB架构差异
三、数据结构差异
四、存储结构差异
五、总结

一、背景说明

图（封面 doris ？ mysql）！

经常有小伙伴发出这类直击灵魂的疑问：

Q：“为什么Apache Doris适合做大数据的复杂计算，MySQL不适合？”
A：“因为Apache Doris是OLAP，MySQL是OLTP啊！”
Q：“SO？”
A：“因为一个是AP场景的DB，一个是TP场景的DB啊！”
Q：“SO？”
…

[emm] 要不先来简单概述下OLAP和OLTP：

OLAP（Online Analytical Processing，联机分析处理）主要用于大数据场景下复杂的分析查询和决策支持，重点在于数据分析、多维度分析和报表生成。例如，销售数据分析、市场趋势预测、业务报表生成等。

OLTP（Online Transaction Processing，联机事务处理）主要用于处理实时事务和业务操作，重点在于高并发、高可靠性和数据一致性。例如，在线购物、银行交易、航空订票等需要频繁读写小规模数据的场景。

这么一概述，OLAP和OLTP在应用场景和目的上确实有所不同，那么是什么原因导致的呢？

接下来，咱们从OLAP（Apache Doris为例）和OLTP（Mysql为例）的DB架构、数据结构以及存储结构的维度来一探究竟吧！

二、DB架构差异

在这里插入图片描述

数据分布：数据被分割成多个部分，每个BE节点都独立地存储一部分数据，节点之间不共享存储，每个节点独立处理自己所负责的数据。
数据处理：每个BE节点都独立地处理自己所负责的数据，节点之间可以并行地进行数据处理，从而提高系统的整体性能。
扩展性：更注重水平横向扩展，通过增加更多的节点来分担数据和负载，从而提供更好的可扩展性和负载均衡性能。
一致性：通过一致性协议和分布式事务来维护数据的一致性。

Apache Doris 是典型的 Shared Nothing 分布式计算架构，每个BE都有自己的CPU、内存和硬盘等，不存在共享资源。多BE采用MPP（大规模并行处理）模式，各处理单元之间通过协议通信，并行处理和扩展能力更好，为 Apache Doris 带来了高可用、极简部署、横向可扩展以及强大的实时分析性能等一系列核心特色。

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数据分布：数据存储在服务端，客户端通过网络与服务端进行通信并发送请求，服务端负责处理请求并返回结果。
数据处理：服务端负责接收并处理客户端的请求，包括查询、更新等操作，承担着数据处理的主要责任。
扩展性：通常需要对服务端进行垂直扩展，即增加服务端的硬件资源（如CPU和内存等），以满足更高的并发需求。
一致性：服务端负责维护数据的一致性，保证多个客户端对数据的并发操作不会导致数据的不一致性。

MySQL是典型的 C/S（Client/Server）架构，主要被分为客户端和服务端两部分。客户端只需发送请求并接收结果，将数据处理和存储的职责集中在服务器端，通过专门的服务器、高效的网络通信和并发控制机制（如锁、事务隔离级别等）支持，更适合处理在线业务的高并发读写场景。

但对于大规模数据的复杂计算场景，可能需要进行大量的计算和存储操作，这会给服务器带来较大的负载压力，如果服务器的计算能力有限或者无法有效扩展，可能无法满足大数据复杂计算的需求。另外，复杂计算往往涉及多个数据节点之间的交互和计算过程，需要进行并发控制和保证数据的一致性。在C/S架构中，这些并发控制和一致性的工作通常由服务器端负责，可能面临较高的竞争和冲突，导致性能下降或者数据不一致的问题。

SO，从DB架构设计上的差异而言，Apache Doris 适合做大数据的复杂计算，MySQL不适合。

三、数据结构差异

通常而言，数据库中索引的作用是做数据的快速检索，而快速检索的实现的本质是数据结构。基于不同数据结构的选择，实现各种数据快速检索。

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Apache Doris 底层存储引擎提供了丰富的索引类型来提高数据查询效率。分别是 Short Key 前缀索引（快速扫描）、Ordinal 索引（索引加速）、Zone Map索引（快速定位）、BitMap 索引（人群圈选）、 Bloom Filter 索引（高基数等值查询）和倒排索引时（文本检索）等。前缀索引、Ordinal 索引和 Zone Map 索引不需要用户干预，会随着数据写入智能生成；Bitmap 索引、 Bloom Filter 索引和倒排索引需要用户干预，数据写入时默认不会生成，用户可以有选择地为指定的列添加这3种索引。

基于这些索引，Apache Doris 进行不同场景的大规模数据的复杂计算时，可谓事半功倍。

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MySQL 底层数据引擎以插件形式设计，最常见的是 Innodb 引擎和 Myisam 引擎，用户可以根据个人需求选择不同的引擎作为 Mysql 数据表的底层引擎。这里，我们选择Innodb引擎来分析。

Innodb引擎以B+树作为索引的数据结构，从Hash、二叉树、红黑树、AVL树和B树推演而定。B+树节点存储的是索引，叶子节点是真正数据存储的地方，叶子节点用了链表连接起来，这个链表本身就是有序的，因此具有高效的范围查询，且能够支持快速的插入、删除、高并发访问等优点，但为什么不适合大数据的复杂计算场景？

磁盘I/O次数增多：随着数据的增加，B+树的高度会逐渐增加，这会导致查询时需要进行更多的磁盘I/O操作，从而影响查询效率。
索引维护成本增加：对于海量数据集，B+树索引的维护成本也会逐渐增加，例如插入、删除或者更新操作会导致索引的重构，从而影响数据处理的效率。
节点分裂频繁：在B+树索引中，节点分裂的次数与数据的分布情况有关。如果数据分布不均匀，节点分裂的频率就会增加，从而导致索引的重构和磁盘I/O负载增加。

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SO，从数据结构设计上的差异而言，Apache Doris 适合做大数据的复杂计算，MySQL不适合。

四、存储结构差异

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Apache Doris 默认为例存储（2.0支持行存高并发点查特性），相较于Mysql 主要是行存储模式，在大规模数据的复杂计算中更具优势：

数据压缩效率：列存储模式可以对每一列的数据进行独立的压缩，这样可以通过更好的压缩算法和跳过无关数据来减小存储空间，并且可以提高读取数据时的I/O效率。在行存储模式下，当使用通用的压缩算法对整行数据进行压缩时，由于不同列之间的数据类型和取值范围差异较大，通常较难获得很高的压缩比。
查询性能优化：在复杂计算中，通常需要对大量的列进行聚合、过滤和统计操作。列存储模式可以只读取涉及到的列数据，避免了读取不必要的数据，从而提高查询性能。在行存储模式中，进行聚合、过滤或者统计某些特定列的数值时，需要读取整行数据，包括不相关的列，导致读取了不必要的数据，影响了查询性能。
数据排列连续：列存储模式将同一列的数据放在一起存储，这样相同的数据类型可以连续存储，减少了存储的冗余。同时，列存储模式还可以使用更加紧凑的数据编码方式，进一步减少存储空间的占用。在行存储模式中，每行数据都包含多个列的数值，当表中存在大量的重复数据时，这些数据会被存储多次，从而导致存储冗余，影响查询效率。
并行处理能力：列存储模式可以更好地支持并行计算，在大规模数据复杂计算时可以充分利用多核和分布式计算资源，加速数据处理的速度。在行存储模式中，需要对大量行进行扫描和过滤的复杂查询场景下，由于每行数据都包含多个列的数值，需要同时访问大量行数据，可能会导致并行查询的效率下降。

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SO，从存储结构设计上的差异而言，Apache Doris 适合做大数据的复杂计算，MySQL不适合。