参考文献

• apache doris在蜀海供应链数仓建设中的实践

• 应用实践 | 数仓体系效率全面提升！同程数科基于 Apache Doris 的数据仓库建设

一、doris的背景介绍

doris的使用场景

实时/离线一体的数仓

借用一句话： Uniq 模型拳打KUDU、HUDI，Aggregate 模型脚踢Kylin、ClickHouse，Duplicate 模型跟Hive 势不两立。Doris+Flink将会是实时数据仓库的重要基石。

doris选型依据

doris是一个rolap, 可以满足以下需求

• 同时支持高并发点查询和高吞吐的Ad-hoc查询

• 同时支持离线批量导入和实时数据导入

• 同时支持明细和聚合查询

• 兼容MySQL协议和标准SQL

• 支持Rollup Table和Rollup Table的智能查询路由

• 支持较好的多表Join策略和灵活的表达式查询

• 支持Schema在线变更

• 支持Range和Hash二级分区

相比较kylin, druid而言, Kylin 主要满足离线固化多维分析的需求，Druid 主要满足实时多维分析的需求。

对比其他的ROLAP系统,

• SQL on Hadoop 系统：无法支持更新，性能也较差。

• TiDB： TiDB 虽然当初号称可以支撑 100%的 TP 和 80%的 AP，但是架构设计主要是面向 TP 场景，缺少针对 AP 场景专门的优化，所以 OLAP 查询性能较差，TiDB 团队目前正在研发专门的 OLAP 产品：TiFlash，TiFlash 具有以下特点：列存，向量化执行，MPP，而这些特点 Doris 也都有。

• SnappyData：SnappyData 是基于 Spark + GemFire 实现的内存数据库，机器成本较高，而我们机器资源很有限，此外 SnappyData 的计算是基于 JVM 的，会有 GC 问题，影响查询稳定性。

• ClickHouse：Clickhouse 是一款单机性能十分彪悍的 OLAP 系统，但是当集群加减节点后，系统不能自动感知集群拓扑变化，也不能自动 balance 数据，导致运维成本很高，此外 Clickhouse 也不支持标准 SQL，我们用户接入的成本也很高。

为什么选择doris

Doris 的优点是功能强大，易用性好。 功能强大指可以满足我们用户的需求，易用性好主要指 兼容 Mysql 协议和语法，以及 Online Schema Change。

对平台侧来说，Doris 的优点是易运维，易扩展和高可用：

• 易运维指 Doris 无外部系统依赖，部署和配置都很简单。

• 易扩展指 Doris 可以一键加减节点，并自动均衡数据。

• 高可用值 Dors 的 FE 和 BE 都可以容忍少数节点挂掉。

谁在用doris

olap引擎的三大类型：

名称	描述	细节数据存储位置	聚合后的数据存储位置	例子
ROLAP(Relational OLAP)	基于关系数据库的OLAP实现	关系型数据库	关系型数据库	ROLAP可选Presto、impala等，ClickHouse则是ROLAP的佼佼者。
MOLAP(Multidimensional OLAP)	基于多维数据组织的OLAP实现	数据立方体	数据立方体	Kylin、Druid
HOLAP(Hybrid OLAP)	基于混合数据组织的OLAP实现	关系型数据库	数据立方体

大数据篇：一文读懂@数据仓库

OLAP(总)：Impala/Druid/Presto/Kylin/Clickhouse/Greenplum等对比

常见的doris数仓流程

doris的架构

doris架构简介

Doris (HOLAP)，实时数据仓库的王者。_CesarChoy的博客-CSDN博客_doris 缺点

Doris是基于MPP架构的OLAP引擎，主要整合了Google Mesa（数据模型）、Apache Impala（MPP Query Engine）和Apache ORCFile （存储格式，编码和压缩）的技术。

FE：Doris的前端节点，以java语言为主，主要负责接受和返回客户端请求，元数据以及集群管理，查询计划生成等工作

BE：Doris的后端节点，以C++语言为主，主要负责数据存储与管理、查询计划执行等工作

新架构优点

•数据导入方式简单，我们针对不同业务场景使用了三种导入方式

1.Routin load : 异构实时异步数据导入（这种主要使用在一些临时的数据接入）

2.Stream Load ：业务数据实时异步数据接入（我们封装了业务数据零代码入仓，后面我会介绍）

3.Insert into ：定时通过 DWD 层数仓表生成 DWS/ADS 层数仓表

•数据链路缩短，数据实时性更高

•数仓使用成本降低

1. Doris 支持 MySQL 协议，数据分析师可以直接进行自助取数。

2. Doris 不依赖 Hadoop 生态圈组件，降低了架构的复杂度，大大降低运维成本

3. Doris 同时支持离线批量和实时数据，一个框架搞定一切

二、doris原理和使用

doris的数据模型

数据模型、ROLLUP 及前缀索引 - Apache Doris

doris的底层数据组织方式

分区与分桶​

Doris 支持两层的数据划分。第一层是 Partition，支持 Range 和 List 的划分方式。第二层是 Bucket（Tablet），仅支持 Hash 的划分方式。

动态分区

创建doris表的时候支持动态分区，比如按照时间的HOUR、DAY、WEEK、    

MONTH    的时间方式创建动态分区表

动态分区 - Apache Doris

数据导入

导入总览 - Apache Doris