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实时数据分析数据库Doris

钱魏Way · · 66 次浏览

Doris简介

Apache Doris 是一个现代化的实时数据分析数据库,旨在提供高性能的交互式 SQL 查询分析。它最初由百度开发,并贡献给 Apache 软件基金会。Doris 的设计目标是为大规模数据分析提供简单易用、快速且高效的解决方案。

核心特性

  • 高性能:
    • Doris 采用列式存储和多级索引技术,能够显著提高查询性能。
    • 支持实时数据分析,能够在低延迟下处理大量并发查询。
  • 简化架构:
    • Doris 提供了一体化的解决方案,集成了数据存储、查询和分析功能。
    • 无需依赖外部组件,如 HDFS 或 Hive,简化了系统架构和运维。
  • 易用性:
    • 提供了与 MySQL 兼容的 SQL 接口,使用户能够快速上手。
    • 支持多种数据导入方式,包括批量导入和流式导入。
  • 弹性扩展:
    • 支持水平扩展,可以通过增加节点来提高系统的存储容量和计算能力。
    • 具有良好的容错性和高可用性。
  • 多种数据模型:
    • 支持明细模型(Detail Model)、聚合模型(Aggregate Model)和唯一模型(Unique Model),适用于不同的应用场景。

使用场景

  • 实时数据分析:适用于需要低延迟、高并发的实时数据分析场景,如实时报表、仪表盘和监控系统。
  • 交互式 BI 分析:支持快速的交互式查询,适合与 BI 工具集成进行复杂的数据分析。
  • 大规模数据处理:适合处理大规模的历史数据和日志数据,提供高效的数据聚合和分析能力。

Doris的系统架构

核心组件

Doris 的架构主要包括以下几个组件:

  • Frontend(FE)
    • 负责 SQL 解析、查询优化和计划生成。
    • 管理元数据和用户请求,协调数据的读写操作。
  • Backend(BE)
    • 负责数据存储和计算。
    • BE 节点执行实际的数据查询和写入操作,支持列式存储和多级索引。
  • Broker
    • 负责数据的导入和导出,支持从外部存储系统(如 HDFS、S3)中读取数据。
    • 提供了高效的数据加载能力。

数据导入

Doris 支持多种数据导入方式:

  • Stream Load:支持通过 HTTP 协议进行流式数据导入,适用于实时数据写入。
  • Broker Load:支持从外部存储系统(如 HDFS、S3)中批量导入数据,适用于大规模数据导入。
  • Routine Load:支持持续从消息队列(如 Kafka)中导入数据,实现实时数据同步。
  • Insert:支持通过 SQL 语句直接插入数据。

类似的开源项目

Apache Doris 是一个专注于在线分析处理(OLAP)场景的开源 MPP 数据库。与之类似的开源实现主要集中在支持大规模数据分析、列式存储和高性能查询的数据库系统。以下是一些与 Apache Doris 类似的开源项目:

  • Apache Druid:Apache Druid 是一个实时分析数据库,专为高性能查询和实时数据摄取而设计。它支持列式存储、分布式架构和灵活的多维分析能力,适合需要低延迟查询的实时分析场景。
  • ClickHouse:ClickHouse 是一个面向实时分析的列式数据库管理系统,具有极高的查询性能和良好的压缩比。它适用于需要快速数据分析和高并发查询的应用场景。
  • Apache Kylin:Apache Kylin 是一个分布式分析引擎,提供多维分析(OLAP)能力。它通过预计算的方式支持大规模数据集上的快速查询,适合离线分析和报表生成。
  • Greenplum:Greenplum 是一个开源的分布式数据库系统,基于 PostgreSQL 构建,专为数据仓库和大规模并行处理(MPP)设计,支持复杂的分析查询和数据挖掘任务。
  • Presto:Presto 是一个分布式 SQL 查询引擎,能够对多个数据源进行交互式查询。虽然它不是一个存储引擎,但在处理大规模数据分析方面具有很高的灵活性和性能。
  • Apache Hive:Apache Hive 是一个数据仓库软件,构建在 Hadoop 之上,提供 SQL 风格的查询接口。虽然主要用于批处理,但也支持交互式查询和 OLAP 场景。
  • Apache Impala:Apache Impala 是一个为 Hadoop 设计的高性能 SQL 查询引擎,支持低延迟和高并发的交互式分析查询。
  • Pinot:Apache Pinot 是一个实时分布式 OLAP 数据存储和分析平台,专为低延迟查询和高吞吐量而设计,适合处理实时流数据和批量数据。

这些系统各有其独特的设计目标和适用场景。在选择具体的开源实现时,应该根据具体的业务需求、数据规模、查询复杂性和实时性要求进行评估。每个系统在性能、扩展性、功能特性和社区支持方面都有不同的优势,因此选择时需要综合考虑。

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