【Doris基础】Apache Doris vs 传统数据仓库：架构与性能的全面对比

目录

1 引言

1.1 传统数据仓库的发展

1.2 现代分析型数据库的崛起

2 核心架构对比

2.1 传统数据仓库的架构

2.2 Doris的架构设计

3 关键技术差异

3.1 存储引擎对比

3.2 查询执行对比

3.3 数据摄入方式对比

4 性能与扩展性对比

4.1 性能基准对比

4.2 扩展性对比

5 使用场景对比

5.1 适合传统数据仓库的场景

5.2 适合Doris的场景

6 运维与管理对比

6.1 运维复杂度对比

6.2 管理工具对比

7 总结

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1 引言

在大数据时代，数据仓库技术作为企业数据分析的核心基础设施，经历了从传统数据仓库到现代分析型数据库的演进。Apache Doris（原百度Palo）作为一款开源的MPP（大规模并行处理）分析型数据库，因其卓越的实时分析能力和高并发性能，正在被越来越多的企业采用。

1.1 传统数据仓库的发展

传统数据仓库的核心思想是构建面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。典型代表包括：

• Teradata：最早的商用数据仓库系统之一
• IBM Netezza：专为分析工作负载设计的设备
• Oracle Exadata：结合数据库软件和硬件的集成系统
• SQL Server Analysis Services：微软的数据仓库和分析平台

这些系统通常采用Shared-Nothing或Shared-Disk架构，强调数据的集中管理和严格的ETL流程。

1.2 现代分析型数据库的崛起

随着互联网数据量的爆发式增长和实时分析需求的提升，传统数据仓库在扩展性、实时性和成本方面的局限性日益明显。这催生了新一代分析型数据库，包括：

• Apache Doris：本文重点讨论的开源MPP数据库
• ClickHouse：Yandex开发的列式分析数据库
• StarRocks：基于Doris的商业化版本
• Snowflake：云原生的数据仓库解决方案

这些系统在设计上更加注重水平扩展、实时摄入和云原生支持。

2 核心架构对比

2.1 传统数据仓库的架构

传统数据仓库通常采用分层架构，典型的包括：

架构说明：

• ETL层：负责从各种数据源抽取、转换和加载数据
• ODS层：保持原始数据，不做过多处理
• DWD层：整合后的明细数据，进行规范化处理
• DWS层：面向主题的汇总数据
• ADS层：面向具体应用的数据集市

这种架构的优势在于数据治理规范、历史追溯能力强，但缺点是数据处理链路长、实时性差

2.2 Doris的架构设计

Doris采用典型的MPP架构，主要包含两个组件：

Frontend（FE）：

• 负责元数据管理、客户端连接、查询解析和规划
• 包含Leader、Follower和Observer三种角色保证高可用

Backend（BE）：

• 负责数据存储和查询执行
• 每个BE节点都包含完整的计算和存储能力

架构特点：

• 去中心化的MPP架构，所有节点对等
• 计算和存储耦合，减少网络开销
• 支持弹性扩展，可单独增加FE或BE节点

3 关键技术差异

3.1 存储引擎对比

• 传统数据仓库存储

特点：

• 多为行式存储，适合OLTP场景
• 依赖索引加速查询
• 数据组织方式固定，修改成本高

• Doris存储引擎

特点：

• 列式存储，压缩比高，适合分析场景
• 支持多种数据模型（Aggregate/Unique/Duplicate）
• 自动分区和分桶，无需手动管理
• 支持物化视图自动路由

3.2 查询执行对比

• 传统数据仓库查询流程

特点：

• 基于成本的优化器(CBO)成熟
• 执行计划相对固定
• 多阶段执行，中间结果可能物化

• Doris查询流程

特点：

• 完全分布式的MPP执行
• 向量化执行引擎
• 流水线式执行，减少中间结果物化
• 动态分区裁剪优化

3.3 数据摄入方式对比

• 传统数据仓库摄入

特点：

• 以定时批量加载为主
• ETL过程复杂，需要专门工具
• 数据延迟通常在小时级或天级

• Doris数据摄入

特点：

• 支持多种实时摄入方式（Routine Load、Stream Load等）
• 微批处理，延迟可低至秒级
• 自动小文件合并，避免性能下降
• 支持事务性导入，保证Exactly-Once语义

4 性能与扩展性对比

4.1 性能基准对比

指标	传统数据仓库	Doris
查询响应时间	秒级到分钟级	亚秒级到秒级
数据加载延迟	小时级到天级	秒级到分钟级
并发查询能力	数十到数百	数千
复杂查询性能	依赖预计算	即时计算能力强
即席查询性能	较差	优秀

4.2 扩展性对比

扩展方式：

• 传统数据仓库：主要通过升级硬件(Scale-Up)和手动分区实现
• Doris：通过增加节点实现线性扩展(Scale-Out)，系统自动处理数据再平衡

扩展限制：

• 传统方案通常受限于单机硬件性能
• Doris理论上可以无限扩展，实际受管理成本限制

5 使用场景对比

5.1 适合传统数据仓库的场景

• 严格的数据治理环境：金融、电信等需要严格合规的行业
• 复杂的ETL流程：需要多阶段数据转换和清洗的场景
• 历史数据分析：需要长期保存和跟踪历史变化的场景
• 企业级BI系统：与成熟BI工具深度集成的环境

5.2 适合Doris的场景

• 实时分析：监控、实时大屏等低延迟需求
• 高并发查询：面向客户的分析型应用
• 即席分析：数据探索和自助分析场景
• 日志分析：半结构化日志数据的处理
• 统一数仓：希望简化架构，实现批流一体的场景

6 运维与管理对比

6.1 运维复杂度对比

传统数据仓库运维重点：

• ETL流程监控和维护
• 性能调优（索引、统计信息等）
• 容量规划和管理
• 复杂的备份恢复策略

Doris运维重点：

• 集群监控和扩缩容
• 数据均衡和副本管理
• 简单的备份恢复
• 参数调优（较少需要）

6.2 管理工具对比

功能	传统数据仓库	Doris
监控	第三方工具或商业解决方案	内置Metric系统+Prometheus
部署	复杂，需要专业DBA	简单，支持容器化部署
升级	风险高，需要停机	滚动升级，基本无感知
权限管理	细粒度，功能完善	基于RBAC，满足基本需求

7 总结

选择传统数据仓库：

• 需要严格的数据治理和合规
• 已有大量基于传统仓库构建的ETL和BI资产
• 工作负载稳定且可预测

选择Doris当：

• 需要实时或近实时分析能力
• 面临高并发查询挑战
• 希望简化数据架构，降低成本
• 数据模型相对简单，不需要复杂转换

在实际应用中，许多企业采用了 混合架构，将Doris作为传统数据仓库的补充，处理实时和高并发场景，而传统仓库则负责历史数据深度分析和合规需求。这种架构既能发挥各自优势，又能平滑迁移。