【Doris入门】Doris初识：分布式分析型数据库的核心价值与架构解析

目录

1 Doris简介与核心价值

2 Doris架构深度解析

2.1 Frontend（FE）架构

2.2 Backend（BE）架构

3 Doris核心概念详解

3.1 数据分布模型

3.2 Tablet与Replica

3.3 数据模型

4 Doris关键技术解析

4.1 存储引擎

4.2 查询执行流程

4.3 数据导入机制

5 总结

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1 Doris简介与核心价值

Apache Doris（原百度Palo）是一款开源的MPP（大规模并行处理）分析型数据库，专为实时数据分析场景设计。作为百度贡献给Apache基金会的顶级项目，Doris在OLAP（在线分析处理）领域展现出强大的性能优势。

Doris的核心价值体现在以下几个方面：

• 实时分析能力：支持秒级数据导入和实时查询响应
• 高并发性能：可支持数千QPS的高并发查询
• 易用性强：兼容MySQL协议，学习成本低
• 高可用性：自动故障恢复，数据多副本存储
• 弹性扩展：支持在线动态扩缩容

• 与其他OLAP系统的对比

特性	Doris	ClickHouse	Hive	Presto
实时分析	✓	✓	×	×
高并发	✓	×	×	✓
易用性	✓	×	✓	✓
扩展性	✓	✓	✓	✓
事务支持	部分	×	×	×

2 Doris架构深度解析

Doris采用经典的MPP架构，整体上分为前端(Frontend)和后端(Backend)两个主要组件。

2.1 Frontend（FE）架构

Frontend是Doris的协调节点，负责接收客户端请求、元数据管理、查询规划和调度等工作。FE节点又分为：

• Master FE：主节点，负责元数据写入和DDL操作
• Follower FE：从节点，参与选举，可处理读请求
• Observer FE：观察者节点，仅同步元数据，不参与选举

FE的核心组件包括：

• Query Planner：将SQL查询转换为分布式执行计划
• Metadata Manager：管理数据库、表、分区等元数据
• Load Scheduler：协调数据导入任务

2.2 Backend（BE）架构

Backend是Doris的计算和存储节点，负责数据存储和查询执行。每个BE节点包含：

• Storage Engine：列式存储引擎，负责数据持久化
• Query Execution：执行分布式查询计划
• Compaction：负责数据合并优化
• Tablet Manager：管理数据分片(Tablet)

 

3 Doris核心概念详解

3.1 数据分布模型

Doris采用分区(Partition)+分桶(Bucket)的两级数据分布策略：

• 分区：按照分区列的值进行范围或列表分区，常用于时间维度
• 分桶：在分区内通过哈希分桶，将数据均匀分布到不同Tablet

3.2 Tablet与Replica

• Tablet：数据分片的基本单位，每个Tablet包含若干数据文件(segment)
• Replica：Tablet的副本，默认3副本，保障数据高可用

3.3 数据模型

Doris支持三种数据模型：

• Duplicate模型：明细模型，保留原始数据不做聚合
• Aggregate模型：预聚合模型，适合统计报表场景
• Unique模型：唯一键模型，支持主键唯一性约束

4 Doris关键技术解析

4.1 存储引擎

Doris采用列式存储格式，具有以下特点：

• 按列存储：每列单独存储，查询时只需读取相关列
• 智能索引：内置zonemap索引，加速范围查询
• 编码压缩：支持多种编码方式(Bitmap, Run-length等)
• 分层存储：热数据SSD，冷数据HDD

4.2 查询执行流程

• 解析阶段：FE解析SQL，检查语法和语义
• 规划阶段：生成分布式执行计划，拆分为多个Plan Fragment
• 执行阶段：BE并行执行Plan Fragment
• 结果合并：FE收集中间结果并合并返回

4.3 数据导入机制

Doris支持多种数据导入方式：

• Stream Load：HTTP协议实时导入
• Broker Load：通过Broker从HDFS导入
• Routine Load：持续消费Kafka数据
• Insert Into：标准SQL插入方式

5 总结

Apache Doris作为一款新兴的MPP分析型数据库，凭借其优异的实时分析能力、高并发性能和易用性，正在成为企业数据架构中的重要组成部分。