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脱发程序员内容摘要：Apache Doris：十年架构师带你玩转高性能实时大数据仓库,
在海量数据时代，如何快速、高效地分析数据，从中挖掘价值，成为企业面临的挑战。传统数仓方案往往面临查询速度慢、并发能力不足等问题。Apache Doris，作为一款高性能实时大数据仓库，凭借其优秀的查询性能、高并发能力和易用性，逐渐成为越来越多企业的选择。
问题场景重现：慢查询之痛
想象一下这样的场景：电商平台需要实时监控商品销售情况，以便及时调整运营策略。如果查询订单数据需要几分钟甚至更长时间，那么就无法做出快速反应，错失商机。金融风控系统需要对交易数据进行实时分析，以便及时发现欺诈行为。如果查询延迟过高，就可能导致风险事件发生。
在实际项目中，我们经常会遇到类似的性能问题。例如，使用 Hive 查询几百 GB 的数据，需要花费几个小时；使用 Presto 查询，并发能力有限，容易出现 OOM 错误。这些问题严重影响了数据分析的效率和实时性。
Apache Doris 底层原理深度剖析
Doris 之所以能够实现高性能，主要得益于以下几个关键技术：
- MPP 架构： Doris 采用 MPP (Massively Parallel Processing) 架构，将查询任务分解成多个子任务，并行执行，从而提高查询速度。类似于 Spark 的并行计算，但 Doris 更侧重于 SQL 查询优化。
- 列式存储： Doris 采用列式存储，只读取查询需要的列，减少 IO 开销。相比于行式存储，列式存储更适合于 OLAP 场景。
- 多级索引： Doris 支持多种索引类型，包括 Bitmap 索引、Bloom Filter 索引、前缀索引等，可以加速数据检索。选择合适的索引类型对于查询性能至关重要。
- 向量化执行： Doris 采用向量化执行引擎，一次处理一批数据，减少函数调用开销。向量化执行能够显著提高 CPU 利用率。
- 查询优化器： Doris 内置强大的查询优化器，可以自动选择最优的查询计划。查询优化器会根据数据分布、索引情况等信息，选择合适的 join 算法、aggregation 策略等。
代码/配置解决方案：优化 Doris 查询性能
以下是一些优化 Doris 查询性能的常见方法：
- 选择合适的存储格式： Doris 支持多种存储格式，包括 Parquet、ORC、CSV 等。建议使用 Parquet 格式，因为它支持列式存储和压缩，可以提高存储效率和查询性能。
-- 创建 Parquet 格式的表
CREATE TABLE `orders` (
`order_id` BIGINT,
`user_id` BIGINT,
`product_id` BIGINT,
`order_time` DATETIME
) ENGINE=OLAP
DISTRIBUTED BY HASH(order_id) BUCKETS 16
PROPERTIES (
"storage_format" = "parquet"
);
- 创建合适的索引： 根据查询模式，选择合适的索引类型。对于等值查询，可以使用 Bitmap 索引；对于范围查询，可以使用 Bloom Filter 索引。
-- 创建 Bitmap 索引
ALTER TABLE orders ADD INDEX user_id_idx (user_id) USING BITMAP;
-- 创建 Bloom Filter 索引
ALTER TABLE orders ADD INDEX product_id_idx (product_id) USING BLOOM_FILTER;
- 调整 FE/BE 参数： Doris 的 FE (Frontend) 和 BE (Backend) 都有很多可配置参数，可以根据实际情况进行调整。例如，可以增加 FE 的内存大小，提高查询并发能力；可以调整 BE 的线程池大小，提高数据处理速度。
# fe.conf
mem_heap_size_max=8G
# be.conf
be_number_calculation_thread_count=32
- 使用物化视图： 对于频繁查询的复杂 SQL，可以使用物化视图来预先计算结果，从而提高查询速度。
-- 创建物化视图
CREATE MATERIALIZED VIEW order_summary AS
SELECT
user_id,
COUNT(*) AS order_count,
SUM(order_amount) AS total_amount
FROM
orders
GROUP BY
user_id;
合理数据分区和分桶： 好的数据分布策略能最大化利用集群的并行计算能力。
-- 使用日期分区，按天分区 PARTITION BY RANGE(order_time) ( PARTITION p20231101 VALUES LESS THAN ('2023-11-02'), PARTITION p20231102 VALUES LESS THAN ('2023-11-03') ) -- 分桶策略 DISTRIBUTED BY HASH(order_id) BUCKETS 16
实战避坑经验总结
- 监控 Doris 集群： 及时监控 Doris 集群的各项指标，包括 CPU 使用率、内存使用率、磁盘 IO 等，以便及时发现和解决问题。可以使用 Prometheus + Grafana 来实现监控。
- 备份 Doris 数据： 定期备份 Doris 数据，以防止数据丢失。可以使用 Doris 自带的备份恢复功能。
- 合理规划集群规模： 根据数据量和查询并发量，合理规划 Doris 集群的规模。集群规模不足会导致查询性能下降，集群规模过大会导致资源浪费。
- 关注 Doris 版本更新： 及时关注 Doris 的版本更新，以便获取最新的功能和性能优化。建议选择 LTS (Long Term Support) 版本。
- 遇到问题及时求助： 如果遇到问题，可以到 Doris 的官方社区或者技术论坛求助。Doris 社区非常活跃，有很多热心的开发者愿意帮助解决问题。
Apache Doris 作为一款优秀的大数据仓库，可以帮助企业快速、高效地分析海量数据，从中挖掘价值。通过本文的介绍，相信大家对 Apache Doris 的原理和使用有了更深入的了解。希望大家在实际项目中能够灵活运用 Doris，解决实际问题。
