Doris为什么国内大厂都会使用它

Doris 介绍

官方地址：Apache Doris: Open-Source Real-Time Data Warehouse - Apache Doris

Apache Doris源于百度2008年启动的产品Palo在2018年捐献给Apache基金会，是一个基于 MPP 架构的高性能、实时的分析型数据库，他非常简单易用，而且性能还不错，仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果，不仅支持高并发的查询场景，也可以支持高吞吐的复杂分析场景，比如你可以基于它做用户行为分析、日志检索平台、用户画像分析、订单分析等应用。

Doris的架构非常简洁，易于运维，并且可以支持10PB以上的超大数据集

特性

这里特性很多，但是如果没接触过大数据的同学，可能不是特别了解，但是注意这个特性，支持SQL 语言，兼容MySQL，比如：通过Mybatis 写好 sql，就可以调用查询，而且他能支持亿级数据检索响应，以前还是想分库分表呢，现在有了它可以在考虑一下它了，看分库分表有必要吗，但是这里要注意下，它是一个 OLAP 引擎与 OLTP还是有点区别，如果业务场景，新增多后期更新少，同时查询场景多，那么可以在 mysql 中保存一段时间的热点数据，来进行相关业务操作，而报表查询都走Doris

这里可能有些人员不懂什么是 OLAP，下面是一个OLAP与OLTP对比图

架构

Doirs只有两个主进程模块。一个是 Frontend（FE），另一个是Backend（BE）

Frontend（FE）

主要负责用户请求的接入、查询计划的解析、元数据的存储和集群管理相关工作， Doris采用Paxos协议以及Memory + Checkpoint + Journal的机制来确保元数据的高性能及高可靠。

Leader、follower和 observer它们三个构成一个可靠的服务，保证单节点宕机的情况下，元数据能够实时地在线恢复，而不影响整个服务，与zookeeper角色一样。

Backend（BE）

BE主要负责数据存储、查询计划的执行。

• BE管理tablet副本, tablet是table经过分区分桶形成的子表, 采用列式存储。

• BE受FE指导, 创建或删除子表。

• BE接收FE分发的物理执行计划与其他BE共同协作完成执行。

• BE读本地的列存储引擎, 获取数据, 通过索引和谓词下沉快速过滤数据。

• BE后台执行compact任务, 减少查询时的读放大。

以上FE和 BE支持动态弹性扩容，而且在扩容过程中对应用无影响，同时Doris 不依赖zk