1.1 DorisDB是什么
DorisDB是一款经过业界检验、现代化，面向多种数据分析场景的、 兼容MySQL协议的、高性能分布式关系型列式数据库。
DorisDB脱胎于百度广告业务的实时分析场景， 于2018贡献于Apache开源社区， 之后在美团， 小米， 字节跳动， 京东等互联网企业被适用于核心业务实时数据分析， 得到了工业界的检验。
DorisDB充分吸收关系型OLAP数据库和分布式存储系统在大数据时代的研究成果， 并在业界实践的基础上， 进一步改进优化， 架构升级和添加新功能， 形成了全新的企业级产品。
DorisDB致力于满足企业用户的多种数据分析场景，支持多种数据模型(明细表， 聚合表)， 多种导入方式（批量）， 可整合和接入多种现有系统(Spark， Flink， Hive， ElasticSearch)。
DorisDB兼容MySQL协议， 可使用MySQL客户端和常用BI工具对接DorisDB来进行数据分析。
DorisDB采用分布式架构， 对table进行水平划分并以多副本存储. 集群规模可以灵活伸缩， 能够支持10PB级别的数据分析; 支持MPP， 并行加速计算; 支持多副本， 具有弹性容错能力。
DorisDB采用关系模型， 使用严格的数据类型， 使用列式存储引擎， 通过编码和压缩技术， 降低读写放大. 使用向量化执行方式， 充分挖掘多核CPU的并行计算能力， 从而显著提升查询性能。

1.2 DorisDB特性
DorisDB的架构设计融合了MPP数据库，以及分布式系统的设计思想，具有以下特性：

1.2.1 架构简单
DorisDB集群的正常运行不需要依赖任何其他系统， 易部署， 易维护，极简的架构设计， 降低了DorisDB系统的复杂度和维护成本， 同时也提升了系统的可靠性和扩展性。管理员只需要专注于DorisDB系统，无需学习和管理任何其他外部系统。

1.2.2 分布式架构
DorisDB采用分布式架构，存储容量和计算能力可近似线性水平扩展。DorisDB集群的规模可扩展到数百节点，支持的数据规模可达到10PB级别。元数据和数据管理采用热备保证高可用， 能够自愈服务来保证数据安全可靠。

1.2.3 自治系统，管理简单
DorisDB是一个自治的系统。节点的上下线，集群扩缩容都可通过一条简单的SQL命令来完成; 在此操作期间， DorisDB后台自动完成数据rebalance; 用户的查询和数据导入操作可同时正常运行。

另外DorisDB表模式热变更，可通过一条简单SQL命令动态地修改表的定义， 例如增加列、减少列、新建物化视图等。同时，处于模式变更中的表也可也正常导入和查询数据。

1.2.4 高效的列式存储引擎
DorisDB中的数据按列存储， 在查询时， 只需访问所需的目标列， 而不必像采用行式存储的传统数据仓库那样读取整行， 因此会有极大的性能提升。另外，由于数据按列组织，DorisDB可以使用压缩效率更高的编码技术对数据进行压缩，提升数据读取效率。并且可以针对某列创建包含范围信息，bitmap索引和bloomfilter的过滤条件，快速过滤不满足查询条件的数据，从而整体提升查询性能。

1.2.5 标准SQL
DorisDB支持标准的SQL语法，包括聚合，JOIN，排序，窗口函数，自定义函数等功能，用户可以通过标准的SQL对数据进行灵活的分析运算。 此外，DorisDB还兼容MySQL协议语法，可使用现有的各种客户端工具、BI软件访问DorisDB， 对DorisDB中的数据进行拖拽式分析。

1.2.6 MPP（Massively Parallel Processing）执行框架
DorisDB内部通过MPP计算框架完成SQL的具体执行工作。MPP框架本身能够充分的利用多节点、多CPU， 多核的算力，充分地将整个查询并行执行， 从而实现很好的交互式分析体验，DorisDB能够支持亚秒级查询，并且查询QPS可达10000以上。

1.2.7 流批导入
DorisDB支持实时和批量两种数据导入方式， 支持的数据源有Kafka， HDFS， 本地文件，支持的数据格式有ORC， Parquet和CSV等， DorisDB可以实时消费Kafka数据来完成数据导入，保证数据不丢不重（exactly once）。DorisDB也可以从本地或者远程（HDFS）批量导入数据。

1.2.8 智能物化视图
DorisDB支持智能的物化视图。用户可以通过创建物化视图，预先计算生成预聚合表用于加速聚合类查询请求。 DorisDB的物化视图能够在数据导入时自动完成汇聚，与原始表数据保持一致。并且在查询的时候，用户无需指定物化视图，DorisDB能够自动选择优的物化视图来满足查询请求。

1.2.9 高可用
DorisDB的元数据和数据都是多副本存储，并且集群中服务有热备， 多实例部署，避免了单点故障。集群具有自愈能力， 可弹性恢复， 节点的宕机、下线、异常都不会影响DorisDB集群服务的整体稳定性。

1.2.10 数据分区
DorisDB支持两级分区和动态分区。首先， 级分区对数据做Range划分， 用户可以把分区作为管理目标， 动态增删分区。 其次， 为了解决分区内的数据倾斜问题， 对分区做第二级分桶， 对分区内的数据做Hash划分。 这种分区分桶的设计方法， 可以灵活管理用户数据， 比如可以设置分区的存储介质，副本数，分区的生存周期和分桶数量等等。 用户可以利用分区分桶的机制实现冷热数据分离等功能。

1.2.11 Index加速查询
DorisDB在存储引擎中支持使用Bitmap，Bloom Filter等索引方式。大部分场景中，DorisDB会在内部充分利用各种数据结构优化查询，用户无须主动创建索引加速。用户也可以根据具体的业务场景使用不同的索引技术来进行优化，例如在中高基数的字符串字段上创建Bitmap索引来提升equal/in 查询的效率等。

1.2.12 近似去重、去重功能
DorisDB内置HyperLogLog类型以及Bitmap类型。用户可以通过这两个类型完成数据快速的近似去重，或者去重。

1.3 DorisDB适合什么场景
DorisDB可以满足企业级用户的多种分析需求，包括OLAP多维分析，定制报表，实时数据分析，Ad-hoc数据分析等。具体的业务场景包括：

数据仓库建设
OLAP/BI分析
用户行为分析
广告数据分析
系统监控分析
探针分析 APM（Application Performance Management）
————————————————
版权声明：本文为CSDN博主「Smile to everyday」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/lyq7269/article/details/119670748