深入解析实时数仓Doris
一、介绍
Doris是一款高性能的分布式数据仓库系统，旨在满足实时数据分析的需求。它最初由百度开发，并开源成为Apache项目。Doris的设计理念是提供快速的查询性能和高效的数据写入能力，使其能够处理复杂的大规模数据分析场景。与传统的数据仓库相比，Doris支持高并发的数据写入和实时查询，适用于OLAP（在线分析处理）场景。
二、架构剖析
Doris的架构由以下几个主要组件构成：
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Frontend（FE）：Doris的前端组件负责用户的SQL请求接收和解析，并将请求转发给后端组件。FE还负责系统的元数据管理、权限控制等功能。
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Backend（BE）：后端组件负责实际的数据存储与计算。每个BE都是一个独立的节点，存储数据、执行查询并返回结果。BE节点采用了列式存储格式，适合大规模数据查询。
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Load（数据加载）：Doris支持多种数据加载方式，包括Batch Load（批量加载）、Stream Load（流式加载）和Broker Load（通过broker加载）。此外，Doris支持从多种数据源（如Kafka、HDFS、MySQL等）进行数据导入。
三、应用场景
Doris适合广泛的应用场景，特别是以下几种：
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实时数据分析：可以实时处理数据流，适合需要实时监控和分析的业务，诸如金融风控、用户行为分析等。
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BI报表与数据可视化：由于Doris提供快速的查询能力，适合用作业务智能（BI）工具的后端数据源，支持快速生成报表和可视化数据。
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大数据应用：支持对大规模数据集的分析和查询，适用于大数据处理场景。
四、数据划分细节
在Doris中，数据划分是一项重要的配置，它直接影响到系统的性能和可扩展性。Doris通过分区（Partition）和分桶（Bucket）的方式实现数据的划分。
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分区：Doris支持根据时间、范围、哈希等策略进行数据分区。分区可以提高数据的查询性能和管理效率。
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分桶：在每个分区内，Doris可以进一步使用哈希算法将数据划分为多个桶。使用分桶可以提升数据的倾斜性，提高并发查询时的性能。
下面是创建表时数据划分的示例：
CREATE TABLE sales_data (
order_id BIGINT NOT NULL,
product_id INT NOT NULL,
user_id INT NOT NULL,
amount DECIMAL(10, 2) NOT NULL,
order_date DATE NOT NULL
) ENGINE=OLAP
DISTRIBUTED BY HASH(user_id) BUCKETS 10
PARTITION BY RANGE(order_date) (
PARTITION p1 VALUES LESS THAN ('2023-01-01'),
PARTITION p2 VALUES LESS THAN ('2023-02-01'),
PARTITION p3 VALUES LESS THAN ('2023-03-01')
);
在这个示例中，我们创建了一个销售数据表sales_data，并按user_id分桶，使用10个桶，同时按order_date进行范围分区。
五、总结
Doris以其高性能、可扩展性和实时数据处理能力，在大数据分析领域展现出强大的适应性。无论是简单的数据分析，还是复杂的实时数据处理，它都能够胜任。随着越来越多的企业开始关注实时分析，Doris无疑将成为一个热门的选择。在未来的发展中，Doris有潜力继续扩大其应用范围，支持更多的场景和功能。
