一个易于使用、高性能且统一的分析数据库

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Apache Doris 是一个用于实时分析的现代数据仓库。

它可以对大规模实时数据进行闪电般快速的分析。

源代码：

http://www.gitpp.com/plugplo/doris

在公交站，如果可以看到车辆的实时到站情况，就可以快速做出决策：等车还是骑车？

对效率的追求也决定着我们对实时有着天然的需求，这也就成为数仓开发绕不开的一个话题：实时数仓。

今天将为大家介绍开源实时数仓目前最佳的技术选型工具 ——Apache Doris。

Apache Doris 是一款基于 MPP 架构的易用、高性能实时分析型数据库，以极速、易用著称，海量数据下仅需亚秒级响应时间即可返回查询结果，不仅能支持高并发的点查询场景，还能支持高吞吐的复杂分析场景。

Apache Doris 可以完美适用于报表分析、即席查询、统一数据仓库、数据湖查询加速等场景，用户可以在 Apache Doris 上构建用户行为分析、AB 测试平台、日志检索分析、用户画像分析、订单分析等各类应用。

以下是关于Apache Doris作为开源实时数仓技术选型工具的一些关键点：

1. 高性能与实时性 ：

• Doris采用MPP（大规模并行处理）架构与分布式存储，能够支持PB级别的数据存储和分析。

• Doris的查询性能卓越，可以在亚秒级返回查询结果，满足实时数据分析的需求。

• Doris支持实时数据同步和分析，适用于需要快速响应业务变化和数据更新的场景。

• Doris兼容MySQL协议，用户可以使用熟悉的SQL语法进行查询和分析。

• Doris的架构简洁，易于运维，且支持横向扩展，可以根据业务需求轻松增加节点以提升性能。

• Doris适用于报表分析、即席查询、统一数仓构建、数据湖联邦查询加速等多种场景。

• 用户可以在Doris上构建用户行为分析、AB实验平台、日志检索分析、用户画像分析、订单分析等应用。

• Doris由百度捐赠给Apache基金会进行孵化，并在Apache导师的指导下由孵化器项目管理委员会成员进行孵化和运营。

• Doris社区已经聚集了来自不同行业数百家企业的600余位贡献者，每月活跃贡献者人数超过120位。

• Doris已经在全球超过4000家企业的生产环境中得到应用，包括百度、美团、小米、京东、字节跳动、腾讯、网易等知名互联网公司。

• Doris在多个传统行业如金融、能源、制造、电信等领域也有着丰富的应用。

综上所述，Apache Doris凭借其高性能、实时性、易用性、扩展性和丰富的应用场景，成为了开源实时数仓领域目前最佳的技术选型工具之一。在公交站查看车辆的实时到站情况，以及在其他需要快速响应和决策的场景中，Apache Doris都能提供有力的支持。

以下是Doris的一些主要使用场景：

1. 实时数据分析 ：

• Doris支持数据的实时写入和实时分析，这使得它能够应用于需要快速响应业务变化和数据更新的场景。例如，在电商领域，Doris可以用于实时分析用户行为、销售数据、库存状态等，帮助企业快速做出决策。

• Doris支持对大量用户行为数据进行实时或近实时的分析，帮助企业了解用户习惯、偏好和趋势。这对于提升用户体验、优化产品功能和营销策略至关重要。

• Doris可以高效地存储和分析海量的日志数据，支持快速的查询和检索。无论是系统日志、应用日志还是用户访问日志，Doris都能提供实时的分析和洞察，帮助企业快速定位问题、优化性能和保障安全。

• Doris可以作为统一数仓的存储和查询引擎，支持多种数据模型和计算场景。它可以与各种数据源（如关系型数据库、NoSQL数据库、Kafka等）进行对接，实现数据的实时同步和分析。此外，Doris还支持多种数据格式（如CSV、Parquet、ORC等）的导入和导出，方便数据的集成和共享。