在 12 月 14 日的 Doris Summit Asia 2024 上，Apache Doris 创始人 & PMC 成员马如悦在开场演讲中，
围绕“现代化数据仓库”这一主题，指出 3.0 版本是 Apache Doris 研发路程中的重要里程碑，他将这一进展总结为“实时之路”、“统一之路”和“弹性之路”。
详细介绍了所对应的核心特性的设计思考与应用价值，揭晓了 2025 年社区发展蓝图。
本文节选自马如悦在 Doris Summit Asia 2024 上的演讲，以马如悦第一人称叙述，经编辑。
最具影响力开源大数据项目之一
Apache Doris 自 2013 年创建至今已 10 年有余，截至目前，
GitHub Stars 已近 13,000，社区的贡献者达到近 670 名，平均每月活跃贡献者超过 120 名
。这一成就使其超越了 Spark、Kafka 等项目，成为开源大数据和数据库领域中月活开发者最多的项目。此外，Apache Doris 在所有 Apache 项目中官网浏览量稳居第一，2024 年 4 月网站 PV 高达 900w，可见其受欢迎程度。
全球中大型企业规模突破 5000 家
在 Apache Doris 技术持续创新与稳步发展下，越来越多的用户及企业选择并使用 Apahce Doris。我记忆犹新的是，2022 年时，Apache Doris 所覆盖企业规模不足千家，然而，
时隔仅 2-3 年，目前正在使用 Apache Doris 的中大型企业已突破 5000 家，并且不断有新的用户了解并尝试使用 Doris
。
这一迅猛增长得益于社区所有用户及开发者的反馈、建议及开发共建，同时也离不开其商业公司飞轮科技提供的技术驱动、用户维系和社区建设等全方位的支持。
这 5000 家企业覆盖范围十分广泛且多元化，
包括金融、互联网、电信、游戏、交通物流、零售快消、能源制造等多个领域
，并且正在不断拓展新的应用场景，这充分证明了 Apache Doris 的强大性能及广泛适用性。今天到场的许多嘉宾正是我们的用户，在接下来的议程中，他们也将带来精彩的主题演讲，期待能给更多人带来启发与洞见。
2024 年，Apache Doris 重点推出了 3.0 版本，这一版本是研发之路上的重要里程碑。其缘由在于，自诞生之初，Apache Doris 就定位于现代化实时数据仓库。在 3.0 版本之前，尽管它在很多特性上都非常领先、大受欢迎，但并未完全实现现代化特性。然而，
"现代化"这一理念在 3.0 版本中得以全面实现，并得到了充分的验证。
接下来，我将从实时、统一和弹性三个方面，介绍 Apache Doris 在现代化数据仓库创新之路上的进展。
Real-Time
，实时之
路
随着工业 3.0 发展阶段的到来，数字技术已成为主流，企业正全面迈入实时分析时代。从以往批量报表转变为如今的实时仪表盘，从面向内部的分析扩展为面向外部的分析服务，从静态报表到交互式即时查询，从以人为中心到自动算法调用.....这些变化都对实时性提出了非常高的要求。
实时分析是 Apache Doris 最为基础且核心的特性之一。项目建立之初，大多数用户正是被 Doris 的实时性所吸引。如今，Apache Doris 的实时性无疑已成为业界的标杆。
那么，Apache Doris 是如何实现如此强大的实时分析性能呢？
01 秒级实时数据写入
实时数据的核心在于确保数据的新鲜度和快速可见性。为实现这一目标，
Apache Doris 在实时数据的导入与存储方面进行了大量优化
，具体分为以下三部分：
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秒级实时数据写入：
支持秒级的实时数据写入，能够通过高效的 StreamLoad 和 Insert Into 功能实现快速数据导入。此外，它还支持服务端的批量 Group Commit，提升数据高频实时写入的效率。同时，Doris 可自动从 Kafka 拉取数据，并支持数据库的 CDC、Flink 和 Spark 的实时数据导入，并均可实现秒级入库。
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高性能数据更新：
引入基于 Merge-on-Write 的主键模型，该表模型在数据写入时即对需要删除或更新的数据进行标记，始终保证有效的主键只出现一个文件中。同时，Doris 也支持 UPSERT 操作，包括条件更新、条件删除和部分列更新，以及基于 Sequence 列的并发导入事务。这对于高频写入的场景来说，大大减少了查询执行时的额外消耗。
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轻量级元数据变更：
支持轻量级的元数据变更操作，如更改列名、增加或删除值列，以及调整 Varchar 列的长度等。这些操作可在毫秒级别内完成，确保数据能够实时更新，满足实时性需求。
02 极速交互式分析性能
相较于事务型数据库，分析数据库则更注重交互式分析体验。为提供更好的交互性分析，Apache Doris 在性能上不断优化，包括对向量化引擎、基于 CBO 的优化器、丰富的索引支持、单表/多表物化视图以及在 ARM 架构下的深度优化等。在这些能力的加持下，Apache Doris 在测试集中表现优异：
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在 ClickBench 测试中，Apache Doris 分别在 2022、2024 年 10 月，
在榜单上领先所有工业界数据库
。
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在 TPC-H 测试中，Apache Doris 在 Join 场景中表现优异，
其性能约为 Greenplum 的 3 至 8 倍
。
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在 TPC-DS 测试中，
Apache Doris 性能较 Trino/Presto 提升了约 3 倍。
03 超大规模用户高并发查询
在数据量不断激增的当下，高并发查询的需求也愈发地明显。
Apache Doris 在高并发查询方面进行多项优化，最终实现了单节点最高上万 QPS 的并发：
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分区分桶裁减：
采用 Partition、 Bucket 两级分区，通过 Hash 将数据打散至各个节点中，以此提升读取并行度和吞吐量。
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主键索引 & 倒排索引：
提供丰富的索引结构来加速数据的读取和过滤。通过索引显著减少了需要扫描的行数，降低 CPU 和 IO 的压力，大幅提升了系统整体并发能力。
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行列混存：
引入行式存储格式，在数据服务场景中行存更为高效，可减少磁盘访问次数。用户可指定开启行存，点查时每行只需一次 IO，在宽表列较多的情况下性能有数量级提升。
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点查短路径及预处理语句优化：
实现了点查短路径优化，绕过查询优化器以及 PlanFragment 来简化 SQL 执行流程，直接使用快速高效的读路径来检索所需的数据。同时，FE 端支持与 MySQL 协议兼容的预处理语句，在 CPU 成为瓶颈时，Prepared Statement 可实现 4 倍以上的性能提升。
04 高可用架构设计
分析型数据仓库如今不仅为企业内部提供 BI 报表和分析，还广泛服务于外部客户及大量高并发用户。因此实时系统需要秒级数据入库和查询，且不允许停机维护。对于此，Apache Doris 的优势也十分明显：
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简洁架构设计：
采用简洁的架构设计，确保元数据节点（FE）和存储计算节点（BE）均无单点故障，确保在硬件故障时，服务能够持续运行而不受影响。
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在线扩容与滚动升级：
支持在线扩容和滚动升级，用户能够在不中断服务的情况下，灵活地调整计算资源和存储容量，极大地提升了系统的弹性，允许用户根据实际需求快速扩展。
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数据自动均衡：
系统提供数据自动均衡功能，确保数据在各节点间均匀分布，从而提升查询性能和资源利用率。
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在线模式变更：
用户可以在不停机的情况下动态增删索引，快速响应业务变化，灵活地调整数据结构以满足不同场景的需求。
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存算分离支持：
在 3.0 版本中引入了存算分离，可以通过多计算集群实现查询负载间的物理隔离以及读写负载隔离，计算和存储资源可以独立扩展，进一步提升了系统的灵活性和性能。
Unified，统一之路
在大数据分析领域，企业面临着多样化的分析需求，往往需要部署多个工具或技术来应对不同场景。这种做法往往导致组件繁多、运维成本高昂、数据链路冗长以及数据重复存储等诸多问题。
数据仓库几经发展，逐步从传统数据仓库演变为大数据平台/数据湖，如今又迎来了现代化数据仓库，对应的架构也在发生着变化。
底层数据源类型从传统的结构化数据扩展为多种半结构化数据；中间层从 ETL、数据仓库、数据湖相互独立演变为相互融合；顶层则引入了数据科学、机器学习和人工智能应用。这些演变都对数据处理的时效性、灵活性与效率提出更高的要求。
在这样的背景下，Doris 作为现代化统一数据仓库，能够有效应对多样的分析场景。
其 All-In-One 的设计理念不仅简化了数据的使用和管理，还使企业将精力从复杂的数据基础设施管理转向上层的数据应用。
01 湖仓无界
"湖仓无界"，即 Lakehouse，是数据领域的全新概念。Apache Doris 作为一款现代化的数据仓库，凭借其独特的架构，完美诠释了这一理念。
而 Apache Doris 之所以能被称为 Lakehouse，主要得益于其两大特性：
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联邦查询能力：
Apache Doris 通过扩展 Catalog 和存储插件，使用户无需将数据物理集中至统一的存储空间，在保持各数据源独立性的同时，仅借助 Apache Doris 即可实现多个异构数据源的统一分析，既可以直查外部表以及存储文件、也可以执行内表和外表以及外表相互之间的关联分析。此外。目前 Apache Doris 已经支持了 10 余种主流湖、仓、关系型数据库的连接器。
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开放的数据湖特性：
Apache Doris 引入高吞吐读写 API，也称之为 Data API 或 Storage API。打破了数据封闭性，使外部引擎能直接、高效地访问和存储 Doris 中的数据，无需受限于造成性能瓶颈的 JDBC/ODBC 协议。
凭借这些特性，Apache Doris 既能作为强大的 SQL 查询引擎，也能作为开放、灵活的数据湖，实质上满足了 Lakehouse 的定义。
那么，Apache Doris 与其他纯粹的 Lakehouse 相比较，其优势在哪里？其核心在于“避免过早复杂性”，这里我通过一个例子来说明。
对于许多业务团队而言，其业务数据量可能仅有几百 GB，甚至更少，且尚未引入如 HDFS 这类复杂的数据架构。对于这种情况，Apache Doris 只需简单的几个节点即可迅速投入使用，部署过程极为简便。随着系统和业务需求的逐步复杂化，比如需要集成机器学习引擎或查询 HDFS 上数据时，凭借 Apache Doris 灵活的架构设计及弹性，能够实现逐步的升级与演进，无需在最开始就搭建复杂的系统。
许多用户在使用某些 Lakehouse 产品时感到不便，其根源在于这些产品要求用户在数据量有限的情况下就搭建复杂的 HDFS 及多个组件，这无疑增加了不必要的复杂性，也即“过早复杂性”。相比
之下，Apache Doris 则秉持着从简单到复杂的逐步演进原则，有效避免了这一问题。
02 半结构化数据分析
2024 年，我们注意到一个显著的趋势，
将近一半的 Elasticsearch 使用者倾向于采用 Apache Doris 来替代 Elasticsearch。
尽管 Elasticsearch 在半结构化数据分析领域占有一席之地，但随着 Apache Doris 的持续突破，正逐步成为未来半结构化数据分析的核心引擎。
这一转变主要归功于三大关键点：
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复合数据类型：
支持 Array、Map、Struct、JSON 复合数据类型，常用于用户行为和画像分析、点查、查询数据湖中 Parquet ORC 等格式数据的场景。
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Variant 数据类型：
支持 Variant 数据类型，支持存储半结构化数据以及包含不同数据类型（如整数、字符串、布尔值等）的复杂数据结构，无需提前在表结构中定义具体的列。擅长处理复杂多变的嵌套结构，可自动推断列信息并合并到现有 Schema，支持动态子列的存储。同时，表中可以同时包含灵活的 Variant 列和静态列，提供更大的存储和查询灵活性。相较于 JSON 类型，存储空间减少了约 65%，查询速度提升超 10 倍。
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String 数据类型：
优化了正则匹配和子串匹配算法，引入了 NGram BloomFilter，提升了使用 LIKE 语句时的查询速度；同时，通过倒排索引，对文本进行细粒度分词，使得用户可以使用 MATCH 等相关语句，实现文本快速检索。
Elastic，弹性之路
弹性的重要性在于它能够提升数据库的灵活性、可扩展性以及资源利用率，同时可降低企业的运维成本和潜在风险。为此，Apache Doris 在提升弹性方面也在不断努力。
01 存算一体
在存算一体时代，Apache Doris 便提供了弹性资源管理功能，先是推出了基于资源标签（Resource Tag）的物理隔离方案，后在 2.1 版本中推出了 Workload Group 管理方案，能够基于 CGroup 技术在每台机器上实现 CPU 资源的硬限和软限。在存储方面也很早便实现了冷热分层策略，热数据存储在成本更高的 SSD 盘上，而冷数据则存储在相对低成本的 HDD 盘甚至更为廉价的对象存储上，保存方式也从多副本变为单副本，冷数据无需占用宝贵的本地机器资源，从而避免了因扩充容量而购买更多机器的需求。
