一，spark sql与doris
spark虽然是一个计算引擎，但spark sql支持符合通用语法的sql查询，延迟为分钟级。
doris是一个OLAP数据库，支持对大数据的复杂查询，延迟为秒级。
doris比spark sql快，主要原因在于使用场景不同导致的架构不同。spark sql启动一个查询，需要进行资源调度、任务调度、任务分发，耗时更久。doris是常驻进程，启动一个doris查询后，快速的对sql生成执行计划，下发到执行引擎。
doris是完全在内存中处理数据，spark在内存不够时会借助磁盘，这也会拖慢spark sql的运行速度。
二，doris的案例
1，美团外卖使用doris构建近实时仓库
https://tech.meituan.com/2020/04/09/doris-in-meituan-waimai.html
以Doris引擎为驱动的ROLAP模式可以较好地处理汇总与明细、变化维的历史回溯、非预设维的灵活应用、准实时的批处理等场景。
而Kylin为基础的MOLAP模式在处理增量业务分析，固化维度场景，通过预计算以空间换时间方面依然重要。
数据库技术进步飞速，近期柏睿数据发布全内存分布式数据库RapidsDB v4.0支持TB级毫秒响应（处理千亿数据可实现毫秒级响应）。可以预见，数据库技术的进步将大大改善数仓的分层管理与应用支撑效率，业务将变得“定义即可见”，也将极大地提升数据的价值。
Doris既可以进行高效的实时计算，也可以进行明细查询，类似mysql数据，但其能处理的数据量又是mysql望尘莫及的。
在不确定的场景下，如历史数据会变化、维度不确定的场景下，doris是完美的解决方案