前言
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WHAT
Apache Doris 是一个基于MPP架构的高性能实时分析 OLAP 引擎，以其极快的速度和易用性而闻名。
它只需要亚秒的响应时间即可在海量数据下返回查询结果，并且不仅可以支持高并发点查询场景，还可以支持高吞吐量复杂分析场景。
发展历程
2008年，2008年，Doris在百度诞生，定位为高性能分析型数据库，大幅提升了百度凤巢业务的数据分析时效性。
2012年，Doris 成长为百度首个公司级 OLAP 分析平台并正式改名 PALO。
PALO 的倒写正是 OLAP
2017年，PALO 正式对外开源，同年在百度智能云发布“百度数据仓库 PALO”云服务。
2018年，百度将 PALO 的核心引擎捐赠给 Apache 软件基金会，并命名为 Apache Doris，百度 PALO 团队开始全力推进 Doris 社区发展。
2020年，在百度 PALO 团队与社区伙伴的共同努力下，Apache Doris 社区走上发展快车道，获取了多个开源项目大奖，包括：2020 年度 OSC 中国开源项目“最佳人气项目”，2020 InfoQ 中国技术力量年度榜单“十大开源新锐项目”，2020 年度开源中国“中国开源项目 Top10”等开源奖项。
2022 年 6 月，百度正式完成商标捐赠，推进 Apache Doris 完成毕业，正式成为 Apache 软件基金会顶级项目。
2012 年之前，Doris 的定位就是一个 NoSQL 数据库。
关于 NoSQL 请参考我的博客——NoSQL是什么？
2012~2020 年期间，Doris 的定位是 NewSQL，也就是说除了要兼顾存储海量数据，也要具备 RDBMS 的 ACID 特性以及对于 SQL 的支持能力。
2020 年以后，Doris 的定位是 Lakehouse。
关于 Lakehouse 请参考我的博客——湖仓一体（Lakehouse）是什么？
使用场景
- 报表分析可视化
- 实时仪表板
- 内部分析师和经理的报告
- 高度并发的面向用户或面向客户的报表分析
- ad-hoc
- 以分析师为导向的自助服务分析，具有不规则的查询模式和高吞吐量要求。
- 统一数据仓库建设
- 一个满足统一数据仓库建设需求和简化复杂数据软件堆栈的平台。
- 流批一体
- 实时数仓
- 数据湖查询
- 通过使用外部表联合位于 Apache Hive、Apache Iceberg 和Apache Hudi 中的数据，查询性能大大提高，同时避免了数据复制。
设计目标
因为技术和需求会随着时间发生变化，Doris 也会跟着每个阶段去制定不同的目标。
第一阶段 Doris 主要还是满足专用系统的统计分析需求，第二阶段主要是满足通用的报表与数据分析可视化需求。
到今天，我们发现用户或者客户对数据的分析需求，逐渐收敛为三大块：
50% 的需求依旧是各类报表和数据分析可视化需求，就是我们经常提的 BI 的需求；
20-30% 的需求，是对日志等半结构化数据的搜索分析需求；
20-30% 的需求，是对数据科学与机器学习的需求；
而新的 Doris 将会针对这三类场景，进行重点功能和性能设计，以便支撑这三类需求。
Doris 最初的定位是新式数仓，满足在线的数据分析场景，主要以高并发小查询的性能最为出色。
但是发展到今天，它的定位正在发生变化，这个主要变化可以用 一个 T 形（一纵两横） 来说明。
一纵就是指把原来 Doris 最擅长的在线结构化 MPP 数据分析性能优化到最快，而导入实时化、存储读写性能优化、计算性能优化，这些会学习和借鉴 ClickHouse 的一些设计。
两横之一是支持半结构化数据，当前全球很多对日志等半结构化数据分析都使用 Elasticsearch，Doris 后续会加强对 ES 所支持场景的满足能力；
另一横，就是拥抱云原生技术，支持存算分离，支持较大的查询，满足对数据科学与机器学习场景的支持，这一块需要多去借鉴 Snowflake 和 Databricks 的一些设计。
当前 Doris 的新目标，就是主攻这个类似 T 形的一纵两横。
优劣势
优势
- 支持实时、离线导入，支持外部表
- 支持高并发查询，支持单表查询明细，多表联合查询
- 支持 MySQL 协议，完全兼容 MySQL 语法
- 支持 3 种数据模型，Aggregate/Unique/Duplicate
- 极简运维，架构简单，扩容简单，滚动升级
- 支持物化视图，动态分区，冷热分层
- 百度背书，社区比较活跃
Apache Doris 的单表查询明细性能略逊于 ClickHouse，但是多表JOIN 却比 CK 强，在所有开源产品中排名第一。
Apache Doris 诞生之初就定位于兼容 MySQL，它对于 MySQL 的支持的非常好，最近几年因为拥抱开源选择去兼容 Hive SQL，所以，不可能做到兼容得比较好，一些 Hive 内置函数和 UDF 等都做的不太好，如果公司有历史数仓的包袱，暂时不太建议立即转 Doris。
Aggregate 表示的是将键相同的值进行聚合；Unique 代表的是唯一的键值对；Duplicate 代码的是允许重复（键值都可以重复）
Apache Doris 的集群角色只有两个：Frontend（FE，前台节点，负责元数据保存与请求分发），Backend（BE，后台节点，负责具体的计算与存储），所以运维起来非常的方便。
劣势
- 不够成熟
- 对传统数仓兼容性比较低
- 云原生支持低
- 不支持半结构化数据
- 不支持大窗口
- C++
Apache Doris 需要借助 Elasticsearch 才能支持半结构化的数据。
Apache Doris 由于是内存计算，大窗口场景内存显然扛不住。
Apache Doris 的 FE 是 Java 开发的，BE 是 C++ 开发的，性能要好，但是社区活跃度相对来说比 Java 的要低。另外，笔者目前不太会 C++，底层问题定位与二次开发起来有难度。
主流的 OLAP 引擎对比
- Presto 相对来说显著的优点是社区成熟度较高，不同的场景都有与之对应的解决方案，但是不支持实时导入，另外也不擅长单表明细查询。
- Druid 和 Kylin 都是 MOLAP 引擎，不是当前的主流（主流是 ROLAP），其中 Doris 显著的缺点是集群角色过多（有 5，6 个之多），集群运维管理起来非常麻烦；Kylin 的缺点是部署依赖也过多，构建依赖 Spark，存储依赖 HBase（Kylin 4.x 后使用的 Parquet）。
- ClickHouse 和 Doris 两者是针锋相对的，CK 是俄罗斯最大的搜索引擎公司开发的，而 Doris 是我国最大的搜索引擎公司；CK 2016 年开源之后，紧接着 2017 年，百度就将 Doris 也开源了；CK 的单表查询明细性能稍强于 Doris，但是 Doris 的多表 JOIN 性能也是领先于 CK。
Doris 适合现在的企业级开发吗？
Apache Doris 支持实时数据的快速分析，支持多源联邦构建，支持高性能的多表 JOIN，支持 MySQL 协议，简单易上手，独立于 Hadoop 生态，相对来说运维成本较低，而且有百度为其背书，国内众多的互联网大厂都有在使用，社区相对来说也比较活跃，整体发展形式还好；但是 Doris 目前也有着比较显著的缺点，一方面不够成熟，bug 比较多（主要集中在兼容开源生态的过程中，内核是很稳定的，毕竟在百度跑了这么多年），生态不够完善，也不太兼容 Hive 等传统数仓；另一方面内核是 C++ 开发的，对于 Java 开发者来说底层的问题定位和二次开发等不太方便，另外社区生态也比不上 Java 这边。
具体怎么选择需要企业来平衡利弊，如果没有比较深的历史数仓包袱，Doris 也是一个不错的选择，否则建议还是稍等两年。