Apache Doris設計思想介紹與應用場景
MPP ( Massively Parallel Processing )，即大規模並行處理，在資料庫非共享叢集中，每個節點都有獨立的磁碟儲存系統和記憶體系統，業務資料根據資料庫模型和應用特點劃分到各個節點上，每臺資料節點透過專用網路或者商業通用網路互相連線，彼此協同計算，作為整體提供資料庫服務。非共享資料庫叢集有完全的可伸縮性、高可用、高效能、優秀的價效比、資源共享等優勢。簡單來說，MPP 是將任務並行的分散到多個伺服器和節點上，在每個節點上計算完成後，將各自部分的結果彙總在一起得到最終的結果 ( 與 Hadoop 相似 )。
MPP資料庫的主要特點
分散式架構：MPP資料庫透過將資料和處理任務分散到多個節點上，實現水平擴充套件，能夠高效處理大量資料。
無共享架構：每個節點獨立執行，擁有自己的資源，這增強了系統的可靠性和容錯能力。
並行查詢處理：可以在多個節點上並行執行查詢，顯著提高了效能。
資料分割槽：將資料劃分為小塊，每個節點負責特定部分，便於高效處理。
高效能運算：針對複雜分析和資料倉儲進行了最佳化，支援並行處理和高效的儲存引擎。
可擴充套件性：透過增加節點，可以輕鬆擴充套件以應對不斷增長的資料量和使用者需求。
高可用性：採用冗餘和複製機制，確保系統始終可用，減少停機時間。
支援複雜查詢：能夠高效處理涉及多表連線、子查詢和聚合的複雜查詢。
列儲存：許多MPP資料庫使用列式儲存，提升分析工作負載的效能。
與分析工具整合：與各種分析框架和商業智慧平臺相容，便於資料驅動的決策。
Apache Doris
Apache Doris 是一個現代化的 MPP（大規模並行處理）資料庫，主要用於實時分析和報表查詢。它採用了分散式儲存和計算架構，資料分片是其核心機制之一。Doris 主要解決 PB 級別的資料量（如果高於 PB 級別，不推薦使用 Doris 解決，可以考慮用 Hive 等工具），解決結構化資料，查詢時間一般在秒級或毫秒級。
高效的資料傳輸機制：為了應對大規模資料讀取和傳輸的需求，Doris 支援 Arrow Flight SQL 協議，這一協議能夠顯著提高資料傳輸效率，實現百倍飛躍。
冷熱資料分層功能：在 Doris 2.0 版本中引入了冷熱資料分層功能，可以將冷資料下沉到成本更低的物件儲存中，同時減少因儲存附加帶來的開銷。
易用性和運維成本低：Doris 設計上注重使用者體驗，具有極速易用的特點，僅需亞秒級響應時間即可返回查詢結果。此外，它還具備較低的運維成本和使用成本
應用場景
報表分析：Doris 可以快速生成各種報表，適用於企業的經營分析決策、日誌分析、使用者行為洞察等場景。
即席查詢：由於其高效的查詢效能，Doris 也適用於需要即席查詢的場景，比如臨時的資料分析需求。
統一數倉構建：Doris 可以作為企業統一數倉的核心元件，支援複雜的查詢和資料整合需求。
資料湖聯邦查詢加速：Doris 支援與位於 Apache Hive、Apache Iceberg 等平臺的外部表聯合查詢，加速資料湖中的聯邦查詢。
使用者行為分析和 AB 實驗平臺：使用者可以基於 Doris 構建使用者行為分析系統和 AB 實驗平臺，以最佳化產品和服務。
實時資料分析：Doris 在實時資料分析領域表現優異，適用於需要實時處理和分析大量資料的業務場景。
存算分離的架構主要有以下幾個原因：
效能最佳化：將儲存和計算分開，可以針對不同的需求最佳化各自的資源。例如，儲存可以使用高效的列式儲存格式，而計算節點則可以專注於執行復雜的查詢。
靈活性與可擴充套件性：存算分離允許獨立擴充套件儲存和計算資源。當需要處理更多資料時，可以單獨增加儲存節點；當需要更強的計算能力時，可以增加計算節點。
資源利用率提升：存算分離使得計算資源可以根據需求動態調整，避免了資源的浪費。例如，計算負載較高時，可以臨時增加計算節點，而不必同時增加儲存節點。
簡化維護：儲存和計算的分離可以簡化系統的維護和管理。可以獨立更新或最佳化儲存層和計算層，而不影響整體系統的執行。
支援多種資料訪問模式：存算分離能夠支援不同的資料訪問場景，如批處理和實時分析，使得資料處理更加靈活。
降低成本：透過靈活配置儲存和計算資源，企業可以根據實際需求選擇合適的硬體和服務，降低整體運營成本。
Apache Doris的MetaService設計思想主要包括以下幾個方面：
集中管理：MetaService負責管理和維護整個叢集的後設資料，包括資料庫、表、分割槽等資訊，提供集中化的管理方式，確保後設資料的一致性和可靠性。
高可用性：透過引入主從複製機制，MetaService能夠在主節點故障時迅速切換到備用節點，確保系統的高可用性，減少單點故障的風險。
實時更新：MetaService支援後設資料的實時更新和快速讀取，能夠快速響應系統中的變化，保證資料的及時性和準確性。
分散式架構：MetaService設計為分散式架構，可以橫向擴充套件，以適應大規模叢集的需求，提升系統的整體效能和擴充套件性。
高效能：透過最佳化後設資料的儲存和訪問方式，MetaService能夠提供高效的後設資料查詢效能，支援快速的後設資料操作。
靈活的事務處理：支援ACID事務，確保後設資料操作的原子性和一致性，避免因併發操作導致的資料不一致。
多種資料來源支援：MetaService能夠與多種型別的資料來源協同工作，便於整合和擴充套件。
FoundationDB 是由蘋果公司開發並維護的高效能分散式資料庫，設計用於處理大量結構化資料，具有高可用性、強一致性以及水平擴充套件等特性。
https://github.com/apple/foundationdb
FoundationDB在多節點的商用伺服器叢集上執行，透過分散式架構實現了高可擴充套件性。隨著資料量的增長，可以輕鬆新增更多的伺服器來擴充套件儲存容量。
最佳化的演算法和資料結構使得FoundationDB在讀/寫操作中表現出色，特別是在寫密集型場景下，提供了高效的效能。
FoundationDB使用基於ACID事務的模型，確保了資料的一致性和完整性。無論是在讀/寫密集型工作負載下，都能保證資料在任何時候都是準確無誤的。
學習曲線較陡峭：
作為一個功能強大的分散式資料庫系統，FoundationDB的複雜性相對較高。對於初學者來說，可能需要花費一定的時間和精力來學習和掌握其使用方法和原理。
應用遷移相對困難：
由於FoundationDB不支援MySQL協議和SQL語法，對於已經使用MySQL等傳統關係型資料庫的應用程式來說，遷移到FoundationDB可能會面臨一定的挑戰。這包括資料遷移、應用程式改造等方面的工作
FoundationDB主要應用場景：
1. 金融行業
高頻交易系統：FoundationDB的高效能和低延遲特性使其成為高頻交易系統的理想選擇，能夠確保交易資料的實時性和準確性。
風險控制系統：在風險管理中，FoundationDB的強一致性和事務支援保證了資料的可靠性和一致性，有助於金融機構及時識別和控制風險。
2. 物聯網（IoT）
實時資料處理：物聯網平臺需要處理來自各種裝置的實時資料流，FoundationDB的分散式架構和高效讀寫效能能夠滿足這一需求，提供可靠的資料儲存和查詢服務。
裝置狀態監控：透過FoundationDB，物聯網平臺可以實時監控裝置的狀態，確保裝置的正常執行和及時維護。
3. 電子商務
高併發訂單處理：在電子商務平臺中，FoundationDB能夠支援高併發的訂單處理，確保在促銷活動或節假日等高峰期也能保持系統的穩定執行。
庫存管理：透過FoundationDB，電子商務平臺可以實時更新庫存資訊，避免超賣或庫存積壓等問題。
4. 遊戲行業
實時多人線上遊戲：FoundationDB的低延遲和高併發特性使其成為實時多人線上遊戲的首選資料庫，能夠確保遊戲過程中的流暢性和穩定性。
遊戲資料分析：遊戲公司可以利用FoundationDB儲存和分析玩家的遊戲資料，以最佳化遊戲體驗和制定營銷策略。
5. 大資料分析
資料預處理和儲存：FoundationDB可以用於預處理和儲存大量的原始資料，為後續的資料分析任務提供可靠的資料來源。
與大資料框架結合：FoundationDB可以與Hadoop、Spark等大資料框架結合使用，提供高效能的資料儲存和查詢服務，加速資料分析過程。
6. 雲服務提供商
構建可擴充套件的雲基礎架構：雲服務提供商可以利用FoundationDB構建可擴充套件、可靠的雲基礎架構服務，滿足不同使用者的儲存需求。
彈性伸縮：隨著資料量的增長，雲服務提供商可以輕鬆新增更多的伺服器來擴充套件FoundationDB的儲存容量，確保服務的連續性和穩定性。
7. 實時應用
線上遊戲、流媒體服務等：這些應用需要快速響應和頻繁更新的資料操作，FoundationDB的高效能和低延遲特效能夠滿足這些需求。
FoundationDB架構圖
日誌儲存與分析的經典場景
Apache Doris在日誌儲存與分析領域的實踐指南：
- 整體架構：
- 日誌採集和預處理：透過HTTP APIs，多種日誌採集工具如Logstash、Filebeat等將日誌資料寫入Apache Doris。
- 日誌儲存和分析引擎：Apache Doris提供高效能、低成本的統一日誌儲存，並透過SQL介面提供豐富的檢索分析能力。
- 日誌分析和告警介面：支援透過標準SQL介面查詢Apache Doris，提供簡單易用的介面，如Grafana、Superset等。
- 特點與優勢：
- 高吞吐、低延遲：支援每天百TB級、GB/s級日誌資料持續穩定寫入，延遲保持在1s以內。
- 低成本儲存：支援PB級海量儲存，相比Elasticsearch節省60%到80%的儲存成本，冷資料儲存到S3/HDFS可再降50%成本。
- 高效能檢索分析：支援倒排索引和全文檢索，常見查詢秒級響應。
- 開放易用生態：上游對接Logstash、Filebeat等，下游對接Grafana、Superset等，相容MySQL協議和語法。
- 高效能、低成本實現：
- 寫入吞吐提升：利用SIMD等CPU向量化指令提升JSON資料解析速度和索引構建效能，寫入效能是Elasticsearch的3～5倍。
- 儲存成本降低：去掉正排索引，採用列式儲存和Zstandard壓縮演算法，壓縮比高達5～10倍，冷熱分層功能進一步降低儲存成本。
- 查詢效能提升：簡化全文檢索流程，針對日誌場景常見查詢做專門最佳化，如TopN動態剪枝。
- 分析能力強：
- 標準SQL支援：相容MySQL協議和語法，支援檢索、聚合、多表JOIN等多種資料分析能力。
- Flexible Schema：支援動態欄位增減和索引調整，適應日誌資料的迭代變化。
新架構移除Kafka，ODS層直接到Doris
Apache Doris開源專案的目錄結構通常包括以下主要部分：
1.
be/（Backend）存放後端程式碼，包括儲存引擎、查詢處理等核心功能。 包括資料解析、執行計劃、儲存格式等模組。
2.
fe/（Frontend）包含前端服務的程式碼，負責使用者介面和SQL解析。 處理使用者請求、SQL編譯和查詢最佳化。
3.
docs/包含專案的文件，包括使用者手冊、開發指南和API文件。
4.
tests/包含單元測試和整合測試的程式碼，確保程式碼質量。 分為不同的測試模組，便於管理和擴充套件。
5.
tools/存放各種工具和指令碼，用於構建、部署和管理Doris。 包括資料匯入匯出工具、監控工具等。
6.
conf/包含配置檔案和示例，幫助使用者進行系統配置。
7.
examples/提供示例程式碼和用例，幫助使用者快速上手使用Doris。
結論
Apache Doris憑藉其高效能、易用性和實時分析能力，成為多種資料分析場景的理想選擇。無論是在商業智慧、實時資料分析還是資料整合方面，Doris都能提供強大的支援，為企業決策提供資料驅動的洞察。
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作者：Petter Liu
出處：http://www.cnblogs.com/wintersun/
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