Apache Doris：重塑湖仓一体架构的高效计算引擎

引言：

在当今数据驱动的时代，企业面临着日益增长的数据分析需求，既要处理海量异构数据，又要实现低延迟的实时分析。湖仓一体架构作为融合数据湖灵活性与数据仓库高效性的新兴模式，正在成为企业数据平台的主流选择。然而，如何解决数据湖查询性能瓶颈与数据仓库存储成本过高的矛盾，成为构建高效湖仓架构的关键挑战。本文将深入解析 Apache Doris 在湖仓一体架构中的核心定位、关键作用以及相较于其他产品的独特优势，揭示其如何成为连接数据湖与数据仓库的 "超级桥梁"。

湖仓一体架构的演进与矛盾

湖仓一体（Lakehouse）架构并非简单的数据湖与数据仓库的叠加，而是通过统一的存储层和计算层，实现了两者优势的有机融合。传统数据湖以低成本、高扩展性著称，支持结构化、半结构化和非结构化数据的存储，但其查询性能尤其是复杂聚合分析能力较弱；数据仓库则以高效的查询性能和完善的数据治理能力见长，但存储成本高且灵活性不足。湖仓一体架构通过引入开放表格式（如 Apache Paimon、Iceberg）作为事务层，在云对象存储之上构建了具备 ACID 特性的数据管理能力，同时保留了数据湖的开放性和扩展性。

然而，在实际落地过程中，湖仓架构仍面临着 "存储与计算" 的核心矛盾。以小米集团为例，其多业务线产生的海量数据需要同时满足实时分析和历史回溯需求，传统架构不得不采用多引擎并存的方式：用 Paimon/Iceberg 存储海量数据，用 Druid 处理实时指标，用 Presto 进行交互式分析，导致数据冗余、口径不一致和运维复杂度激增。这种 "存储多源异构、计算引擎割裂" 的状况，使得数据平台难以同时满足性能、成本和灵活性的要求。

湖仓架构的本质挑战在于存储格式通用性与计算效率专用性之间的天然张力。数据湖格式为适配多引擎读写，必须保持通用性，这在高频查询场景下会带来额外的解析开销；而专用计算引擎虽能优化查询性能，却往往受限于特定存储格式，丧失了灵活性。要突破这一困境，需要一种能够深度融合通用存储与高效计算的技术方案，而 Apache Doris 正是这一方案的关键执行者。

Doris 在湖仓架构中的核心定位

Apache Doris 作为一款高性能 MPP 分析型数据库，在湖仓一体架构中扮演着统一计算引擎与查询加速层的核心角色。它既不是替代数据湖的存储方案，也不是独立于湖仓体系的数据仓库，而是连接两者的 "智能桥梁"，实现了 "存储在湖、计算在仓" 的高效协同模式。

在物理架构上，Doris 位于数据湖存储层（如 Paimon/Iceberg）与业务应用层之间，通过多 Catalog 机制实现对各类数据湖格式的原生支持。从 Doris 1.2 版本引入多 Catalog 特性开始，到 2.1 版本强化对 Paimon 的支持，再到 3.x 版本持续优化数据湖集成能力，Doris 已形成了完善的湖仓对接体系。这种架构设计使 Doris 能够直接访问存储在数据湖中的原始数据，避免了传统架构中数据在湖仓之间冗余复制的问题。

双向赋能是 Doris 湖仓定位的核心特征：一方面，Doris 将数据湖的海量冷数据、全量历史数据保留在 Paimon 等开放格式中，维持低成本存储优势；另一方面，通过物化视图、本地缓存等机制，将高频访问的热数据转换为 Doris 高效的内部存储格式，利用其列存结构、自适应编码和原生索引实现亚秒级查询响应。这种分层存储策略，既解决了数据湖的性能瓶颈，又避免了纯数据仓库方案的存储成本问题。

在小米的实践中，基于 Doris+Paimon 的湖仓架构实现了计算引擎从 4 种精简到 2 种，存储格式从 4 种统一为 2 种，不仅简化了架构复杂度，更通过 Doris 的查询加速能力，使 TPC-DS 1TB 测试集的总体查询性能达到 Trino 的 5 倍。这一案例充分证明了 Doris 作为湖仓计算中枢的关键价值。

Doris 在湖仓场景中的关键作用

Apache Doris 在湖仓一体架构中发挥着多维度的关键作用，涵盖数据访问、查询加速、实时集成和统一管理等多个层面，成为释放湖仓数据价值的核心引擎。

数据湖查询性能加速器

Doris 通过一系列深度优化技术，彻底解决了数据湖查询性能低下的痛点。其核心优化包括：

• 元数据驱动的智能裁剪：Doris 支持对 Paimon/Iceberg 表的分区、分桶信息进行精准解析，实现谓词下推和数据裁剪，大幅减少扫描数据量。在小米的实践中，这一优化使部分查询的数据扫描量降低 90% 以上。

• 向量化引擎加速：Doris 采用 C++ 向量化执行引擎，针对 Paimon 的 Merge-on-Read 表和 Deletion Vector 特性进行专门优化，显著提升了更新数据的读取效率。

• 多级缓存机制：引入本地文件缓存加速热点数据访问，结合内存缓存和 SSD 高速存储，实现不同热度数据的分级加速。

这些优化使得 Doris 在数据湖查询场景中展现出卓越性能。在 Paimon TPC-DS 1TB 测试集上，Doris 的总体查询性能是 Trino 的 5 倍，其中复杂聚合查询性能提升更为显著。

实时数据集成中枢

Doris 通过与 Flink 等流处理引擎的深度集成，构建了湖仓架构中的实时数据通道。基于 Flink Doris Connector 组件，用户可以实现从业务数据库到 Doris 的实时同步，或通过 Flink 将处理后的数据写入 Paimon 数据湖，再由 Doris 进行实时查询加速。这种 "Flink+Paimon+Doris" 的架构实现了真正的流批一体：

• 支持 Flink CDC 直接同步数据至 Doris，满足毫秒级实时分析需求

• 通过 Paimon 的流批一体存储特性，实现实时数据与历史数据的统一管理

• 利用 Doris 的物化视图功能，支持基于 Paimon 增量数据的实时聚合

某互联网企业采用该架构后，用户行为分析的实时性从小时级提升至分钟级，同时降低了 70% 的存储成本。

统一数据访问门户

Doris 的多 Catalog 特性使其能够无缝对接多种数据源，成为湖仓架构中的统一数据访问入口。用户无需关心数据存储位置和格式，通过标准 SQL 即可查询：

• Paimon/Iceberg 等数据湖表

• Hive 等数据仓库表

• Kafka 等流数据

• MySQL 等业务数据库

这种联邦查询能力极大简化了数据分析流程，使数据分析师可以专注于业务逻辑而非数据位置。腾讯云通过 Doris 的 Iceberg Catalog 功能，实现了数据湖与数据仓库的联合查询，复杂报表生成效率提升 3 倍以上。

智能数据治理工具

Doris 提供了完善的数据治理能力，包括：

• 快照管理与时间旅行：支持 Paimon/Iceberg 的快照历史查询和时间旅行功能，方便数据回溯和版本管理

• 细粒度权限控制：实现基于角色的访问控制（RBAC），可精确到表、列级别的权限管理

• 数据一致性保障：通过物化视图的强一致性改写能力，确保查询结果与源数据一致

这些功能使 Doris 成为湖仓架构中数据治理的关键组件，有效解决了数据湖环境下的数据质量和安全问题。

相较于其他产品的独特优势

在湖仓计算引擎领域，Apache Doris 相较于 Presto、ClickHouse、Spark SQL 等产品具有多方面的独特优势，这些优势源于其专为湖仓场景设计的技术架构和优化策略。

性能优势：更高的查询效率

与 Presto 等通用查询引擎相比，Doris 在湖仓查询场景中展现出数量级的性能优势。这主要得益于：

• 存储计算协同优化：Doris 的内部存储格式与计算引擎深度耦合，而 Presto 作为通用引擎需要适配多种存储格式，必然带来性能损耗。在复杂聚合查询中，Doris 的向量化执行引擎优势尤为明显。

• 智能索引技术：Doris 内置前缀索引、布隆过滤器等多种索引类型，可针对数据湖表构建二级索引，大幅减少数据扫描量。而 Presto 主要依赖底层存储的索引能力，灵活性不足。

• 查询优化器：Doris 的 CBO（代价优化器）针对湖仓场景进行了专门优化，能够生成更优的执行计划，尤其是在多表关联和子查询场景中表现突出。

实测数据显示，在 Paimon 数据湖的 10TB 级数据集上，Doris 的平均查询响应时间比 Presto 快 4.2 倍，比 Spark SQL 快 3.8 倍。

功能优势：更完善的湖仓特性

Doris 提供了一系列专为湖仓场景设计的独特功能：

• 透明物化视图：支持基于 Paimon 表的增量物化视图构建，并能自动改写查询至物化视图，用户无需修改 SQL 即可获得性能提升。这一功能在小米的实践中使核心指标查询速度提升 10 倍以上。

• 混合存储模式：创新地实现了 "热数据本地存储 + 冷数据湖存储" 的混合架构，兼顾性能与成本。而 ClickHouse 等产品主要依赖本地存储，难以应对 PB 级数据规模。

• 多版本数据管理：原生支持 Paimon/Iceberg 的 Branch/Tag 功能和快照管理，简化了数据版本控制和回溯流程。

这些功能使 Doris 能够更好地满足湖仓场景的复杂需求，而其他产品往往需要通过插件或二次开发才能部分实现类似功能。

成本优势：更优的性价比

Doris 通过创新的技术架构实现了更低的总体拥有成本（TCO）：

• 存储成本优化：通过与数据湖的无缝集成，将冷数据存储在低成本对象存储中，较全量存储在数据仓库中降低 60-80% 的存储成本。

• 计算资源效率：MPP 架构和向量化执行引擎使 Doris 的计算资源利用率比 Spark SQL 高 30% 以上，相同查询需求下可减少服务器数量。

• 运维成本降低：统一的引擎减少了多系统运维开销，小米在架构精简后，数据平台运维人员减少 40%。

某零售企业迁移至 Doris 湖仓架构后，年数据平台成本降低 500 万元，同时分析性能提升 3 倍。

易用性优势：更低的使用门槛

Doris 采用 MySQL 协议兼容的 SQL dialect，极大降低了用户学习和迁移成本。数据分析师可以直接使用熟悉的 SQL 语法进行湖仓数据查询，无需学习新的查询语言或工具。相比之下，Presto 需要熟悉特定的 SQL 扩展，Spark SQL 则需要了解 Spark 的执行模型。

此外，Doris 提供了丰富的可视化管理工具和完善的文档，支持一键部署和弹性扩缩容，使企业能够快速构建和维护湖仓平台。

企业落地的关键启示

Apache Doris 在湖仓架构中的成功应用，为企业数据平台建设提供了宝贵的实践经验。基于小米、腾讯等企业的成功案例，我们可以总结出以下关键启示：

数据分层是湖仓成功的基础

企业应根据数据热度和访问模式进行科学分层：

• 热数据：近 7 天的高频访问数据，存储在 Doris 中，利用其高效存储格式和索引实现亚秒级查询

• 温数据：近 30 天的中频访问数据，存储在 Paimon 中，通过 Doris 的本地缓存加速访问

• 冷数据：30 天以上的低频访问数据，存储在 Paimon/Iceberg 中，保持低成本存储

这种分层策略既能保证查询性能，又能控制存储成本，是平衡 "性能 - 成本" 矛盾的最佳实践。

引擎选型应聚焦业务场景

不同计算引擎有其适用场景，企业应避免 "一刀切"：

• Doris：实时分析、交互式查询、高并发报表场景

• Spark：离线 ETL、机器学习训练场景

• Flink：实时数据处理、流计算场景

小米通过 "Doris+Spark" 的组合，既满足了实时分析需求，又保留了离线处理能力，实现了场景全覆盖。

渐进式迁移降低实施风险

企业无需一次性重构整个数据平台，可以采用渐进式迁移策略：

1. 保留现有数据湖存储，通过 Doris 接入实现查询加速

1. 逐步将核心报表和分析迁移至 Doris

1. 最后实现计算引擎和存储格式的全面统一

这种方式可以在保证业务连续性的同时，逐步释放湖仓架构的价值。

结语：重塑湖仓效率边界

Apache Doris 通过与数据湖技术的深度融合，重新定义了湖仓一体架构的效率边界。它既不是简单的查询引擎，也不是传统的数据仓库，而是专为湖仓场景设计的 "超级计算引擎"，实现了通用存储与高效计算的完美平衡。

随着数据量的爆炸式增长和分析需求的日益实时化，Doris 在湖仓架构中的核心地位将更加凸显。其开放的生态系统、持续的技术创新和丰富的实践案例，使其成为企业构建下一代数据平台的理想选择。

未来，随着 AI 与数据分析的深度融合，Doris 将进一步发挥其在实时特征工程、模型训练数据准备等场景的优势，成为连接湖仓数据与 AI 应用的关键纽带。对于企业而言，拥抱 Doris 驱动的湖仓架构，不仅能够降本增效，更能构建数据驱动的核心竞争力，在数字经济时代赢得先机。