【Doris入门】Doris初识：分布式分析型数据库的核心价值与架构解析
目录
1 Doris简介与核心价值
2 Doris架构深度解析
2.1 Frontend（FE）架构
2.2 Backend（BE）架构
3 Doris核心概念详解
3.1 数据分布模型
3.2 Tablet与Replica
3.3 数据模型
4 Doris关键技术解析
4.1 存储引擎
4.2 查询执行流程
4.3 数据导入机制
5 总结
1 Doris简介与核心价值
Apache Doris（原百度Palo）是一款开源的MPP（大规模并行处理）分析型数据库，专为实时数据分析场景设计。作为百度贡献给Apache基金会的顶级项目，Doris在OLAP（在线分析处理）领域展现出强大的性能优势。
Doris的核心价值体现在以下几个方面：
- 实时分析能力：支持秒级数据导入和实时查询响应
- 高并发性能：可支持数千QPS的高并发查询
- 易用性强：兼容MySQL协议，学习成本低
- 高可用性：自动故障恢复，数据多副本存储
- 弹性扩展：支持在线动态扩缩容
- 与其他OLAP系统的对比
| 特性 | Doris | ClickHouse | Hive | Presto |
| 实时分析 | ✓ | ✓ | × | × |
| 高并发 | ✓ | × | × | ✓ |
| 易用性 | ✓ | × | ✓ | ✓ |
| 扩展性 | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| 事务支持 | 部分 | × | × | × |
2 Doris架构深度解析
Doris采用经典的MPP架构，整体上分为前端(Frontend)和后端(Backend)两个主要组件。
2.1 Frontend（FE）架构
Frontend是Doris的协调节点，负责接收客户端请求、元数据管理、查询规划和调度等工作。FE节点又分为：
- Master FE：主节点，负责元数据写入和DDL操作
- Follower FE：从节点，参与选举，可处理读请求
- Observer FE：观察者节点，仅同步元数据，不参与选举
FE的核心组件包括：
- Query Planner：将SQL查询转换为分布式执行计划
- Metadata Manager：管理数据库、表、分区等元数据
- Load Scheduler：协调数据导入任务
2.2 Backend（BE）架构
Backend是Doris的计算和存储节点，负责数据存储和查询执行。每个BE节点包含：
- Storage Engine：列式存储引擎，负责数据持久化
- Query Execution：执行分布式查询计划
- Compaction：负责数据合并优化
- Tablet Manager：管理数据分片(Tablet)
3 Doris核心概念详解
3.1 数据分布模型
Doris采用分区(Partition)+分桶(Bucket)的两级数据分布策略：
- 分区：按照分区列的值进行范围或列表分区，常用于时间维度
- 分桶：在分区内通过哈希分桶，将数据均匀分布到不同Tablet
3.2 Tablet与Replica
- Tablet：数据分片的基本单位，每个Tablet包含若干数据文件(segment)
- Replica：Tablet的副本，默认3副本，保障数据高可用
3.3 数据模型
Doris支持三种数据模型：
- Duplicate模型：明细模型，保留原始数据不做聚合
- Aggregate模型：预聚合模型，适合统计报表场景
- Unique模型：唯一键模型，支持主键唯一性约束
4 Doris关键技术解析
4.1 存储引擎
Doris采用列式存储格式，具有以下特点：
- 按列存储：每列单独存储，查询时只需读取相关列
- 智能索引：内置zonemap索引，加速范围查询
- 编码压缩：支持多种编码方式(Bitmap, Run-length等)
- 分层存储：热数据SSD，冷数据HDD
4.2 查询执行流程
- 解析阶段：FE解析SQL，检查语法和语义
- 规划阶段：生成分布式执行计划，拆分为多个Plan Fragment
- 执行阶段：BE并行执行Plan Fragment
- 结果合并：FE收集中间结果并合并返回
4.3 数据导入机制
Doris支持多种数据导入方式：
- Stream Load：HTTP协议实时导入
- Broker Load：通过Broker从HDFS导入
- Routine Load：持续消费Kafka数据
- Insert Into：标准SQL插入方式
5 总结
Apache Doris作为一款新兴的MPP分析型数据库，凭借其优异的实时分析能力、高并发性能和易用性，正在成为企业数据架构中的重要组成部分。