Doris

的优势#xff0c;并通过直观对比展示两者的关键差异#xff0c;同时分享一个企业成功用

Doris

同作为OLAP领域的佼佼者在企业级实时分析引擎该如何选择呢。

本文将详细介绍

Doris

语句能高效地被解析为可执行的查询计划并且元数据管理模块保障了数据定义、权限等信息的有序存储与快速检索。

节点出现故障时其他副本节点能立即顶上保证数据不丢失且查询不受影响。

在计算层面BE

SQL

命令轻松实现节点的动态增加或减少。

现在直接可以用Manager集群管理工具更加方便快捷

ClickHouse

架构LSMTree聚合模型两层汇聚查询引擎列式存储只有一个组件每个组件都可以进行查询分发和执行

分布式采用Multi-Master多主架构天然避免单点故障问题

ZooKeeperClickHouse

集群中各节点的状态信息、数据分片信息以及协调分布式事务等。

虽然

ZooKeeper

查询优化器拥有强大的查询优化器采用基于成本的优化CBO和基于规则的优化RBO相结合的方式。

CBO

能根据数据的统计信息如数据量、数据分布等估算不同查询执行计划的成本从而选择最优方案。

CPU

SIMD单指令多数据指令集。

传统数据库按行处理数据而向量化执行以列向量为单位处理数据减少了函数调用开销和数据缓存命中率低的问题。

实时查询对实时查询的支持十分出色能在秒级甚至亚秒级响应查询请求。

这得益于其高效的存储结构和查询执行机制。

ClickHouse

单表查询优势在单表查询场景下尤其是针对大表的聚合查询ClickHouse

表现出卓越的性能。

它通过高效的列存储结构和数据压缩算法减少了数据读取量。

面临一定挑战。

由于其查询优化器在多表连接场景下的局限性往往需要对

SQL

列存储格式采用先进的列存储格式将同一列的数据连续存储这种存储方式在查询时能显著减少

I/O

只需读取相关列的数据而无需像行存储那样读取整行数据。

而且针对点查场景

IOPS

等。

这些压缩算法能在不影响查询性能的前提下大幅减少数据存储所需的空间。

存储分层具备存储分层功能可根据数据的访问频率和重要性将数据存储在不同类型的存储介质上。

例如将近期频繁访问的热数据存储在高速

SSD

系列引擎。

这种结构针对列式存储进行了优化在数据写入时会将数据按一定规则合并成数据块存储。

例如在写入大量用户注册数据时ClickHouse

会将新数据与已有数据块进行合并操作以提高数据存储的紧凑性和查询性能。

但这种合并操作在高并发写入场景下可能会带来一定的性能影响。

压缩与编码同样采用数据压缩和编码技术如

编码等。

这些技术在减少数据存储量方面效果显著但在某些复杂数据类型和查询场景下编码和解码过程可能会增加查询处理时间。

实际场景中Clickhouse数据压缩比通常可以达到10:1

1.4

语法与传统关系型数据库有一定差异虽然基本的查询、插入等操作类似但在一些高级特性和函数使用上有所不同。

MergeTree

不支持高并发单条查询语句默认使用机器核数一半的CPU因此不支持高并发的应用场景官方建议QPS100。

单条过大的查询或者过高的并发都会导致集群资源使用率过高影响集群稳定性。

1.5

极简化运维Doris只有FE和BE两种进程架构简单带来最大的好处就是运维也会很简单这两种进程又都能通过一致性协议来保证服务的高可用和数据的高可靠。

Doris

单节点故障时候Doris副本均衡和副本补齐能够自动完成无需人工操作

监控与告警提供全面的监控与告警功能可实时监测集群的各项性能指标如

CPU

I/O、查询响应时间等。

通过配置告警规则当指标超出正常范围时系统能及时通过邮件、短信等方式通知运维人员。

Manager更加方便

版本升级平滑版本升级过程相对平滑支持在线滚动升级。

在升级过程中Doris

会逐步将各节点切换到新版本确保业务不受影响。

使用Manager升级更加方便顺滑

ClickHouse

手动运维操作多运维过程中需要较多的手动操作。

Clickhouse需要人工维护元数据好处是数据分布可控。

Clickhouse不支持数据的自动均衡需要用户增加分片或重新建表大幅增加业务在水平伸缩时的运维压力重新建表在集群中进行全量数据打散操作开销过大

配置参数复杂拥有大量的配置参数这些参数相互关联且对集群性能影响较大。

例如在调整

ClickHouse

的内存分配参数时需要同时考虑查询性能、数据写入性能以及操作系统的内存管理等多方面因素稍有不慎就可能导致集群性能下降甚至出现故障。

这要求运维人员对

ClickHouse

版本升级风险版本升级可能存在一定风险尤其是跨大版本升级时。

不同版本之间可能存在兼容性问题如数据存储格式变化、查询语法变更等需要在升级前进行充分的测试和数据迁移准备。

1.6

拥有一个活跃的开源社区尤其是对国内用户来说众多开发者积极参与其中。

社区提供了丰富的文档资源包括详细的安装指南、使用教程、最佳实践案例以及

API

参考文档等方便用户快速学习和使用。

同时社区论坛和交流群氛围活跃用户在使用过程中遇到问题时能及时得到其他开发者和社区成员的帮助。

另外还有专门的社区论坛

ClickHouse

Doris其国内的社区活跃度稍显不足。

问题反馈以及解决的及时性并没有Doris有优势。

三、成功案例有赞从

实现分布式协调扩容操作繁琐运维成本居高不下。

数据更新不灵活缺乏事务性导入支持部分业务数据更新存在重复或丢失风险。

3.1

查询性能确保在数百亿数据量下依然能保持秒级响应。

降低运维复杂度实现在线扩缩容和自动故障恢复简化集群管理。

保障数据一致性利用

Doris

200%实现秒级响应。

运维效率大幅改善内置在线扩缩容与自动故障恢复功能大大降低了运维和开发成本。

数据一致性保障事务型导入及精准去重机制确保数据准确避免重复或丢失风险。

Doris

后不仅查询性能大幅提升而且在运维和数据更新方面也实现了质的飞跃为企业带来了显著的业务价值。

四、总结

在架构设计、数据导入、复杂查询优化和运维成本等多个维度的对比我们可以看出

Doris

在易用性、扩展性和数据一致性保障方面具有明显优势。

对于需要实时数据更新和多表关联查询的企业Doris

Doris

后企业不仅实现了查询性能的显著提升还大幅降低了运维成本和数据更新风险。

企业在选型时应充分结合自身业务需求和技术团队能力借助

Doris

欢迎大家在评论区交流更多实践经验共同探讨实时数据分析的未来趋势