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Doris 数据库深度解析：架构、原理与实战应用

news 2025/7/1 13:16:34

一、Doris 的架构与原理

1. 架构组成

Doris 是一个分布式 MPP（大规模并行处理）数据库，它的架构主要由以下几部分组成：

FE（Frontend）：负责管理元数据、解析 SQL 查询、优化查询计划，并将任务分配给 BE。
BE（Backend））：负责实际存储数据和执行查询任务。
Broker：用于读取外部存储（如 HDFS、S3 等）的数据。
MySQL 客户端：用户通过 MySQL 客户端连接 Doris，提交 SQL 查询。

架构图：

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|    MySQL       | -----> |     Frontend   | -----> |    Backend     |
|  客户端        |        |   (FE)         |        |   (BE)         |
|                |        |                |        |                |
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2. 数据存储

Doris 使用列式存储来优化分析性能。数据以列的形式存储，而不是传统数据库的行式存储。这种方式在处理聚合查询（如求和、平均值等）时效率更高。

数据模型：
- 表（Table）：存储数据的基本单位，由多个列组成。
- 分区（Partition）：将表中的数据按某种规则（如时间范围）分成多个分区，便于管理和查询。
- 分片（Tablet）：分区进一步被分成多个分片，分片是数据存储的最小单位，分布在不同的 BE 上。

公式：
[ \text{表} = \text{分区} \times \text{分片} ]

示例：
假设有一个订单表，按时间分区，每天一个分区。每个分区又被分成多个分片，分布在不同的 BE 上。

3. 查询优化

Doris 使用了多种优化技术来提高查询性能：

查询计划优化：
- FE 接收到 SQL 查询后，会生成一个查询计划树，优化查询逻辑，减少不必要的计算。
- 例如，对于一个带有 WHERE 子句的查询，Doris 会先过滤掉不符合条件的数据，再进行后续计算。
并行计算：
- Doris 支持 MPP 架构，可以将查询任务并行化，分配到多个 BE 上同时执行。
- 每个 BE 只处理自己负责的分片数据，最后将结果汇总。

公式：
[ \text{查询时间} = \frac{\text{数据量}}{\text{并行度} \times \text{优化效率}} ]

示例：
假设有一个查询需要处理 100GB 的数据，Doris 有 10 个 BE 节点，每个节点处理 10GB 数据。如果优化效率为 80%，那么查询时间会显著减少。

4. 数据更新与维护

Doris 支持多种数据更新方式：

全量更新：通过 ALTER TABLE 或 UPDATE 语句直接修改数据。
增量更新：支持流式写入（Stream Load）和批量导入（Broker Load），适合实时数据更新场景。

示例：

-- 全量更新
UPDATE orders SET amount = amount * 1.1 WHERE date = '2025-06-07';-- 流式写入
PUT /api/_stream_load HTTP/1.1
Host: be_host:port
Authorization: Basic base64_encoded_auth
Content-Type: text/plain
Expect: 100-continue1,2025-06-07,100
2,2025-06-07,200

5. 数据分析与聚合

Doris 非常适合做数据分析，支持多种聚合函数（如 SUM、AVG、COUNT 等）。

公式：
[ \text{聚合结果} = \text{聚合函数}(\text{列}) ]

示例：

-- 计算订单表中每天的订单总数
SELECT date, COUNT(*) AS total_orders FROM orders GROUP BY date;-- 计算每个用户的平均订单金额
SELECT user_id, AVG(amount) AS avg_amount FROM orders GROUP BY user_id;