基于 Apache Doris 構建數據倉庫的方案和具體例子。Doris 以其高性能、易用性和實時能力，成為構建現代化數據倉庫（特別是 OLAP 場景）的優秀選擇。
一、為什么選擇 Doris 構建數據倉庫？
Doris（原名 Palo）是一個基于 MPP 架構的高性能、實分析型數據庫，非常適合作為數據倉庫（DW）和即席查詢（Ad-hoc Query）的解決方案。
核心優勢：
極高性能：
列式存儲、向量化執行引擎、預聚合（物化視圖）。
支持高并發點查詢，響應延遲可低至毫秒級。
簡單易用：
兼容 MySQL 協議，使用標準 SQL，學習和使用成本極低。
無需依賴 Hadoop 生態（HDFS/Hive/Spark）的繁重組件，架構簡單，運維方便。
實時分析：
支持實時數據導入（如通過 Routine Load 消費 Kafka 數據），從數據產生到可查詢可達秒級延遲。
統一化：
一個系統同時支持離線批量數據和實時流式數據的導入與分析，避免了 Lambda 架構的復雜性。
聯邦查詢：
支持通過 ODBC/MySQL 外表功能查詢其他數據源（如 MySQL, PostgreSQL, Elasticsearch, Hive 等），方便地整合現有數據。
二、典型數據倉庫架構方案（基于 Doris）
二、典型數據倉庫架構方案（基于 Doris）（文字描述版）
整個數據流向可以清晰地分為四個層級，數據從左向右流動：
數據源層 (Data Sources) -> 數據處理與導入層 (Data Ingestion) -> 數據存儲與建模層 (Data Storage & Modeling) -> 數據應用層 (Data Application)
1. 數據源層 (Data Sources)
業務數據庫 (MySQL/PostgreSQL等): 通過 Change Data Capture (CDC) 工具（如 Canal, Debezium）實時捕獲數據變更，并將變更日志推送到消息隊列。
應用日志/點擊流: 通過日志收集工具（如 Logstash, Flume）或實時計算框架（如 Flink）進行初步處理后，寫入消息隊列。
離線數據文件: 來自其他數據處理系統（如 Spark, Hive 作業）的批量數據文件，通常以列式格式（如 Parquet, ORC）存放在分布式文件系統（如 HDFS）或對象存儲（如 S3）上。
2. 數據處理與導入層 (Data Ingestion)
這是 Doris 與數據源對接的關鍵環節，它提供了多種靈活的導入方式：
對于實時數據流 (Kafka): 使用?Routine Load?功能。Doris 可以作為一個消費者，持續地從 Kafka 主題中拉取數據，并近乎實時地（秒級延遲）導入到內部表中。
對于批量數據文件 (HDFS/S3): 使用?Broker Load?功能。Doris 通過部署的 Broker 節點，并行地讀取遠端存儲上的大量數據文件，并高效地導入到內部表中。也可以使用?Spark-Doris-Connector?從 Spark 直接寫入。
3. 數據存儲與建模層 (Data Storage & Modeling in Doris)
這是 Doris 的核心，數據在這里被有序地組織和管理。
采用經典的數倉分層思想：
明細層 (DWD): 通常創建?
Duplicate?明細表，存儲最細粒度的原始數據，保留所有細節，用于全明細查詢和回溯。匯總層 (DWS/ADS): 通常創建?
Aggregate?或?Unique?表。更重要的是，可以利用?物化視圖 (Materialized View)?在這一層對常用維度和指標進行預聚合，極大提升后續的查詢性能。
數據按照分區和分桶策略進行分布式存儲，保證查詢和導入的效率。
4. 數據應用層 (Data Application)
處理好的數據最終服務于上層應用：
BI 工具 (Tableau, Superset, FineBI): 這些工具通過標準的?MySQL 協議?直接連接到 Doris，執行查詢并生成報表和儀表盤。
即席查詢 (Ad-hoc Query): 數據分析師和開發人員可以通過任何兼容 MySQL 的客戶端（如 MySQL CLI, DBeaver, HeidiSQL）直接編寫 SQL 進行探索式分析。
數據服務 API: 后端應用程序可以通過?JDBC?或?HTTP?接口（如 Doris 的 RESTful API）來獲取數據，為業務系統提供數據支持。
架構圖（Mermaid 代碼塊）
為了更直觀的理解，以下是上述架構的 Mermaid 流程圖代碼。您可以在支持 Mermaid 的編輯器（如 Typora、Obsidian、GitHub 等）中直接渲染查看：
架構圖（純文本示意圖）
如果 Mermaid 仍然無法渲染，請參考以下純文本描述的數據流圖：
text
+------------------+ +-------------------------+ +-----------------------+ | 數據源層 | | 數據處理與導入層 | | 數據存儲與建模層 | | | | | | | | MySQL -> CDC -> | ---> | Kafka -> Routine Load ->| ---> | Doris DWD層 | | 日志 -> Flume ->| ---> | | | | | HDFS -> Spark ->| ---> | HDFS -> Broker Load --->| ---> | Doris DWS層 | | | | | | (物化視圖加速) | +------------------+ +-------------------------+ +-----------------------+|v +------------------+ +---------------------------------+ +-----------------------+ | 數據應用層 | <--- | MySQL Protocol | <--- | | | | | JDBC / HTTP | | | | BI 工具 | <--- | | | | | 即席查詢 | <--- | | | | | 數據API | <--- | | | | +------------------+ +---------------------------------+ +-----------------------+
各層說明：
數據源 (Data Sources):
業務數據庫: 如 MySQL、PostgreSQL，通過 CDC（Change Data Capture）工具（如 Canal, Debezium）將增量數據實時送入 Kafka。
應用日志: 通過 Logstash、Flume 或 Flink 處理后寫入 Kafka。
離線文件: 來自其他系統（如 Spark/ Hive 作業）的 CSV、Parquet 文件，通常存放在 HDFS 或 S3 上。
數據處理與導入 (Data Ingestion):
實時導入: 使用 Doris 的?Routine Load?功能，持續消費 Kafka 中的消息，實現實時數據接入。
批量導入: 使用?Broker Load?或?Spark-Doris-Connector?將 HDFS/S3 上的大批量數據高效導入 Doris。
數據存儲與建模 (Data Storage & Modeling in Doris):
這是核心。Doris 內部采用?星型模型?或?雪花模型?來組織數據。
明細層 (DWD): 創建?
Duplicate?明細表，存儲最細粒度的原始數據，用于全明細查詢。匯總層 (DWS/ADS): 創建?
Aggregate?或?Unique?表，或者利用物化視圖（Materialized View）預聚合常用維度指標，極大提升查詢性能。
數據應用 (Data Application):
BI 工具: 通過 MySQL 協議直接連接 Doris，進行可視化分析（Tableau, Superset, FineBI）。
即席查詢: 數據分析師使用標準 SQL 客戶端直接查詢 Doris。
數據服務 API: 應用程序通過 JDBC 或 HTTP 接口（如 RESTful API）從 Doris 獲取數據。
三、具體實現例子：電商數據倉庫
我們以一個經典的電商場景為例，分析用戶行為和訂單數據。
步驟 1：創建數據庫與表
首先，在 Doris 中創建數據庫。
sql
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS ecommerce_dw; USE ecommerce_dw;
1. 創建明細表 (DWD?層)：dwd_user_behavior
存儲用戶的所有行為數據（點擊、加購、購買等）。
sql
CREATE TABLE IF NOT EXISTS dwd_user_behavior (`user_id` INT COMMENT '用戶ID',`item_id` INT COMMENT '商品ID',`category_id` INT COMMENT '商品類目ID',`behavior_type` VARCHAR(20) COMMENT '行為類型: pv, buy, cart, fav',`timestamp` BIGINT COMMENT '行為發生的時間戳',`dt` DATE COMMENT '基于timestamp生成的日期, 用于分區'
) ENGINE=OLAP
DUPLICATE KEY(`user_id`, `item_id`, `timestamp`) -- 明細數據，用Duplicate模型
PARTITION BY RANGE(`dt`) () -- 按天分區
DISTRIBUTED BY HASH(`user_id`) BUCKETS 10
PROPERTIES ("replication_num" = "3"
);2. 創建匯總表 (DWS?層)：dws_user_behavior_daily
按用戶和天預聚合常用指標。
sql
CREATE TABLE IF NOT EXISTS dws_user_behavior_daily (`user_id` INT COMMENT '用戶ID',`dt` DATE COMMENT '日期',`pv_count` BIGINT SUM DEFAULT "0" COMMENT '當日總點擊數',`buy_count` BIGINT SUM DEFAULT "0" COMMENT '當日總購買次數',`cart_count` BIGINT SUM DEFAULT "0" COMMENT '當日加購次數',`fav_count` BIGINT SUM DEFAULT "0" COMMENT '當日收藏次數',`last_visit_time` DATETIME REPLACE COMMENT '最后訪問時間'
) ENGINE=OLAP
AGGREGATE KEY(`user_id`, `dt`) -- 匯總數據，用Aggregate模型
DISTRIBUTED BY HASH(`user_id`) BUCKETS 10
PROPERTIES ("replication_num" = "3"
);注意：也可以使用物化視圖（Materialized View）在明細表上自動維護匯總數據，無需手動創建和更新此表。
步驟 2：數據導入
實時導入用戶行為數據（從 Kafka）:
假設用戶行為日志已經寫入 Kafka 的?user_behavior_topic。
sql
CREATE ROUTINE LOAD ecommerce_dw.user_behavior_kafka_load ON dwd_user_behavior
COLUMNS(user_id, item_id, category_id, behavior_type, timestamp, dt=from_unixtime(timestamp, '%Y%m%d')),
ROUTINE LOAD PROPERTIES
("desired_concurrent_number" = "5","max_error_number" = "1000"
)
FROM KAFKA
("kafka_broker_list" = "kafka-host01:9092,kafka-host02:9092","kafka_topic" = "user_behavior_topic","property.group.id" = "doris-dw","property.security.protocol" = "SASL_PLAINTEXT",-- ... 其他Kafka認證配置
);批量導入歷史訂單數據（從 HDFS）：
sql
LOAD LABEL ecommerce_dw.hdfs_order_load_20231027
(DATA INFILE("hdfs://namenode:8020/path/to/orders/*.parquet")INTO TABLE `dwd_orders` -- 假設有訂單明細表FORMAT AS "parquet"
)
WITH BROKER "broker_name"
("username" = "hdfs_user","password" = "hdfs_password"
)
PROPERTIES
("timeout" = "3600"
);步驟 3：數據建模與查詢
1. 明細查詢 (DWD)
查詢某個用戶的所有原始行為記錄。
sql
SELECT * FROM dwd_user_behavior WHERE user_id = 123456 AND dt = '2023-10-27' ORDER BY timestamp DESC LIMIT 100;
2. 匯總分析 (DWS)
基于匯總表，查詢每日最活躍的 Top 10 用戶，性能極快。
sql
SELECT user_id, dt, pv_count FROM dws_user_behavior_daily ORDER BY pv_count DESC LIMIT 10;
3. 復雜分析
即使沒有預聚合，直接查詢明細表，Doris 也能提供不錯的性能。例如，分析購買轉化率（漏斗分析）：
sql
SELECTdt,COUNT(DISTINCT user_id) AS total_uv,COUNT(DISTINCT IF(behavior_type = 'buy', user_id, NULL)) AS buy_uv,COUNT(DISTINCT IF(behavior_type = 'buy', user_id, NULL)) / COUNT(DISTINCT user_id) AS conversion_rate FROM dwd_user_behavior WHERE dt >= '2023-10-20' GROUP BY dt ORDER BY dt;
步驟 4：使用物化視圖（Materialized View）加速
為?dwd_user_behavior?表創建一個按?category_id?預聚合的物化視圖，加速類目分析查詢。
sql
-- 創建物化視圖 CREATE MATERIALIZED VIEW category_behavior_mv AS SELECTcategory_id,dt,COUNT(*) AS pv,COUNT(DISTINCT user_id) AS uv,SUM(IF(behavior_type = 'buy', 1, 0)) AS buy_count FROM dwd_user_behavior GROUP BY category_id, dt;-- 查詢會自動路由到物化視圖，速度極快 SELECT category_id, SUM(pv) AS total_pv FROM dwd_user_behavior WHERE dt BETWEEN '2023-10-01' AND '2023-10-31' GROUP BY category_id ORDER BY total_pv DESC LIMIT 10;
Doris 的查詢優化器會自動判斷是否可以使用物化視圖來加速查詢，對用戶透明。
四、最佳實踐與建議
數據模型設計：
謹慎選擇分區鍵（
PARTITION BY）和分桶鍵（DISTRIBUTED BY）。分區用于管理，分桶用于并行。小表（如維度表）可使用?
Unique?模型，大事實表根據場景選擇?Duplicate?或?Aggregate?模型。
物化視圖策略：
為最常用且耗時的分組聚合查詢創建物化視圖。
物化視圖是空間換時間的策略，不宜過多，優先考慮公共和高頻查詢。
資源與監控：
合理設置?
replication_num（通常 3 副本保證高可用）。監控 FE/BE 節點的 CPU、內存、磁盤使用情況，以及導入任務的延遲和錯誤率。
數據生命周期管理：
使用?
PARTITION?功能，結合動態分區特性，自動創建新分區和刪除舊分區（ALTER TABLE ... SET ("dynamic_partition.enable" = "true")），實現數據滾動更新。
總結
Apache Doris 提供了一個?簡單、高性能、實時統一?的數據倉庫解決方案。通過將實時流和批量數據高效導入，并利用其內置的聚合模型和物化視圖等特性，可以輕松構建從明細層到匯總層的數據體系，支撐企業級的高并發即席查詢和復雜的多維分析需求，極大地簡化了傳統大數據架構的復雜度。
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