在實時分析、報表系統以及高并發 OLAP 查詢等場景中，列式存儲數據庫因其卓越的查詢性能逐漸成為主流。Doris 和 ClickHouse 是近年來最受歡迎的兩款開源 OLAP 引擎，本文將系統介紹 Doris 的安裝部署、應用場景及優化實踐，并與 ClickHouse 做一波深度比較，幫助大家更清晰地選擇適合自己業務的實時分析引擎。

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一、Doris 簡介：極速響應的實時數倉引擎

Apache Doris（原名 StarRocks）是一個現代化 MPP 架構的實時分析數據庫，具備以下特點：

• 高吞吐、低延遲的實時分析能力

• 支持高并發、復雜聚合的 SQL 查詢

• 支持流批一體（Flink、Kafka、Spark）

• 向量化執行引擎 + CBO 優化器

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二、Doris 安裝部署指南

? 官方下載地址：
Doris 的所有版本均可從官方站點獲取：
👉 https://doris.apache.org/

您可以在網站的 "Download" 頁面中選擇適配版本，也可以查看各版本 Release Note 了解功能更新。

1. 環境準備

• 操作系統：建議使用 CentOS 7+

• JDK：OpenJDK 1.8+

• 服務器配置：建議 16G+ 內存，8 核 CPU

2. Doris 組件架構

組件	說明
FE（Frontend）	管理元數據、接收 SQL 查詢、做調度
BE（Backend）	存儲數據、執行計算任務
Broker	連接外部系統，如 HDFS、S3、Hive 等
StarRocks Connector	連接 Flink、Kafka、Spark 進行實時導入

3. 單機部署（快速測試）

bash

復制編輯

# 解壓 Doris tar -zxvf apache-doris-x.x.x-bin.tar.gz cd apache-doris # 啟動 FE cd fe && sh start_fe.sh --daemon # 啟動 BE cd ../be && sh start_be.sh --daemon

訪問 FE Web UI：http://<host>:8030，默認賬戶：root

4. 集群部署（生產推薦）

• 至少 3 個 FE（1 主 2 備） + 3 個 BE 節點

• 使用 MySQL 高可用存儲元數據（如 MGR、MHA）

• 推薦配合 Prometheus + Grafana 進行監控

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三、Doris 實際應用場景

場景類型	實踐描述
實時數據倉庫	Kafka + Flink 實時寫入 Doris，支持實時 OLAP
報表系統	支持千萬級數據量下的毫秒級多維分析
數據集市（ADS 層）	作為 ADS 層，承載最終指標匯總查詢
嵌入式 BI 分析	前端對接 Superset / Tableau 實時查詢

案例示例（如醫療、廣告、IoT）：

某醫療公司通過 Kafka → Flink 實時標準化數據流入 Doris，前端實現小時級報表自動更新，全流程延遲小于 10 秒。

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四、Doris 性能優化實踐

1. 表設計優化

• 聚合模型（Aggregate）：適合報表類場景，自動聚合重復維度

• 明細模型（Duplicate）：保留原始明細，不做聚合，適合數據追溯

• 主鍵模型（Primary Key）：支持 UPSERT，適合維度更新

2. 分區 & 分桶設計

• 分區建議使用時間字段，便于冷熱數據管理

• 分桶可以基于維度字段（如 user_id），均勻分布查詢壓力

sql

復制編輯

CREATE TABLE user_action ( event_date DATE, user_id BIGINT, action STRING ) PARTITION BY RANGE(event_date) ( PARTITION p20240101 VALUES LESS THAN ("2024-01-02") ) DISTRIBUTED BY HASH(user_id) BUCKETS 32;

3. 查詢性能優化

• 利用 materialized view 加速聚合

• 避免跨分區查詢，使用謂詞下推

• 開啟向量化執行引擎（默認已啟用）

4. 導入優化

• 批量導入使用 Stream Load（文件）或 Broker Load（HDFS）

• 實時導入使用 Kafka Connector 或 Flink-Doris Connector

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五、ClickHouse 簡介與對比分析

對比維度	Doris	ClickHouse
架構	MPP 架構，FE+BE 模式	多副本復制 + 多分片
數據更新	支持 UPSERT（主鍵模型）	不支持原地更新，僅支持批量 INSERT
查詢性能	高并發 + 向量化	單查詢速度極快
實時能力	支持 Kafka 實時導入 + 查詢	支持 Kafka 實時導入
SQL 支持	支持 ANSI SQL + 子查詢 + 視圖	SQL 支持略弱，不完全兼容 ANSI
生態集成	Spark/Flink/Kafka 無縫連接	支持 ClickHouse Sink/Source
運維復雜度	安裝部署簡單，組件清晰	多副本配置復雜，依賴 ZooKeeper

總結：

• Doris 適合企業級實時數倉構建、復雜多維分析、報表系統；

• ClickHouse 更適合對延遲要求極高的日志查詢、監控分析等場景。

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六、推薦使用建議

• 構建企業實時數倉： Doris 更適合作為 ADS 層或一體化查詢引擎，穩定可靠。

• 秒級查詢場景（如日志系統）： ClickHouse 更勝一籌，適合單點高速查詢。

• 兩者可組合使用： 實時寬表/指標入 Doris，事件日志歸檔入 ClickHouse。

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七、總結

Doris 與 ClickHouse 都是極具競爭力的 OLAP 引擎，在大數據時代下為實時分析帶來了質的飛躍。Doris 更傾向于企業級生產環境、復雜 SQL 支持和一體化數倉架構，而 ClickHouse 則在極致性能和簡潔架構下取得快速發展。

如果你正處于數倉選型階段，不妨結合本文的對比，評估系統需求、數據規模、團隊技術棧，做出適配業務的最佳選擇。