從根源到生態：Apache Doris 與 StarRocks 的深度對比 —— 論開源基因與長期價值的優越性

在 OLAP 領域，Apache Doris 與 StarRocks 常被一同提及，兩者有著深厚的技術淵源 ——StarRocks 源自 Apache Doris 的代碼 Fork，卻在后續發展中走向了不同的路徑。本文將從代碼根源、架構演進、社區生態、功能特性等多維度展開對比。

一、代碼根源：StarRocks 源自 Doris 的技術分支，卻走向差異化路徑

Apache Doris 的歷史可追溯至 2017 年，其前身為百度 Palo 團隊為鳳巢統計報表系統開發的內部引擎，2018 年正式貢獻給 Apache 基金會并開啟開源之路。這一階段，Doris 已構建了 MPP 架構的核心框架、Tablet 數據模型、列式存儲引擎等基礎技術，形成了穩定可靠的代碼基底。

2020 年，少部分 Doris 原始貢獻者基于當時的分支（Doris 的早期版本）Fork 出獨立項目，后更名為 StarRocks。根據 GitHub 代碼提交記錄及社區披露，StarRocks 在 Fork 后對約 90% 的代碼進行了重寫，包括查詢優化器、執行引擎等核心模塊，逐漸形成了獨立的技術路線。

核心差異：Doris 作為 “源頭項目”，其代碼演進始終保持連續性和透明性，所有改動均通過社區協作完成，可追溯、可審計；而 StarRocks 雖源于 Doris 代碼，卻因大規模重寫與上游斷流，形成了 “基于原始框架、但獨立發展” 的技術體系，且部分核心功能被納入閉源商業模塊。

二、架構與技術演進：Doris 的 “穩態優化” vs StarRocks 的 “商業驅動重構”

1. 架構設計理念

Apache Doris：堅持 “簡潔可靠、漸進優化” 的架構理念，采用 Frontend（FE）+ Backend（BE）雙模塊設計。FE 負責元數據管理、SQL 解析與優化，BE 負責數據存儲與計算，模塊職責清晰，耦合度低。這種架構支持水平擴展至數百節點，可穩定存儲 10PB 級數據，并通過多副本機制實現高容錯與自修復（如副本自動均衡、節點故障自動切換）。

其技術演進始終圍繞 “開源社區共識” 推進，例如向量化執行引擎、Pipeline 并行架構的引入，均經過社區充分討論與迭代，確保兼容性與穩定性。
StarRocks：架構上更注重 “性能優先、商業場景適配”，在 Doris 原始架構基礎上重構了執行引擎，引入了新的 Cost-Based Optimizer（CBO）和實時更新機制。但其存算分離、資源隔離等高級特性僅在商業版中提供，開源版本架構相對簡化，且閉源模塊與開源部分的兼容性依賴商業團隊維護。

2. 核心技術特性

執行引擎：
- Doris 早期基于 Impala 式執行引擎，2.0 版本后全面引入向量化與 Pipeline 架構，單節點 QPS 提升至 3 萬 +，寬表聚合性能較非向量化引擎快 5-10 倍。其優化邏輯完全開源，社區可參與改進（如字節跳動貢獻的 Runtime Filter 優化、美團主導的自適應執行框架）。
- StarRocks 同樣采用向量化引擎，但核心優化（如查詢計劃動態調整）的實現細節因閉源未完全公開，社區難以參與優化。
存儲與擴展性：
- Doris 采用 “存算耦合 + 本地磁盤” 的經典 MPP 架構，同時支持冷熱分層存儲（將冷數據遷移至對象存儲），兼顧性能與成本。其存儲引擎支持 ORC 格式、Zone Map 索引，壓縮比達 5:1-10:1，顯著降低存儲成本。社區版本3.0同時也全面支持了存算分離版本。
- StarRocks 商業版提供成熟的存算分離架構，適合云環境彈性擴縮容，但開源版本仍依賴本地存儲，且存算分離功能不對外開放，限制了社區用戶的場景適配。

三、開源模式與社區生態：Doris 的 “全鏈路開放” 碾壓 “商業主導的半開源”

1. 開源協議與功能透明度

Apache Doris：嚴格遵循 Apache License 2.0 協議，所有功能（包括向量化引擎、物化視圖、多模型支持、數據湖 Catalog 等）完全開源，無閉源模塊。社區可自由查看代碼、提交 PR、參與決策，例如 2.1 版本的 TPC-DS 性能優化、半結構化數據（Variant 類型）支持，均由社區共同推進。
StarRocks：早期采用非 OSI 認可的 Elastic License，后部分模塊轉回 Apache 協議，但核心功能（如智能物化視圖、湖倉加速、權限審計）仍為閉源商業功能。這種 “開源 + 閉源” 的混合模式導致功能不透明，用戶若需使用高級特性，必須依賴商業服務。

2. 社區活力與治理模式

Doris 社區：作為 Apache 頂級項目，遵循 “Apache Way” 治理模式，貢獻者來自百度、字節跳動、美團、小米、網易等數十家企業，每月活躍貢獻者近百名，全球用戶超 500 家。社區鼓勵 “上游優先”（Upstream First）原則，任何改進先反饋至主線，確保項目長期健康演進。例如，小米貢獻的 Hudi 外部表集成、騰訊主導的實時 Upsert 功能，均已成為 Doris 的核心特性。
StarRocks 社區：由商業公司主導，貢獻者以內部團隊為主，社區活躍度集中在國內，且核心決策依賴企業意志。其迭代節奏雖快（版本更新周期短），但社區參與度較低，外部貢獻占比不足 10%，長期演進易受商業戰略影響。

3. 生態兼容性

Doris：生態兼容覆蓋 “數據接入 - 存儲 - 分析 - 可視化” 全鏈路，支持 Flink/Spark 實時寫入、Kafka 流數據導入，兼容 Hive/Iceberg/Hudi 數據湖表，可直接查詢 Elasticsearch、MySQL 等外部數據源。同時，與 Tableau、PowerBI 等 BI 工具無縫對接，支持 MySQL 協議，降低用戶遷移成本。
StarRocks：基礎生態兼容（如 Kafka 導入、BI 工具對接）與 Doris 類似，但高級生態功能（如湖倉一體加速、云原生工具集成）依賴商業版，開源版本的生態擴展性較弱。

四、功能與場景適配：Doris 的 “全場景覆蓋” vs StarRocks 的 “商業場景傾斜”

1. 數據模型與更新機制

Doris：支持聚合模型、主鍵模型、Duplicate 模型，滿足實時統計、明細查詢、高并發更新等場景。其 2.0 版本引入的 “部分更新” 功能，可針對主鍵表的特定列進行更新，性能比全量更新提升 3-5 倍，且完全開源，無使用限制。
StarRocks：主鍵模型優化更激進，支持秒級更新，但高級更新策略（如批量 Upsert 優化）僅在商業版提供，開源版本存在性能瓶頸。

2. 高級分析能力

Doris：
- 物化視圖支持多表關聯、自動刷新，可加速復雜查詢，且所有邏輯開源，用戶可自定義刷新策略。
- 支持倒排索引與全文檢索，日志關鍵詞查詢速度遠超 ClickHouse，適合運維監控場景。
- 半結構化數據（JSON/Variant 類型）支持自動解析，無需預定義 schema，靈活應對日志、埋點等非結構化數據。
StarRocks：物化視圖支持更智能的查詢重寫，但僅商業版支持多表關聯場景；半結構化數據處理依賴閉源函數，開源版本功能有限。

五、總結：為何 Apache Doris 是更優的長期選擇？

原始代碼天賦與透明演進：Doris 作為源頭項目，代碼基底經過百度、字節等企業的大規模驗證，演進過程完全透明，無 “黑箱功能”，問題可追溯、可修復，適合對穩定性要求高的場景。
全開源保障與社區信任：Apache 協議確保功能永久可用，無商業鎖死風險；社區多元參與機制避免單一企業主導，長期演進更符合用戶需求。
生態與場景普適性：從傳統數倉到實時分析，從數據湖查詢到日志檢索，Doris 均能通過開源功能滿足需求，無需依賴商業模塊，成本可控。
性能與穩定性平衡：在核心業務場景中，Doris 展現出更強的綜合性能。多表關聯查詢、復雜 SQL 分析等企業級核心場景。更重要的是，Doris 歷經百度鳳巢、字節跳動等超大規模集群（數千節點、PB 級數據）的長期驗證。

StarRocks 作為 Doris 曾經的派生項目，在商業場景優化上有其優勢，但閉源模式與社區局限性使其難以成為 “長期技術底座”。而 Apache Doris 憑借原始代碼基因、開放社區生態、全場景功能覆蓋，無疑是更值得信賴的 OLAP 解決方案 —— 它不僅是技術的傳承者，更是開源精神的踐行者，為用戶提供 “可控、透明、可持續” 的數據分析能力。