关于APACHEDORIS的信息

直播场次累积600万次，终端用户近8亿，最高同时在线人数超1000万然而，用户增长导致数据写查支持不足，小鹅通寻求借助分析平台掌握直播数据，如在线人数时长商品转化率和交易额，并记录流量趋势为此，小鹅通对平台架构提出更高性能要求遭遇系统瓶颈后，小鹅通重构平台，选用APACHEDORIS了Apache Doris替换。

Apache Doris中APACHEDORIS的查询优化流程主要包括以下两大部分基于规则的优化定义规则Doris事先定义了一系列优化规则，并将这些规则按照应用顺序和改写方式分组规则执行在优化过程中，这些规则从下至上或从上至下依次执行，对查询计划进行修改逻辑入口基于规则的优化主要的逻辑入口在NereidsPlannerrewrite。

本文深入对比了Apache Doris和ClickHouse这两种分析引擎，旨在提供场景选型或内核研发的参考，结合京东团队的调研成果和实践经验，详细分析了两者在不同维度的差异背景介绍 Apache Doris是由百度贡献的开源MPP分析型数据库，以其亚秒级查询响应时间支持实时数据分析和超大数据集处理能力著称，适用于固定历史。

Apache Doris数据存储结构 Apache Doris使用列式存储对数据进行保存，并定义了多种不同类型的索引，为数据的高效存储和查询分析提供了有效的支持其存储结构主要包括以下几个方面一Rowset与Segment Rowset在Doris中，数据被组织成多个rowsetRowset是数据写入和查询的基本逻辑单元，每个rowset包含了。

Doris基础入门 Apache Doris 是一个基于 MPPMassively Parallel Processing架构的高性能实时的分析型数据库，它以极速易用的特点被人们所熟知以下是对 Doris 的基础入门介绍一Doris 介绍 Doris 仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果，不仅可以支持高并发的点查询场景，也能支持高吞吐。

Apache Doris在小鹅通的应用实践主要体现在以下几个方面重构直播数据分析平台小鹅通在2022年引入Apache Doris，对原有的基于Elasticsearch与HBase的直播数据分析平台进行重构升级后的架构将实时和离线数据处理统一交由Doris处理，显著提升了数据写入和查询性能高效数据处理能力通过FlinkDorisConnector，实时。

Apache Doris在查询执行过程中实现了morsel风格的pipeline调度，这种调度方式能够有效地在不同的计算任务之间分配CPU资源，从而更充分地利用计算资源，提升并发性能以下是关于Apache Doris中pipeline调度的详细解析一基本概念 Operator构成pipeline的算子，负责执行实际的计算任务在Doris中，存在以下几种类。

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