doris底层引擎是mysql多少

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mob64ca12f3496a 2025-03-22 07:54:58 ©著作权

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在讨论“doris底层引擎是mysql多少”之前，我们需要了解一些背景。近年来，随着数据规模的不断增加，分析需求变得愈发复杂，而数据处理技术也日趋成熟。2020年，Apache Doris 项目（原名 “Palo”）作为一个新一代的MPP（大规模并行处理）数据库被引入。Doris 旨在为用户提供高效的分析能力，并支持海量数据的实时查询。

引用：
“Apache Doris 是一款为实时和快速分析构建的现代数据仓库解决方案。”
— Apache Doris 官方文档

timeline
    title Doris发展时间轴
    2020-01-01 : Apache Doris 发布
    2021-09-01 : Doris 2.0 发布，增强 SQL 解析
    2022-05-01 : 接入更多数据源的能力提升

首先，Doris 的底层引擎并不是简单的依赖于 MySQL，而是整合了许多优秀的理念与架构。Doris 本身使用的是列式存储，逐行插入与大规模并行处理，相较于传统的 MySQL，有不同的设计架构和性能。

现在，我们来深入了解一些关键的技术原理。Apache Doris 的核心是其列式存储模型。这个模型允许对列进行独立压缩，以及在检索时只读取所需的列，从而提升查询性能。

技术原理

在谈及性能优化时，我们通常可以用以下公式来表述：

$$ \text{Query Performance} \propto \frac{\text{Data Read Efficiency}}{\text{Query Complexity}} $$

classDiagram
    class Doris {
        +String storageType
        +executeQuery()
        +optimizeStorage()
    }
    
    class MySQL {
        +String storageType
        +executeQuery()
    }
    
    Doris --|> MySQL : "Inherits data querying principles"

以 Java 为例，下面的代码展示了如何在 Doris 中执行一个简单的 SQL 查询：

public class DorisConnector {
    public static void main(String[] args) {
        Connection connection = DriverManager.getConnection("jdbc:doris://host:port");
        Statement stmt = connection.createStatement();
        ResultSet rs = stmt.executeQuery("SELECT * FROM my_table");
        while (rs.next()) {
            System.out.println(rs.getString("column_name"));
        }
    }
}

假设我们在生产环境中部署了一些 Doris 实例，下面是它的整体架构解析。

架构解析

我们可以想象 Doris 的架构为多个组件的组合，其中包括数据接入层、查询引擎、存储管理等。

stateDiagram
    [*] --> PoweredOn
    PoweredOn --> Running
    Running --> [*]
    
    state Running {
        [*] --> Processing
        [*] --> Idle
    }

以下是 Doris 架构中的重要组件列表：

数据接入层：负责数据的ETL。
查询引擎：大规模并行处理，快速响应查询。
存储管理：采用列式存储，节省数据空间。

sequenceDiagram
    participant User
    participant Doris
    participant MySQL
    User ->> Doris: Execute Query
    Doris -->> MySQL: Fetch Data
    MySQL -->> Doris: Data
    Doris -->> User: Result

接下来，我们进入源码分析环节，分析 Doris 查询的内部逻辑。

源码分析

在查询处理过程中，Doris 中的 SQL 解析与执行过程如下所示：

flowchart TD
    A[用户请求] --> B{SQL解析}
    B --> C[查询优化]
    C --> D[执行]
    D --> E[返回结果]

以下是查询过程中的调用流程表：

调用层级	处理步骤
1	接收用户请求
2	SQL 语法解析
3	统计信息收集
4	生成执行计划

public class DorisQuery {
    public void handleQuery(String sql) {
        Parser parser = new Parser();
        // 解析SQL
        Statement stmt = parser.parse(sql);
        // 查询执行
        execute(stmt);
    }
}

然后让我们看看一些实际案例，以进一步验证我们的分析。

案例分析

我们在一个高并发场景下使用 Doris 进行大数据分析，记录下了关键的状态与日志。

stateDiagram
    [*] --> QueryInitiated
    QueryInitiated --> QueryInProgress
    QueryInProgress --> QueryCompleted
    QueryCompleted --> [*]

下表列出了一些性能指标：

指标	值
QPS（查询每秒）	5000
延迟	50ms
数据量	1TB

在日志中，我们可以看到实际执行的时间与每个查询的状态。这些指标非常关键，因为它们帮助我们判断系统的表现并作出优调整。

接着，我们进入扩展讨论环节，探讨 Doris 相比 MySQL 的优势。

扩展讨论

在比较 Doris 和 MySQL 时，我们需要考虑到各自的特点与适应场景。以下是一个思维导图。

mindmap
    root((Doris vs MySQL))
        MySQL
            MySQL Use Cases
            Transactional Processing
        Doris
            Doris Use Cases
            Real-time Analytics

在性能方面，我们可以通过以下数学证明，展示他们之间的差异。

比较表格如下：