Apache Doris取代ClickHouse、MySQL、Presto和HBase

组件密集型数据架构

用户从 Lambda 架构入手，将数据管道拆分为批处理链路和流处理链路。对于实时数据流，他们应用 Flink CDC ；对于批量导入，他们结合了 Sqoop、Python 和 DataX 来构建自己的数据集成工具，名为 Hisen。

然后，实时数据和离线数据在数据仓库层会合，该层由五个组件组成。

ClickHouse

数据仓库采用扁平表设计，ClickHouse 在扁平表读取方面表现出色。但随着业务的发展，面临两个方面的挑战：

• 为了支持跨表连接和点查询，用户需要星型模式，这在 ClickHouse 中很难实现。
• 保险合同的变更需要在数据仓库中实时更新。在 ClickHouse 中，通过重新创建一个平面表来覆盖旧表来完成，但速度不够快。

MySQL

计算完成后，数据指标存储在 MySQL 中。随着数据规模的增长，MySQL 开始陷入困境，出现执行时间延长、抛出错误等问题。

Apache Hive + Presto

Hive是批处理环节中的主要执行者。可以转换、聚合、查询离线数据。Presto 是 Hive 的补充，用于交互式分析。

Apache HBase

HBase 承担主键查询。它从 MySQL 和 Hive 读取客户状态，包括客户信用、承保期限和保险金额。由于 HBase 本身不支持二级索引，因此读取非主键列的能力有限，但可以通过开源Phoenix组件或“通过hbase协处理器把二级索引自动同步至elasticsearch”来实现二级索引的功能。另外，作为 NoSQL 数据库，HBase 不支持 SQL 语句，对SQL语句的支持可以通过开源Phoenix组件或“HBase SDK 3.0.0发布，让HBase的使用变得更简捷”：https://github.com/CCweixiao/hbase-sdk或https://gitee.com/weixiaotome/hbase-sdk。

这些组件必须协同工作才能满足所有需求，使得数据仓库变得难以处理，不容易上手。因为工程师必须接受所有这些组件的培训。此外，架构的复杂性也增加了延迟的风险。

因此，用户试图寻找一种能够满足更多要求的工具。他们首先需要的是实时能力，包括实时写入、实时更新、实时响应数据查询。其次，需要在数据分析方面更加灵活，以支持面向客户的自助查询，如多维分析、大表连接查询、主键索引、上滚和下钻等。然后，对于批处理，还希望数据写入具有高吞吐量。

用户最终决定选择 Apache Doris。

用 Apache Doris 替换四个组件

Apache Doris 能够进行实时和离线数据分析，同时支持高吞吐量的交互式分析和高并发的点查询。这就是为什么它可以取代 ClickHouse、MySQL、Presto 和 Apache HBase，作为整个数据系统的统一查询网关。

改进后的数据管道是一个更加干净的 Lambda 架构。

Apache Doris 提供了多种数据摄取方法。数据写入速度很快。除此之外，它还实现了 Merge-on-Write 以提高并发点查询的性能。

降低成本

新的架构降低了用户的人力成本。一方面，更简单的数据架构使得维护更容易；另一方面，开发者不再需要在数据服务 API 中加入实时和离线数据。

用户还可以使用 Doris 省钱，因为它支持分层存储。它允许用户将大量很少访问的历史数据放入对象存储中，这样囤积数据的成本要低得多。

更高效率

Apache Doris 的 QPS 可以达到万级，毫秒级响应数十亿点查询，面对客户的查询也能轻松应对。将热数据与冷数据分开的分层存储也提高了查询效率。

服务可用性

作为存储、计算和数据服务的统一数据仓库，Apache Doris 可以轻松实现灾难恢复。由于组件较少，他们不必担心数据丢失或重复。

Apache Doris 的跨集群复制（CCR）能力是用户服务可用性的重要保障。可以在几分钟甚至几秒钟内实现集群之间的数据同步，并且实现了两种机制来保证数据的可靠性：

• Binlog：该机制可以自动记录数据的变化，并为每个数据修改操作生成一个LogID。增量 LogID 确保数据更改可追溯且有序。
• 数据持久化：在系统崩溃或紧急情况下，数据将被存入磁盘。

深入了解 Apache Doris

Apache Doris 可以取代 ClickHouse、MySQL、Presto 和 HBase，因为它在数据处理管道上拥有全面的功能集合。在数据摄取方面，基于对 Flink CDC 和 Merge-on-Write 的支持，实现了低延迟实时写入。通过其标签机制和事务加载来保证 Exactly-Once 写入。在数据查询方面，它同时支持星型模式和平面表聚合，因此在麻烦的多表连接和大型单表查询中都可以提供高性能。它还提供了多种方法来加速不同的查询，例如用于全文搜索和范围查询的倒排索引、用于点查询的短路计划和预备语句。

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