从零到一：Apache Doris 实时数仓建设实践，助力复杂查询速度提升十倍

序言

随着数据时代的来临，企业面临着数据量爆炸式增长的挑战。如何高效地存储、处理和分析这些数据，已成为企业数字化转型的重要课题。Apache Doris 作为一款新兴的实时数仓引擎，凭借其优异的性能和灵活的可扩展性，逐渐成为企业构建实时数仓的首选。

背景

度言软件是一家专注于信贷不良资产处置技术服务的大数据公司。随着业务的快速发展，度言软件的数据量也呈现出爆炸式增长。为了满足业务需求，度言软件需要构建一个能够实时处理和分析海量数据的实时数仓。

挑战

在构建实时数仓的过程中，度言软件面临着以下挑战：

• 查询响应速度慢。 传统的关系型数据库无法满足实时查询的需求，复杂查询的响应速度往往很慢，严重影响了业务效率。
• 数据量大。 度言软件每天产生的数据量高达数十TB，如何高效地存储和处理这些数据成为了一大难题。
• 数据种类繁多。 度言软件的数据种类繁多，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，如何统一存储和管理这些数据也是一个挑战。

解决方案

为了应对这些挑战，度言软件选择了Apache Doris 作为其实时数仓的构建平台。Doris 是一款开源的实时数仓引擎，具有高性能、高可用、可扩展性强等特点，非常适合构建实时数仓。

度言软件采用Doris 的MPP 架构，将数据分布在多个节点上进行存储和处理，从而提高了查询性能。同时，Doris 还支持列式存储，进一步提高了查询效率。

实践经验

在构建实时数仓的过程中，度言软件总结了以下实践经验：

• 选择合适的硬件。 Doris 对硬件要求较高，为了保证Doris 的性能，度言软件选择了高性能的服务器和存储设备。
• 优化数据模型。 Doris 的数据模型非常灵活，可以根据业务需求灵活调整。度言软件根据业务特点，设计了适合自身需求的数据模型，提高了查询效率。
• 合理配置参数。 Doris 的参数配置非常丰富，可以根据业务需求进行优化。度言软件通过对Doris 参数的优化，进一步提高了查询性能。
• 选择合适的查询引擎。 Doris 支持多种查询引擎，包括SQL、Hive、Spark SQL等。度言软件根据业务需求，选择了合适的查询引擎，提高了查询效率。

成果

通过采用Apache Doris 构建实时数仓，度言软件实现了以下成果：

• 查询响应速度提升10倍以上。 Doris 的高性能使得复杂查询的响应速度提升了10倍以上，极大地提高了业务效率。
• 数据处理效率提升50%。 Doris 的高吞吐量使得数据处理效率提升了50%，大大缩短了数据处理周期。
• 数据存储成本降低30%。 Doris 的列式存储方式使得数据存储成本降低了30%，节省了大量的存储空间。

总结

度言软件在Apache Doris 实时数仓建设方面的实践经验表明，Doris 是一款非常适合构建实时数仓的引擎。Doris 的高性能、高可用、可扩展性强等特点，使其成为构建实时数仓的理想选择。度言软件通过采用Apache Doris 构建实时数仓，实现了查询响应速度提升10倍以上、数据处理效率提升50%、数据存储成本降低30%等成果，极大地推动了业务的发展。