轻松搞定日志数据难题：Apache Doris 如何助力中国联通实现 10 倍性能提升

后端

2023-07-02 01:04:08

大数据时代的日志分析挑战与 Apache Doris 的解决方案

日志分析的崛起

随着数字化转型的不断深入，企业产生的数据量呈爆炸式增长。其中，日志数据作为系统运行过程中的记录，对于故障排查、安全审计、性能优化等方面有着至关重要的作用。然而，海量日志数据的处理和分析却面临着诸多挑战。

大数据日志分析的难题

数据量大，存储成本高： 日志数据通常以 TB 甚至 PB 为单位，对存储空间的需求非常大。传统数据库往往无法有效存储和管理如此庞大的数据量，导致存储成本居高不下。
数据结构复杂，分析难度大： 日志数据通常是非结构化的，数据结构复杂，包含了各种各样的文本、数字、日期等信息。传统数据分析工具很难对这些数据进行有效的分析和处理。
查询性能慢，影响业务效率： 日志数据的分析往往需要对海量数据进行实时查询，传统数据分析工具往往性能低下，无法满足企业对实时分析的需求。

Apache Doris：海量日志分析的利器

Apache Doris 是一款开源的分布式 MPP 数据库，专为海量数据的存储、分析和处理而设计。它拥有以下优势：

高性能： 采用列式存储引擎和并行计算，查询性能远超传统关系型数据库。
高存储效率： 采用压缩编码技术，可以有效减少数据存储空间，降低存储成本。
高扩展性： 可轻松扩展到数百台甚至上千台服务器，满足企业对数据量不断增长的需求。
易于使用： 兼容 SQL 语法，降低学习和使用成本。

中国联通的成功案例

中国联通作为国内领先的电信运营商，每天产生的日志数据量高达数万亿条。面对海量日志数据的分析挑战，中国联通选择了 Apache Doris 作为其日志分析平台。

通过使用 Apache Doris，中国联通实现了万亿日志数据分析场景的落地，不仅将存储空间降低了 50%，更将性能提升了 10 倍以上。中国联通的成功案例充分证明了 Apache Doris 在日志数据分析领域强大的实力。

Apache Doris 的技术优势

列式存储引擎： 有效减少数据冗余，降低存储空间，提升查询速度。
并行计算： 将查询任务分解并由多台服务器并行执行，大幅提高查询性能。
压缩编码技术： 通过减少数据冗余实现数据压缩，降低存储成本。
高扩展性： 轻松扩展到数百甚至上千台服务器，应对海量数据分析需求。
易于使用： 兼容 SQL 语法，降低学习和使用成本，便于企业轻松迁移和分析数据。

Apache Doris 的应用场景

Apache Doris 广泛应用于以下领域：

日志分析： 高效处理海量日志数据，快速查询分析。
网络安全： 实时分析网络流量数据，检测网络攻击行为。
物联网： 分析物联网设备产生的海量数据，提取有价值的信息。
金融风控： 分析客户行为数据，识别潜在金融风险。

选择 Apache Doris 的理由

如果您正在寻找一个能够帮助您应对海量数据分析挑战的数据库，那么 Apache Doris 是一个理想的选择。它具有高性能、高存储效率、高扩展性、易于使用等优势，可以有效解决日志分析中遇到的难题。

常见问题解答

Apache Doris 与其他数据库相比有何优势？

Apache Doris 采用列式存储引擎、并行计算和压缩编码技术，在性能、存储效率和扩展性方面都优于传统关系型数据库。

Apache Doris 如何降低存储成本？

Apache Doris 采用压缩编码技术，可以有效减少数据冗余，降低存储空间，从而降低存储成本。

Apache Doris 是否支持实时查询？

是的，Apache Doris 支持实时查询。它采用列式存储引擎和并行计算，可以快速处理海量数据，满足企业对实时分析的需求。

Apache Doris 是否兼容 SQL？

是的，Apache Doris 兼容 SQL 语法。企业可以轻松将现有数据迁移到 Apache Doris，并使用熟悉的 SQL 语法进行数据分析。

Apache Doris 是否易于使用？

是的，Apache Doris 易于使用。它兼容 SQL 语法，降低了学习和使用成本，企业可以轻松掌握和使用。

代码示例

以下是一个使用 Apache Doris 查询日志数据的代码示例：

SELECT
  log_id,
  user_id,
  action,
  timestamp
FROM
  logs
WHERE
  timestamp >= '2023-01-01' AND timestamp <= '2023-01-31'
GROUP BY
  log_id
ORDER BY
  timestamp DESC
LIMIT
  10;