MPP ( Massively Parallel Processing )
MPP ( Massively Parallel Processing )，即大规模并行处理，在数据库非共享集群中，每个节点都有独立的磁盘存储系统和内存系统，业务数据根据数据库模型和应用特点划分到各个节点上，每台数据节点通过专用网络或者商业通用网络互相连接，彼此协同计算，作为整体提供数据库服务。非共享数据库集群有完全的可伸缩性、高可用、高性能、优秀的性价比、资源共享等优势。简单来说，MPP 是将任务并行的分散到多个服务器和节点上，在每个节点上计算完成后，将各自部分的结果汇总在一起得到最终的结果 ( 与 Hadoop 相似 )。
MPP数据库的主要特点
分布式架构：MPP数据库通过将数据和处理任务分散到多个节点上，实现水平扩展，能够高效处理大量数据。
无共享架构：每个节点独立运行，拥有自己的资源，这增强了系统的可靠性和容错能力。
并行查询处理：可以在多个节点上并行执行查询，显著提高了性能。
数据分区：将数据划分为小块，每个节点负责特定部分，便于高效处理。
高性能计算：针对复杂分析和数据仓库进行了优化，支持并行处理和高效的存储引擎。
可扩展性：通过增加节点，可以轻松扩展以应对不断增长的数据量和用户需求。
高可用性：采用冗余和复制机制，确保系统始终可用，减少停机时间。
支持复杂查询：能够高效处理涉及多表连接、子查询和聚合的复杂查询。
列存储：许多MPP数据库使用列式存储，提升分析工作负载的性能。
与分析工具集成：与各种分析框架和商业智能平台兼容，便于数据驱动的决策。
Apache Doris
Apache Doris 是一个现代化的 MPP（大规模并行处理）数据库，主要用于实时分析和报表查询。它采用了分布式存储和计算架构，数据分片是其核心机制之一。Doris 主要解决 PB 级别的数据量（如果高于 PB 级别，不推荐使用 Doris 解决，可以考虑用 Hive 等工具），解决结构化数据，查询时间一般在秒级或毫秒级。
高效的数据传输机制：为了应对大规模数据读取和传输的需求，Doris 支持 Arrow Flight SQL 协议，这一协议能够显著提高数据传输效率，实现百倍飞跃。
冷热数据分层功能：在 Doris 2.0 版本中引入了冷热数据分层功能，可以将冷数据下沉到成本更低的对象存储中，同时减少因存储附加带来的开销。
易用性和运维成本低：Doris 设计上注重用户体验，具有极速易用的特点，仅需亚秒级响应时间即可返回查询结果。此外，它还具备较低的运维成本和使用成本
应用场景
报表分析：Doris 可以快速生成各种报表，适用于企业的经营分析决策、日志分析、用户行为洞察等场景。
即席查询：由于其高效的查询性能，Doris 也适用于需要即席查询的场景，比如临时的数据分析需求。
统一数仓构建：Doris 可以作为企业统一数仓的核心组件，支持复杂的查询和数据整合需求。
数据湖联邦查询加速：Doris 支持与位于 Apache Hive、Apache Iceberg 等平台的外部表联合查询，加速数据湖中的联邦查询。
用户行为分析和 AB 实验平台：用户可以基于 Doris 构建用户行为分析系统和 AB 实验平台，以优化产品和服务。
实时数据分析：Doris 在实时数据分析领域表现优异，适用于需要实时处理和分析大量数据的业务场景。
存算分离的架构主要有以下几个原因
性能优化：将存储和计算分开，可以针对不同的需求优化各自的资源。例如，存储可以使用高效的列式存储格式，而计算节点则可以专注于执行复杂的查询。
灵活性与可扩展性：存算分离允许独立扩展存储和计算资源。当需要处理更多数据时，可以单独增加存储节点；当需要更强的计算能力时，可以增加计算节点。
资源利用率提升：存算分离使得计算资源可以根据需求动态调整，避免了资源的浪费。例如，计算负载较高时，可以临时增加计算节点，而不必同时增加存储节点。
简化维护：存储和计算的分离可以简化系统的维护和管理。可以独立更新或优化存储层和计算层，而不影响整体系统的运行。
支持多种数据访问模式：存算分离能够支持不同的数据访问场景，如批处理和实时分析，使得数据处理更加灵活。
降低成本：通过灵活配置存储和计算资源，企业可以根据实际需求选择合适的硬件和服务，降低整体运营成本。
Apache Doris的MetaService设计思想
集中管理：MetaService负责管理和维护整个集群的元数据，包括数据库、表、分区等信息，提供集中化的管理方式，确保元数据的一致性和可靠性。
高可用性：通过引入主从复制机制，MetaService能够在主节点故障时迅速切换到备用节点，确保系统的高可用性，减少单点故障的风险。
实时更新：MetaService支持元数据的实时更新和快速读取，能够快速响应系统中的变化，保证数据的及时性和准确性。
分布式架构：MetaService设计为分布式架构，可以横向扩展，以适应大规模集群的需求，提升系统的整体性能和扩展性。
高性能：通过优化元数据的存储和访问方式，MetaService能够提供高效的元数据查询性能，支持快速的元数据操作。
灵活的事务处理：支持ACID事务，确保元数据操作的原子性和一致性，避免因并发操作导致的数据不一致。
多种数据源支持：MetaService能够与多种类型的数据源协同工作，便于集成和扩展。
FoundationDB 苹果公司的高性能分布式数据库
设计用于处理大量结构化数据，具有高可用性、强一致性以及水平扩展等特性。
https://github.com/apple/foundationdb
FoundationDB在多节点的商用服务器集群上运行，通过分布式架构实现了高可扩展性。随着数据量的增长，可以轻松添加更多的服务器来扩展存储容量。
优化的算法和数据结构使得FoundationDB在读/写操作中表现出色，特别是在写密集型场景下，提供了高效的性能。
FoundationDB使用基于ACID事务的模型，确保了数据的一致性和完整性。无论是在读/写密集型工作负载下，都能保证数据在任何时候都是准确无误的。
学习曲线较陡峭：
作为一个功能强大的分布式数据库系统，FoundationDB的复杂性相对较高。对于初学者来说，可能需要花费一定的时间和精力来学习和掌握其使用方法和原理。
应用迁移相对困难：
由于FoundationDB不支持MySQL协议和SQL语法，对于已经使用MySQL等传统关系型数据库的应用程序来说，迁移到FoundationDB可能会面临一定的挑战。这包括数据迁移、应用程序改造等方面的工作
FoundationDB主要应用场景
1. 金融行业
高频交易系统：FoundationDB的高性能和低延迟特性使其成为高频交易系统的理想选择，能够确保交易数据的实时性和准确性。
风险控制系统：在风险管理中，FoundationDB的强一致性和事务支持保证了数据的可靠性和一致性，有助于金融机构及时识别和控制风险。
2. 物联网（IoT）
实时数据处理：物联网平台需要处理来自各种设备的实时数据流，FoundationDB的分布式架构和高效读写性能能够满足这一需求，提供可靠的数据存储和查询服务。
设备状态监控：通过FoundationDB，物联网平台可以实时监控设备的状态，确保设备的正常运行和及时维护。
3. 电子商务
高并发订单处理：在电子商务平台中，FoundationDB能够支持高并发的订单处理，确保在促销活动或节假日等高峰期也能保持系统的稳定运行。
库存管理：通过FoundationDB，电子商务平台可以实时更新库存信息，避免超卖或库存积压等问题。
4. 游戏行业
实时多人在线游戏：FoundationDB的低延迟和高并发特性使其成为实时多人在线游戏的首选数据库，能够确保游戏过程中的流畅性和稳定性。
游戏数据分析：游戏公司可以利用FoundationDB存储和分析玩家的游戏数据，以优化游戏体验和制定营销策略。
5. 大数据分析
数据预处理和存储：FoundationDB可以用于预处理和存储大量的原始数据，为后续的数据分析任务提供可靠的数据源。
与大数据框架结合：FoundationDB可以与Hadoop、Spark等大数据框架结合使用，提供高性能的数据存储和查询服务，加速数据分析过程。
6. 云服务提供商
构建可扩展的云基础架构：云服务提供商可以利用FoundationDB构建可扩展、可靠的云基础架构服务，满足不同用户的存储需求。
弹性伸缩：随着数据量的增长，云服务提供商可以轻松添加更多的服务器来扩展FoundationDB的存储容量，确保服务的连续性和稳定性。
7. 实时应用
在线游戏、流媒体服务等：这些应用需要快速响应和频繁更新的数据操作，FoundationDB的高性能和低延迟特性能够满足这些需求。
FoundationDB架构图
我们回到Doris
Doris日志存储与分析的经典场景
Apache Doris在日志存储与分析领域的实践指南：
整体架构：
日志采集和预处理：通过HTTP APIs，多种日志采集工具如Logstash、Filebeat等将日志数据写入Apache Doris。
日志存储和分析引擎：Apache Doris提供高性能、低成本的统一日志存储，并通过SQL接口提供丰富的检索分析能力。
日志分析和告警界面：支持通过标准SQL接口查询Apache Doris，提供简单易用的界面，如Grafana、Superset等。
特点与优势：
高吞吐、低延迟：支持每天百TB级、GB/s级日志数据持续稳定写入，延迟保持在1s以内。
低成本存储：支持PB级海量存储，相比Elasticsearch节省60%到80%的存储成本，冷数据存储到S3/HDFS可再降50%成本。
高性能检索分析：支持倒排索引和全文检索，常见查询秒级响应。
开放易用生态：上游对接Logstash、Filebeat等，下游对接Grafana、Superset等，兼容MySQL协议和语法。
高性能、低成本实现：
写入吞吐提升：利用SIMD等CPU向量化指令提升JSON数据解析速度和索引构建性能，写入性能是Elasticsearch的3～5倍。
存储成本降低：去掉正排索引，采用列式存储和Zstandard压缩算法，压缩比高达5～10倍，冷热分层功能进一步降低存储成本。
查询性能提升：简化全文检索流程，针对日志场景常见查询做专门优化，如TopN动态剪枝。
分析能力强：
标准SQL支持：兼容MySQL协议和语法，支持检索、聚合、多表JOIN等多种数据分析能力。
Flexible Schema：支持动态字段增减和索引调整，适应日志数据的迭代变化。
新架构移除Kafka，ODS层直接到Doris
Apache Doris开源项目的目录结构包括以下主要部分
1.
be/（Backend）存放后端代码，包括存储引擎、查询处理等核心功能。 包括数据解析、执行计划、存储格式等模块。
2.
fe/（Frontend）包含前端服务的代码，负责用户接口和SQL解析。 处理用户请求、SQL编译和查询优化。
3.
docs/包含项目的文档，包括用户手册、开发指南和API文档。
4.
tests/包含单元测试和集成测试的代码，确保代码质量。 分为不同的测试模块，便于管理和扩展。
5.
tools/存放各种工具和脚本，用于构建、部署和管理Doris。 包括数据导入导出工具、监控工具等。
6.
conf/包含配置文件和示例，帮助用户进行系统配置。
7.
examples/提供示例代码和用例，帮助用户快速上手使用Doris。
结论
Apache Doris凭借其高性能、易用性和实时分析能力，成为多种数据分析场景的理想选择。无论是在商业智能、实时数据分析还是数据集成方面，Doris都能提供强大的支持，为企业决策提供数据驱动的洞察。
