Apache Doris vs Elasticsearch：深入对比分析

在大数据分析领域，Apache Doris 和 Elasticsearch (ES) 经常被用于实时分析和检索任务，但两者的设计理念和技术侧重点存在显著差异。

本文将从核心架构、查询语言、实时性、应用场景、性能表现、以及企业实践六个方面进行详细对比。

1. 核心设计哲学：MPP 架构 vs 搜索引擎架构

Apache Doris 采用典型的 MPP（Massively Parallel Processing）分布式架构，定位于高并发、低延迟的实时在线分析（OLAP）场景。它由 Frontend 和 Backend 组件构成，通过多节点并行计算和列式存储来高效处理海量数据。这种设计使 Doris 能在亚秒级返回查询结果，适合复杂聚合和大数据量下的分析查询。

Elasticsearch 则源自全文搜索引擎架构，采用 分片+倒排索引 的设计，更侧重于快速文本检索和过滤。ES 将数据作为文档存储，每个字段建立倒排索引，擅长关键字搜索和日志查询，但在复杂分析和大规模聚合计算时性能相对较弱。

为直观比较，两者核心架构理念差异如下：

分析： Doris 的 MPP 架构使其在大数据聚合分析上具备天生优势。列式存储和向量化执行充分利用 IO 和 CPU，提高了处理效率。同时 Doris 支持预聚合和物化视图，加上易扩展的架构，使其在大规模数据分析场景下性能远超 ES。相比之下，Elasticsearch 的搜索引擎架构更擅长即时搜索和简单指标统计，对于复杂 SQL 分析、跨表关联等需求力不从心。另外，Doris 在 schema 演进上也更灵活，支持在线增加或修改列和索引，几乎实时生效；而 ES 的索引 schema 固化后难以更改，业务需求变化常需重新建索引，运维成本高。总体而言，在核心设计上 Doris 更侧重分析能力和易用性，而 ES 专注检索能力。当面临企业级的复杂分析需求时，Doris 的架构哲学提供了更高的性能上限和灵活性。

2. 查询语言：SQL vs DSL 的易用性与表达力

Doris 和 ES 在查询接口上截然不同：Doris 原生支持标准 SQL，而 Elasticsearch 使用 JSON DSL（Domain Specific Language） 查询。Doris 兼容 MySQL 协议，支持丰富的 SQL92 查询特性，包括 SELECT 投影、WHERE 过滤、GROUP BY 聚合、ORDER BY 排序、多表 JOIN、子查询、窗口函数、UDF/UDAF 以及创建视图和物化视图等。这种完整的 SQL 支持意味着数据分析师和工程师无需学习新语言，即可利用熟悉的 SQL 直接对 Doris 进行复杂查询和数据处理。

相反，Elasticsearch 提供的是专有的 JSON 格式查询 DSL，语法与 SQL 完全不同，往往需要嵌套多层结构来表示过滤和聚合逻辑。对于不熟悉 DSL 的用户来说，编写和调试此类查询学习曲线陡峭，而且和传统 BI/数据库工具集成困难。

下表对比了 Doris 的 SQL 查询与 ES DSL 查询在易用性和能力上的差异：

分析： 对于日常使用和开发效率而言，Doris 的 SQL 接口优势明显。用户可以用熟悉的 SQL 编写查询，不需额外学习，这极大降低了使用门槛。

例如，在 Doris 上要对日志数据按日期、URL、应用ID等多维度聚合，只需一条SQL语句包含相应的 GROUP BY
 子句即可完成；而在 Elasticsearch 中，实现相同功能需要嵌套多个聚合层次的 DSL，结构复杂冗长。这种差异导致在 ES 上开发调试效率较低：据实践经验，当排查问题时，需要构造大量复杂的 Curl DSL 请求给没有ES经验的用户，沟通和定位非常困难。引入 Doris 后，只要熟悉 SQL 基本语法，问题定位和查询编写就变得简单快捷。

另外在功能上，Doris 完全支持多表关联和子查询，这对于构建数据仓库模型（星型模型关联维表等）以及复杂指标计算至关重要。而 ES 天生不支持表关联，往往需要预先把数据冗余到一个索引里，或者通过应用层二次处理，既不灵活也影响性能。

综合来看，Doris 在查询语法的易用性和表达能力上全面胜出：它既保留了 SQL 强大的表达力，又大幅降低了分析师和开发人员的使用难度，方便与现有的数据分析生态衔接。

3. 实时数据处理机制：写入架构与数据更新

在实时数据摄取与查询方面，Doris 和 ES 采取了不同的机制，各有侧重。

Elasticsearch 强调近实时搜索，特点是逐条文档写入、频繁刷新索引：数据通过 REST API (如 Bulk 批量接口) 写入 ES，经过分词、建立倒排索引后存储，每隔固定短周期（默认1秒）刷新使新数据可被搜索。这样的机制保证了单条日志在秒级内可被检索，但也带来了写入开销高和一致性上的折衷。每条数据写入时，ES 都要在主分片和副本上各自执行一次完整的索引过程，涉及文本解析和倒排索引生成，CPU 开销大。官方测试显示 ES 单核写入吞吐仅约 2 MB/s；在写入高峰时，CPU 常成为瓶颈甚至拒绝写入请求，影响数据实时性。

相比之下，Apache Doris 的实时数据导入采用高吞吐的批量写入架构。Doris 将数据按小批流式导入（可以通过 Stream Load 接口 push，或通过 Routine Load 从消息队列 pull），在 Backend 以列存格式高效批量写入，一次完成多副本的数据分发和存储。由于省去了逐字段倒排索引的重压计算，Doris 单节点的写入带宽远高于 ES。例如基于官方 ES Rally 基准测试，Doris 的数据写入速度约是 ES 的 5 倍。更重要的是，Doris 支持直接从消息队列拉取数据（如 Kafka），无需像 ES 那样借助 Logstash/Beats 等外部工具来喂数，简化了实时管道的架构。

在数据更新和存储实时化方面，两者也有差异：

• 索引/存储机制： Doris 采用列式存储并配合多副本一次写入，整体存储空间占用低，压缩比可达 5:1 ～ 10:1。ES 因为存储了正排、倒排索引和 column store (doc values) 等冗余结构，同一份数据存储膨胀，压缩比仅 ~1.5:1。这意味着相同日志数据 Doris 只需大约 20% 的存储空间即可保存。低存储占用也提升了 IO 效率，使 Doris 可更快地扫描最新数据做分析。
• 数据更新与聚合： Doris 支持多种数据模型，其中 Unique Key 模型可用于以主键更新数据，内部通过“写时合并 (MoW)”或“读时合并 (MoR)”机制高效处理UPSERT操作，即使含有去重更新，其写入性能损耗也在10%以内。相较之下，ES 对文档级更新（如更改或删除一条记录）基本相当于重索引，开销极大，在模拟主键去重场景下性能损失高达3倍以上。另外 Doris 的 Aggregate Key 模型支持在数据导入时自动对指定维度汇总聚合，保证聚合结果强一致更新，并允许明细和聚合数据在同一库中共存查询。ES 虽有 rollup 等聚合索引功能，但属于异步最终一致，且生成的汇总数据通常独立于原始索引，无法同时查询，灵活性和一致性较弱。
• 实时查询可见性： ES 新写入的数据在一次 refresh 后即可被搜索到，延迟通常在秒级以内，适合即时检索单条日志。Doris 虽然不像ES那样每秒刷新索引，但通过持续的小批量导入（如 Routine Load 每隔数秒提交），也能做到秒级甚至亚分钟级数据可见。在实际日志分析场景中，这样的延迟能够满足绝大多数实时分析需求。同时 Doris 在 Backend 内存中维护新数据并定期刷新到列存盘上，因此查询可以及时读取最新的导入批次数据，保证分析的实时性。

分析： 综合来看，Doris 的实时性机制更注重高吞吐和最终一致的快速分析，而 ES 注重毫秒级写入和近实时检索。

当日志数据量和并发写入很大时，ES 的逐条索引方式将耗费大量CPU并产生索引膨胀，不仅写入速度慢且集群容易过载。Doris 则通过批量写入和列式压缩，大幅提高了单节点吞吐并降低存储成本。实际测试表明，Doris 写入性能约为 ES 的5倍，查询性能约为 ES 的2.3倍，而存储消耗仅为 ES 的1/5。这意味着在相同硬件资源下，Doris 能以更低延迟摄取更多数据、保存更长周期的明细，并及时提供聚合分析结果。

同时 Doris 丰富的数据模型和 Schema 动态演进能力，使实时数据处理更灵活——无论是流式导入、实时去重更新，还是随业务调整添加新字段/索引，在 Doris 上都能平滑完成。相反，ES 在遇到 schema 变更或数据更新需求时，往往需要重建索引或额外的后处理逻辑，实时性和易用性打折扣。

因此，对于高频数据写入且需要持续快速分析的场景，Doris 提供了更高的吞吐和弹性，确保了实时数据的高效利用。

4. 典型应用场景比较：日志分析、BI 报表等

由于上述架构和功能差异，Apache Doris 和 Elasticsearch 各自在不同应用场景中表现出优劣势。下面对比两者在日志分析和商业智能（BI）报表场景下的适用性：

分析： 在日志分析领域，Doris 和 ES 可以说是各有侧重又相辅相成。Elasticsearch 因其强大的全文检索能力，依然是即时搜索具体日志的利器；运维人员习惯使用 Kibana 查询最近几小时的错误日志或进行全文模糊搜索，这是 Doris 所不擅长的。但随着日志数据规模增长和分析需求提高，仅靠 ES 会遇到性能和成本瓶颈。Doris 的引入正好弥补了这些不足——通过更低成本的存储和更快速的复杂查询，它可以承担海量日志的长期保存和多维分析任务，将 ES 解放出来专注于实时检索热数据。很多企业的实践是将 Doris 与 ES 联用：热数据和全文检索用 ES，冷数据和统计分析用 Doris，实现冷热分层和功能互补。至于 BI 报表和数据仓库场景，Doris 无疑比 ES 更加契合。Doris 提供了数据仓库所需的几乎全部功能（分区、桶分布、ETL加载、SQL分析等），能够直接承载企业级数仓和报表系统。在需要跨表汇总、复杂计算的典型BI场景中，Doris 体现出高度的易用性和出色性能，这是搜索引擎出身的 ES 难以企及的。因此，企业往往会选用 Doris 或其它 OLAP 数据库来构建报表分析体系，而不是尝试在 ES 上开发此类应用。

5. 性能基准测试对比

大量实测数据进一步印证了 Doris 在分析性能上的优势。官方使用 Elasticsearch 的基准测试工具 ES Rally 对两者进行了同硬件下的对比，结果显示 Apache Doris 在写入、查询、存储三个维度均大幅优于 Elasticsearch。如下图所示：

Apache Doris 与 Elasticsearch 性能对比：包括数据写入吞吐、存储占用以及查询响应时间

从上图可以看出，Doris 的数据写入速度达到 550 MB/s（每秒可导入数百万条记录），约为 ES 的 5 倍。这意味着如果需要在单位时间内摄取海量数据（如服务器日志、用户行为流等），Doris 可以用更少的节点完成任务。存储方面，Doris 对相同数据仅占用 ES 大约 1/5 的空间（因为Doris压缩比可达10:1，而ES只有约1.5:1），这不仅节省存储成本，也提高了系统在大数据量下的可扩展性。查询性能上，Doris 对复杂分析查询的响应时间约为 ES 的 1/2.3。例如，在某实际测试中，对 4000 万条日志记录执行多维度聚合统计，Elasticsearch 大约需要 6–7 秒 返回结果，而 Doris 1 秒以内即可完成。可见在面对大数据集的重度查询时，Doris 能显著胜出，实现亚秒级的交互查询体验。

除平均指标外，高并发下的性能稳定性也是 Doris 的优势所在。由于 MPP 架构可以将查询拆解成并行任务，Doris 即使在多用户并发执行复杂查询时，仍能保持较低的延迟和高吞吐。而 ES 在并发增加、查询变重时容易受制于单节点内存和CPU限制，出现延时飙升甚至查询失败（特别是遇到需要大量排序、聚合的请求时，可能因为 JVM 内存不足而 OOM）。因此，无论从吞吐、延迟还是资源利用来看，基准测试都体现了 Doris 更适合作为分析型引擎部署在数据密集型场景中。

6. 企业实践案例

越来越多的企业在实际生产中验证了 Doris 相比 ES 的效能提升和成本优势。下面列举几个具有代表性的案例：

• 360 企业安全浏览器（奇安信）[1]：原架构采用 Elasticsearch 保存和分析日志，随着数据量增长，遇到索引变更困难、聚合查询慢等问题。引入 Apache Doris 统一日志检索与报表分析后，**聚合分析效率提升了数量级、存储成本降低约 60%**，成功实现了日志平台的升级。在具体查询上，Doris 将原先 ES 上需要复杂 DSL 实现的多层聚合转化为简单 SQL，大幅提升了开发和运维效率。

• 腾讯音乐娱乐集团 (TME)[2]：面对海量音乐内容库检索和分析需求，TME 最初使用 Elasticsearch 集群支撑内容搜索和数据分析。后来通过引入 Doris 替代 ES，实现了搜索和分析一体化的新架构。迁移后效果显著：**存储成本降低了 80%**，每日全量数据由 ES 需 697GB 降至 Doris 的 195GB（压缩节省 72%）；同时 Doris 提升了约 4 倍写入性能 满足高并发导入。这个案例表明 Doris 在提供类似搜索功能的同时还能处理复杂分析，并大幅削减硬件成本。

• 某大型银行（如中信银行）[3]：该行构建基于 Doris 的日志存储与分析平台，上线后相比原有 Elasticsearch 架构消除了数据冗余、提高了存储效率，并提供了更强大高效的日志检索与分析服务。通过 Doris 的统一数仓架构，日志的实时写入和复杂查询性能都有明显优化，实现了对安全日志的精细化分析和快速报表展现。

• 某支付科技公司[3]：此前采用多套组件组合的安全分析系统，存在数据多份存储、体系复杂的问题。引入 Doris 统一架构后，系统在数据写入吞吐、复杂查询速度、存储效率等方面均有显著提升：具体包括写入速度提升 4 倍，复杂查询性能提升 3 倍，存储空间节省 **50%**。同时因为使用标准 SQL，大大简化了运维和使用成本。

上述案例充分证明，在需要同时处理大量数据写入和复杂查询的企业级应用中，Apache Doris 展现出超越 Elasticsearch 的综合表现：不但查询更快、支撑的分析场景更丰富，而且极大降低了资源和运维开销。这也是为何越来越多公司选择在日志分析、用户行为分析、报表系统等领域部署 Doris 来替代或补充原有的 ES 集群。当然，Elasticsearch 也依然在众多企业中扮演重要角色，尤其是在全文检索、实时监控方面。例如经典的 ELK(Stack) 日志方案曾被无数互联网公司采用，用于检索服务器日志、业务指标和异常信息。只是随着业务发展，很多公司开始引入像 Doris 这样的新一代实时数仓，形成“搜索+分析”分工协作的新架构，以获得更高的性价比。

总结：

Apache Doris 和 Elasticsearch 分别从数据仓库和搜索引擎两端出发，正在逐步覆盖实时数据处理领域的广阔版图。

通过上述多方面对比可以看出，Doris 在大规模复杂分析、SQL 易用性、高吞吐与存储效率等方面具备明显优势，特别适合建设统一的实时分析平台；而 ES 在全文检索、实时细粒度查询方面仍有不可替代的价值，适合作为搜索型应用和监控系统的支柱。

对于企业来说，二者并非绝对对立的选择：根据具体业务需求，可以采用 Doris 提供数据分析能力、ES 提供检索能力的组合方案，发挥各自所长。在数据规模和实时要求不断提高的未来，Doris 凭借其MPP架构和持续演进，有望承担更多传统数仓和部分搜索的职能，成为企业实时分析的利器；而 Elasticsearch 则会向智能搜索方向深化，服务于搜索和AI融合的新型应用。

可以预见，两者都会在各自擅长的轨道上不断创新，为企业的海量数据价值挖掘提供更强大的技术引擎。最终，选择哪种技术或如何搭配使用，取决于应用场景的侧重：需要更强分析和低成本时倾向 Doris，需要更强搜索和实时查询时依赖 ES，合理整合将让我们获得“1+1>2”的效果。

今后，我们期待看到更多关于 Doris 和 ES 协同创新的实践，为实时大数据处理打造更高效的解决之道。

参考文献：

1. 从 Elasticsearch 到 Apache Doris 统一日志检索与报表分析，360 企业安全浏览器的数据架构升级实践 - SelectDB https://www.selectdb.com/blog/166
2. 从 Elasticsearch 到 Apache Doris，腾讯音乐成本直降 80% - SelectDB https://www.selectdb.com/blog/1037
3. SelectDB 技术对比  https://www.selectdb.com/solutions/doris-vs-elasticsearch

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