Apache Doris 是一个现代的 MPP (Massively Parallel Processing) 分布式 SQL 数据库，旨在实现高效的实时分析和报告。它最初由百度开发，并于2017年捐赠给Apache软件基金会。Doris的主要特性和设计理念使其在大数据实时分析场景中表现出色。Apache Doris已于2022年6月成功从Apache孵化器毕业，成为Top-Level项目。目前，Apache Doris社区已经聚集了来自不同行业近200家公司的400多名贡献者，活跃贡献者的数量接近每月100人。
1. 架构设计
Doris的架构分为前端 (FE) 和后端 (BE) 两部分
前端 (FE): 负责接收用户的SQL查询，解析查询计划，并将计划分发到后端节点进行执行。同时，FE也负责管理元数据。后端 (BE): 负责具体的数据存储和查询执行。BE节点可以横向扩展，通过增加节点来提升系统的处理能力。 列存储格式：Doris 使用列式存储，每一列的数据单独存储，有效地提升了压缩效率和查询速度。列存储格式支持多种压缩算法，如 LZ4、ZSTD 等，可以根据具体数据类型选择最优的压缩方式。分区与分桶：支持对数据进行分区和分桶。分区可以按时间、范围等进行切分，有助于提升查询性能和管理数据生命周期；分桶则是通过哈希算法将数据分布到不同的存储桶中，均衡数据分布和查询负载。 向量化执行：Doris 采用向量化执行引擎，通过批量处理数据减少函数调用开销，提高 CPU 利用率。向量化执行在处理列存储格式的数据时效果尤为显著。查询优化器：内置了基于成本的查询优化器（CBO），通过分析统计信息和查询成本，生成最优的执行计划。优化器支持多种优化策略，如谓词下推、列剪裁、Join 重排序等。 实时数据导入：支持实时数据导入，包括微批量导入和流式导入，适合需要实时数据更新的应用场景。数据导入过程中，Doris 保证数据的一致性和高可用性。多版本数据管理：通过多版本数据管理机制（MVCC），支持并发数据读写操作，保证数据的一致性和隔离性。2. 高可用性和扩展性
高可用性: 通过多副本机制，Doris确保数据在多个节点上的副本，从而实现高可用性和数据的可靠性。扩展性: Doris的MPP架构使其具有良好的扩展性，能够通过增加更多的BE节点来提升系统的处理能力，适应数据量和查询负载的增长。实时数据分析: 通过高效的流式数据导入和查询优化，Doris能够实现实时数据的快速分析。报表和BI分析: 利用其强大的查询性能和兼容性，Doris能够支持复杂的报表和BI分析需求。数据仓库: 作为一个分布式的SQL数据仓库，Doris适合存储和处理大规模的结构化数据。安装教程
首先，从Apache Doris（https://doris.apache.org/）的官网或者Apache Doris的GitHub仓库下载最新版本的Doris。# 从GitHub下载最新的release包
wget https://github.com/apache/doris/releases/download/x.y.z/apache-doris-x.y.z-bin.tar.gz
# 解压下载的包
tar -zxvf apache-doris-x.y.z-bin.tar.gz
cd apache-doris-x.y.z-bin
前端（FE）节点负责接收和解析查询、管理元数据等。通常在集群中至少需要一个FE节点。在Doris的安装目录中找到fe目录，并编辑配置文件fe.conf：在fe.conf中进行必要的配置，例如：
# 设置FE节点的元数据存储路径
meta_dir = path/to/fe/meta
# 设置FE节点的编辑日志路径
edit_log_port = 9010
# 设置FE节点的HTTP服务端口
http_port = 8030
# 设置FE节点的RPC端口
rpc_port = 9020
启动FE节点
cd ../bin
./start_fe.sh --daemon
初次启动FE节点后，需要初始化Doris集群：
mysql -h 127.0.0.1 -P 9030 -u root
# 进入MySQL客户端后，执行以下命令初始化集群
ALTER SYSTEM ADD FOLLOWER "fe_host:edit_log_port";
后端（BE）节点负责数据存储和查询执行。在集群中可以有多个BE节点。在Doris的安装目录中找到be目录，并编辑配置文件be.conf：在be.conf中进行必要的配置，例如：
# 设置BE节点的数据存储路径
storage_root_path = path/to/be/storage
# 设置BE节点的端口
be_port = 9060
webserver_port = 8040
heartbeat_service_port = 9050
brpc_port = 8060
启动BE节点
cd ../bin
./start_be.sh --daemon
启动BE节点后，需要将其添加到Doris集群中：
mysql -h fe_host -P 9030 -u root
# 进入MySQL客户端后，执行以下命令添加BE节点
ALTER SYSTEM ADD BACKEND "be_host:heartbeat_service_port";
-- 创建数据库
CREATE DATABASE my_database;
-- 使用数据库
USE my_database;
-- 创建表
CREATE TABLE my_table (
k1 INT,
k2 VARCHAR(20),
v1 BIGINT SUM DEFAULT '0'
)
AGGREGATE KEY(k1, k2)
DISTRIBUTED BY HASH(k1) BUCKETS 10;
可以通过LOAD命令从本地文件或外部数据源导入数据，例如从CSV文件导入：LOAD DATA INFILE 'path/to/file.csv' INTO TABLE my_table;
查询数据
-- 执行查询
SELECT k1, SUM(v1) FROM my_table GROUP BY k1;
Doris提供了丰富的监控和管理功能，可以通过HTTP接口和命令行工具进行监控和管理。HTTP接口: FE和BE节点都提供了HTTP接口，可以通过下面地址访问本地端口。http://fe_host:8030和http://be_host:8040
命令行工具: 可以使用MySQL客户端连接FE节点，执行Doris的管理命令。监控Doris性能指标的方法和工具
Doris提供了FE和BE节点的Web管理界面，可以通过Web UI查看系统的各种性能指标。数据库和表信息（Databases and Tables）Doris提供了一些命令，可以在MySQL客户端中运行，以获取系统的状态和性能信息。SHOW PROC: 查看系统的运行状态，如BE节点状态、FE节点状态等。SHOW PROC '/backends'; SHOW PROC '/frontends';
SHOW VARIABLES: 查看系统配置参数。SHOW TABLETS FROM my_database.my_table;
SHOW LOAD FROM my_database;
EXPLAIN: 分析查询执行计划，找出性能瓶颈。EXPLAIN SELECT * FROM my_table WHERE id = 1;
Prometheus是一个开源的监控系统和时序数据库，可以通过Prometheus监控Doris的性能指标。Grafana是一个开源的分析平台，可以通过Grafana展示Prometheus收集的指标数据。(还请读者自行网上搜索，不然这篇太长了，恭喜发财哈哈哈)2.配置Doris导出性能指标: Doris支持将性能指标导出为Prometheus格式。在fe.conf和be.conf中配置Prometheus相关参数：# fe.conf
enable_metric_calculator=true
prometheus_exporter_port=9090
# be.conf
enable_metric_calculator=true
prometheus_exporter_port=9091
3.配置Prometheus采集Doris指标: 在Prometheus的配置文件prometheus.yml中添加Doris的FE和BE节点：scrape_configs:
- job_name: 'doris_fe'
static_configs:
- targets: ['fe_host:9090']
- job_name: 'doris_be'
static_configs:
- targets: ['be_host:9091']
配置Grafana展示指标: 在Grafana中添加Prometheus数据源，然后创建仪表板来展示Doris的性能指标。可以使用Grafana的查询语言（PromQL）来查询Prometheus中的数据，并根据需要进行可视化展示。
如果你已经有其他的监控系统，如Zabbix、Nagios等，可以通过自定义脚本或插件来监控Doris的性能指标。创建自定义监控脚本：使用Bash或Python脚本，定期从Doris的Web接口或Prometheus中获取性能指标。配置Zabbix监控项和触发器：在Zabbix中添加自定义监控项和触发器，通过自定义脚本采集的指标来监控Doris的运行状态。除了实时监控，还应定期检查和维护Doris集群，及时处理潜在问题。包括但不限于：
