从 ClickHouse、Kudu 到 Apache Doris：数仓升级实践与性能提升

在大数据时代，数据库的性能对于业务的发展至关重要。随着数据量的不断增长和业务需求的日益复杂，传统的数据库解决方案可能无法满足性能要求。为了应对这一挑战，许多企业开始寻求更高效的数据库解决方案。本文将介绍一种从 ClickHouse、Kudu 到 Apache Doris 的数仓升级实践，并探讨如何实现性能的大幅提升。

一、背景

随着业务的快速发展，我们面临着一系列数据存储和处理的挑战。原有的数据库系统在处理大规模数据时表现出性能瓶颈，无法满足实时分析的需求。为了解决这些问题，我们决定对数据库系统进行升级。

二、候选方案

在选择新的数据库系统时，我们考虑了以下几个因素：性能、可扩展性、易用性和生态系统。经过对比分析，我们确定了 ClickHouse、Kudu 和 Apache Doris 作为候选方案。

1. ClickHouse

ClickHouse 是一个高性能的列式数据库管理系统，适用于在线分析处理（OLAP）场景。它具有出色的查询性能和水平扩展能力，能够处理大规模数据。然而，ClickHouse 在数据写入和事务处理方面存在局限性，可能无法满足复杂业务场景的需求。

1. Kudu

Kudu 是一个开源的列式存储系统，具有高性能的随机读/写能力。它支持实时数据分析和存储，并且可以与 Hadoop 生态系统集成。然而，Kudu 的查询性能和功能相对较弱，可能无法满足某些复杂查询的需求。

1. Apache Doris

Apache Doris 是一个 MPP 分析型数据库，具有高性能、低延迟的特点。它支持在线分析和实时查询，具有良好的扩展性和稳定性。Doris 提供了一系列的分析函数和数据类型，能够满足大多数查询需求。此外，Doris 的生态系统丰富，社区活跃，为企业提供了良好的支持。

三、升级实践

在经过深入的技术评估后，我们决定采用 Apache Doris 作为新的数据库解决方案。以下是我们的升级实践：

1. 数据迁移

首先，我们将数据从 ClickHouse 和 Kudu 迁移到 Doris。我们使用了 Doris 的数据导入工具，将数据从源系统导出，然后导入到 Doris 中。在迁移过程中，我们重点关注数据完整性和格式的一致性，确保数据的准确性和可追溯性。

1. 架构优化

为了充分发挥 Doris 的性能优势，我们对数据库架构进行了优化。我们根据业务需求和查询特点对表进行了合理的设计和分区，以提高查询效率。同时，我们配置了 Doris 的负载均衡和资源隔离机制，确保在高并发场景下系统的稳定性和性能。

1. 查询优化

针对复杂的查询需求，我们对 SQL 语句进行了优化。我们利用 Doris 提供的分析函数和数据类型，编写高效的查询语句。同时，我们通过调整 Doris 的查询缓存和执行计划优化参数，进一步提升了查询性能。

1. 监控与调优

为了确保数据库的稳定运行和性能持续优化，我们建立了完善的监控体系。通过监控系统的运行状态、资源使用情况和查询响应时间等指标，我们及时发现并解决潜在的性能问题。同时，我们根据监控数据进行调优，不断优化数据库配置和查询语句。

四、性能提升与收益

通过本次升级实践，我们在多个方面实现了显著的性能提升：

1. 并发能力提升：Doris 的分布式架构使得其能够轻松应对高并发场景。相较于 ClickHouse 和 Kudu，Doris 的并发处理能力提升了近 10 倍，有效支撑了业务的快速发展。
2. 运算延时降低：Doris 的低延迟特性使得复杂查询的响应时间大幅降低。相较于之前系统，运算延时降低了近 70%，提升了用户体验和业务处理效率。
3. 数据整合能力增强：Doris 支持与 Hadoop 等大数据生态系统的集成，提高了数据的整合能力。这使得我们可以更加灵活地处理和分析大规模数据。
4. 社区支持与生态系统：Doris 的活跃社区和丰富的生态系统为企业提供了丰富的资源和支持。通过参与社区活动和技术交流，我们可以共享最佳实践、快速解决问题并获取最新的技术动态。