doris与presto对比

Doris和Presto都是大数据领域的分布式SQL查询引擎，但它们的设计目标和应用场景有所不同。

Doris是一个分布式列式存储系统，最初由阿里巴巴开发，现在由Apache Doris社区维护。Doris的设计目标是为在线分析处理（OLAP）场景提供高性能的数据存储和查询能力。它支持高并发的数据写入和复杂的多维分析查询，并且具有较低的查询延迟和高吞吐量。Doris还支持基于时间的分区和数据备份等功能。

Presto是一个分布式的SQL查询引擎，由Facebook开发，也是一个Apache项目。Presto的设计目标是为在线事务处理（OLTP）和在线分析处理（OLAP）场景提供高度灵活的查询能力。它可以查询多种数据源，包括Hadoop HDFS、MySQL、PostgreSQL、Oracle、MongoDB等，并且可以在多个数据源之间进行联合查询。Presto还支持高度灵活的查询优化和分布式执行计划。

在应用场景上，Doris更适合于大规模数据分析和多维度查询，而Presto则更适合于数据仓库和数据集成等应用场景。

总的来说，Doris和Presto都是优秀的分布式SQL查询引擎，具有各自的优势和适用场景。选择哪个取决于具体的业务需求和数据处理场景。

相关问题

doris 与 clickhouse对比

Doris (原名Palo) 和 ClickHouse 都是分布式列式存储数据库，但在实现细节和应用场景上存在差异。

Doris 的特点是支持实时OLAP查询，提供了类似MySQL的SQL接口，可以用来进行数据的交互式查询和分析。Doris 的数据模型是基于维度模型的，支持多维度的数据分析和聚合，适用于各种OLAP场景。

ClickHouse 则更加关注高性能的批处理和数据分析，主要应用于数据仓库、日志分析、业务指标统计等场景。ClickHouse 的查询语言是ClickHouse SQL，它不支持更新和删除操作，但支持复杂的聚合查询和数据分析操作，适合大规模数据的离线分析。

因此，选择Doris还是ClickHouse，取决于具体的应用场景和需求。

starrocks 与 doris性能对比

StarRocks和Doris都是开源的分布式列式存储系统，用于处理大规模数据分析和查询。它们在性能方面有一些区别，下面是它们的性能对比：

1. 查询性能：StarRocks在查询性能方面表现出色，它采用了MPP（Massively Parallel Processing）架构，可以并行处理查询请求，提供快速的查询响应时间。而Doris则采用了MOLAP（Multidimensional Online Analytical Processing）引擎，对于复杂的多维分析查询有较好的性能。

2. 数据加载性能：StarRocks在数据加载方面具有较高的吞吐量和并行度，可以快速加载大规模数据。Doris也具备高效的数据加载能力，但相对于StarRocks可能稍逊一些。

3. 数据压缩率：StarRocks采用了多种压缩算法，可以有效地减少数据存储空间，提高存储效率。Doris也支持数据压缩，但在压缩率方面可能不如StarRocks。

4. 数据一致性：StarRocks采用了分布式事务机制，可以保证数据的一致性和可靠性。Doris也支持事务操作，但在一些复杂场景下可能需要额外的处理。

总体而言，StarRocks在查询性能和数据加载性能方面相对较强，适用于对实时性要求较高的场景。而Doris则更适合于多维分析和OLAP场景，对复杂查询有较好的支持。