Doris在小米数据中台的应用与场景分析

"该文档介绍了Doris在小米数据中台中的应用情况，包括选择Doris的原因、Doris的系统类别、定位以及在小米数据中台中的作用。文档还提到了Doris适用于不同规模业务的场景，并对不适合Doris的场景进行了说明。最后，文档展望了Doris在云上的未来发展趋势，如弹性存储和计算资源管理等特性。" 正文: Doris是小米数据中台的重要组成部分，其在小米的数据处理中扮演了关键角色。小米选择Doris主要是因为其高压缩比、高性能查询以及低存储成本。这使得Doris在处理大量数据时能有效降低存储负担，同时提供快速的查询响应，满足了小米对于数据分析和BI的需求。 Doris的设计目标是为"数据分析"和"OLAP"服务，它在系统类别上属于交互处理，能够与Flink、SparkStreaming、Storm等实时计算框架以及MySQL等传统数据库协同工作。Doris的定位在于提供快速的在线分析处理能力，支持丰富的数据模型，具备动态分区和扩展性，可以通过HTTP接口进行操作，并且拥有丰富的运维工具，使得数据导入和管理更加便捷。 在小米数据中台的整体架构中，Doris主要负责数据分析和BI部分。数据经过离线计算和实时计算后，由Doris进行存储和处理，形成数据中台的核心能力。此外，数据中台还包括生命周期管理、数据质量管理、数据安全管理和多种数据服务，确保数据的有效利用和安全。 Doris在小米的应用主要分为两类场景：一是针对中、小、初创业务的灵活分析，这类场景强调低成本、灵活性和快速反馈，Doris的低成本和高灵活性使得它成为理想的解决方案。二是针对大型业务的固定指标分析，这类场景数据量大，需要预先计算好的指标，Doris的高效处理和稳定性能可以满足此类需求。 然而，Doris并不适合所有场景，例如在需要处理大规模明细数据并要求高度灵活性的场景下，由于并发量可能过大，Doris可能无法胜任。同时，如果应用场景并非数据分析，Doris的优势可能无法完全发挥。 对于未来的展望，Doris在云上的发展将更加强调弹性，包括弹性存储、Schema管理、数据管理以及索引管理等，以适应不断变化的业务需求。计算资源管理将更加智能化，物理执行计划和SQL优化也将得到提升，以提供更高效的服务。对外接口和协议的改进将进一步增强Doris的兼容性和易用性，使其在云环境下的数据处理能力更上一层楼。