集群规模：3 FE + 89 BE

两个集群配置完全相同，具体配置信息如下：

• 集群规模：3 FE + 89 BE

• BE 节点 CPU: Intel (R) Xeon (R) Silver 4216 CPU @ 2.10GHz 16 核 32 线程 × 2

• BE 节点内存：256GB

• BE 节点磁盘：7.3TB × 12 HDD

1. 单 SQL 串行查询测试

在该测试场景中，我们选取了小米 A/B 实验场景中 7 个典型的查询 Case，针对每一个查询 Case，我们将扫描的数据时间范围分别限制为 1 天、7 天和 20 天进行查询测试，其中单日分区数据量级大约为 31 亿（数据量大约 2 TB），测试结果如图所示：

根据以上小米 A/B 实验场景下的单 SQL 串行查询测试结果所示，Doris 1.1.2 版本相比小米线上 Doris 0.13 版本至少有 3~5 倍的性能提升，效果显著，提升效果远高于预期。

1. 批量 SQL 并发查询测试

在并发测试中，我们将小米 A/B 实验场景的查询 SQL 按照正常的业务并发分别提交到 Doris 1.1.2 测试集群和小米线上 Doris 0.13 集群，对比观察两个集群的状态和查询延迟。测试结果为，在完全相同的机器规模、机器配置和查询场景下，Doris 1.1.2 版本的查询延迟相比线上 Doris 0.13 版本整体上升了 1 倍，查询性能下降非常明显，另外，Doris 1.1.2 版本稳定性方面也存在比较严重的问题，查询过程中会有大量的查询报错。Doris 1.1.2 版本在小米 A/B 实验场景并发查询测试的结果与我们的预期差别较大。并发查询测试过程中，我们遇到了几个比较严重的问题：

• CPU 使用率上不去

查询下发到 Doris 1.1.2 版本所在的集群，CPU 使用率最多只能打到 50% 左右，但是完全相