突破万亿数据查询瓶颈：Apache Doris存储引擎的列式存储与索引设计深度解析
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dori/doris 你是否还在为亿级数据查询等待数十秒？是否因索引设计不当导致存储成本飙升？Apache Doris作为高性能分析型数据库，其Backend存储引擎通过创新的列式存储与多层次索引体系，将查询延迟压缩至毫秒级。本文将从数据布局、索引结构到实战优化，全方位解密Doris如何在10TB级数据集上实现"飞一般"的查询体验。
存储引擎架构全景：从数据写入到查询加速的全链路优化
Apache Doris采用分离式架构，Frontend（FE）负责元数据管理与查询规划，Backend（BE）专注于数据存储与计算执行。存储引擎作为Backend的核心组件，通过列式存储、多级索引和智能压缩技术，构建了高性能数据处理的基础。
图1：Apache Doris整体架构，Backend存储引擎位于数据处理的核心位置
核心设计理念
- 列式存储优先：按列组织数据，降低IO扫描范围
- 多级索引体系：从排序键到位图索引的全方位过滤
- 自适应压缩：根据数据类型选择最优压缩算法
- 混合存储模型：支持聚合、更新、明细等多场景需求
列式存储技术：颠覆传统行存的性能革命
数据布局革新
Doris存储引擎采用纯列式存储，将每个列单独存储为独立文件。当执行SELECT user_id, SUM(revenue) FROM orders WHERE date > '2023-01-01'查询时，仅需读取user_id、revenue和date三列数据，相比行存储减少70%以上的IO量。
核心实现位于be/src/olap/tablet_schema.h，通过TabletColumn类定义列属性：
class TabletColumn {
public:
bool is_length_variable_type() const {
return _type == OLAP_FIELD_TYPE_VARCHAR ||
_type == OLAP_FIELD_TYPE_STRING ||
_type == OLAP_FIELD_TYPE_HLL; // 变长类型单独处理
}
// ... 列类型、长度、压缩方式等属性管理
};
智能压缩策略
Doris为不同数据类型匹配最优压缩算法：
- 数值类型：采用LZ4压缩（压缩比3-5x，解压速度1GB/s）
- 字符串类型：使用ZSTD（压缩比8-12x，平衡压缩率与速度）
- 时间类型：delta编码+RLE，压缩比可达20x以上
压缩配置在be/src/olap/options.h中定义，默认启用自适应压缩级别：
enum CompressionType {
COMPRESS_LZ4 = 0, // 默认用于数值列
COMPRESS_ZSTD = 1, // 默认用于字符串列
COMPRESS_NONE = 2
};
索引体系详解：构建查询加速的"高速公路"
Doris设计了多层次索引结构，从宏观到微观形成完整的过滤体系，确保查询仅扫描必要数据。
1. 排序键索引（Sorted Compound Key）
用户可指定1-3列作为排序键（Sort Key），数据按排序键物理排序，实现范围查询的快速定位。例如按date和user_id排序后，查询"2023年1月的用户数据"可直接定位到对应数据块。
实现代码见be/src/olap/tablet_schema.h：
class TabletSchema {
private:
std::vector<uint32_t> _cluster_key_idxes; // 排序键列索引
size_t _num_key_columns = 0; // 排序键数量
};
2. 二级索引矩阵
Doris提供四类二级索引，覆盖不同查询场景：
| 索引类型 | 适用场景 | 实现文件 |
|---|---|---|
| MIN/MAX索引 | 数值型范围查询 | be/src/olap/column_predicate.h |
| Bloom Filter | 高基数列等值查询 | be/src/olap/bloom_filter.hpp |
| 位图索引（Bitmap） | 低基数列过滤 | be/src/olap/bitmap_filter_predicate.h |
| 倒排索引（Inverted） | 全文检索场景 | be/src/olap/inverted_index_parser.cpp |
实战案例：Bloom Filter索引优化
为用户ID列创建Bloom Filter后，"查找特定用户订单"查询可过滤99%无关数据块：
ALTER TABLE orders ADD INDEX idx_user_id (user_id) USING BITMAP;
索引创建逻辑在be/src/olap/tablet.cpp的create_index方法中实现，通过TabletIndex类管理索引元数据。
存储模型深度解析：为业务场景量身定制
Doris提供三种存储模型，满足不同分析需求：
1. 聚合模型（Aggregate Key）
适用场景：报表统计、指标汇总
核心特性：自动聚合相同Key的记录，支持SUM/COUNT/MIN/MAX等预计算
例如创建广告点击统计表：
CREATE TABLE ad_stats (
date DATE,
ad_id INT,
clicks SUM INT,
cost SUM DECIMAL(12,2)
) AGGREGATE KEY(date, ad_id);
聚合逻辑在be/src/olap/memtable.cpp中实现，通过MemTable的insert_or_update方法处理数据合并。
2. 唯一键模型（Unique Key）
适用场景：用户画像、交易记录
核心特性：保证主键唯一性，支持行级更新
实现原理是通过be/src/olap/primary_key_index.h维护主键到数据位置的映射，确保更新操作的高效执行。
3. 明细模型（Duplicate Key）
适用场景：原始日志、行为数据
核心特性：完整保留所有记录，适合明细查询
性能优化实战：从理论到实践的最佳路径
索引设计黄金法则
- 排序键选择：将过滤频繁、基数适中的列作为排序键
- 索引组合策略：
- 高基数列（用户ID）→ Bloom Filter
- 低基数列（状态码）→ 位图索引
- 文本列（商品描述）→ 倒排索引
- 避免过度索引：每个索引增加5-10%存储开销
数据布局优化
通过be/src/olap/rowset/rowset_builder.h中的RowSetBuilder类，可控制数据分块大小：
- 大字段（TEXT）表：块大小设为64MB
- 小字段（数值型）表：块大小设为128MB
压缩调优指南
在be/src/olap/options.cpp中调整压缩参数：
CompressionType get_compression_type(FieldType type) {
if (type == OLAP_FIELD_TYPE_VARCHAR) {
return COMPRESS_ZSTD; // 字符串列用ZSTD
} else if (type == OLAP_FIELD_TYPE_INT) {
return COMPRESS_LZ4; // 整数列用LZ4
}
return COMPRESS_AUTO;
}
未来演进方向：下一代存储引擎的技术展望
Doris存储引擎正朝着三个方向持续进化：
- 智能索引推荐：基于查询模式自动创建最优索引
- 自适应存储布局：根据访问频率动态调整冷热数据位置
- 融合存储：打通数据湖与数据仓库，实现一站式分析
相关研发正在be/src/olap/storage_engine.cpp中进行，通过StorageEngine类整合新的存储特性。
总结：重新定义分析型数据库的性能边界
Apache Doris存储引擎通过列式存储+多级索引+场景化存储模型的三重组合，构建了高性能数据分析的基石。无论是10亿级用户画像分析，还是万亿级日志检索，Doris都能提供亚秒级响应。
深入理解存储引擎原理后，开发者可通过：
掌握这些技术，你将能够充分发挥Doris的性能潜力，为业务决策提供实时数据支持。
扩展资源：
- 存储引擎设计文档：be/src/olap/README.md
- 性能调优指南：docs/performance-tuning.md
- 社区案例集：samples/
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
