Apache Doris (七十）： Doris优化

最新推荐文章于 2025-10-29 15:00:09 发布
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本文总结了Apache Doris的优化策略，包括选择合适的数据存储模型、设置合理的分区和分桶、利用索引和物化视图加速查询、优化Join操作、避免直接删除数据以及使用缓存提高查询效率。建议使用JDBC而非ODBC查询外部数据库，以及在构建表时采用星型模型以提升Join性能。

Doris中的优化涉及到的方面非常多，例如在分区、分桶、join、查询、参数等各个方面都有优化对应策略，具体可以参考前面每个部分内容，这里大体总结下Doris中的优化相关内容：

  1. 执行SQL慢可以通过Doris提供的QueryProfile查看SQL执行的统计信息帮助我们了解Doris的执行情况，并有针对性的进行相应Debug与调优工作。具体可以参考https://doris.apache.org/zh-CN/docs/dev/admin-manual/query-profile。
  2. 在Doris中选择合适的数据存储模型来存储数据，针对不同场景选择AGGREGATE KEY, UNIQUE KEY, DUPLICATE KEY 三种数据存储模型
  3. 创建Doris表时设置合理的分区和分桶个数，方便对数据进行管理，在企业生产环境中也可以设置Doris分级存储(SSD + SATA)提高数据管理。
  4. Doris建表时，建议采用区分度大的列做分桶, 避免出现数据倾斜，为方便数据恢复, 建议单个 b
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【大数据】Doris 数据库与表操作语法实战详解
congge_study的博客
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Apache Doris系列之：深入认识实时分析型数据库Apache Doris
zhengzaifeidelushang的博客
07-19 1297
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Doris初识
xiuxiuhh的博客
04-24 3649
1、Doris由百度大数据部研发，之前叫百度Palo，于2017年开源，2018年贡献到 Apache 社区后，更名为Doris2、是一个现代化的基于MPP（Massively Parallel Processing 大规模并行处理）技术的分析型数据库产品。简单来说，MPP是将任务并行的分散到多个服务器和节点上，在每个节点上计算完成后，将各自部分的结果汇总在一起得到最终的结果(与Hadoop相似)。仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果，有效地支持实时数据分析。
Doris 性能优化总结
最新发布
onlymscn的博客
10-29 700
摘要：本文系统介绍了Apache Doris数据库性能优化方案，涵盖表设计优化、查询优化、参数调优等核心内容。重点包括合理设计分区/索引/主键，优化SQL编写避免全表扫描，合理配置BE/FE参数，优化数据导入与Compaction策略，利用物化视图提升查询性能，实施资源隔离与监控告警等。针对常见性能瓶颈如慢查询、导入慢等问题提供了具体解决方案，并给出了关键参数调优建议。通过多维度的优化措施，可显著提升Doris集群的整体性能。
Doris为什么国内大厂都会使用它
softshow1026的博客
01-24 1525
Apache Doris源于百度2008年启动的产品Palo在2018年捐献给Apache基金会，是一个基于 MPP 架构的高性能、实时的分析型数据库，他非常简单易用，而且性能还不错，仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果，不仅支持高并发的查询场景，也可以支持高吞吐的复杂分析场景，比如你可以基于它做用户行为分析、日志检索平台、用户画像分析、订单分析等应用。Doris的架构非常简洁，易于运维，并且可以支持10PB以上的超大数据集。
Doris之使用优化
youziguo的专栏
09-25 1181
在使用 Doris（原名 Apache Doris 或 Palo）过程中，可以通过多种方式优化性能和资源利用效率。通过合理设计表结构、优化数据导入和查询、调整执行计划、内存管理、并行处理等多种策略，可以显著提高 Doris 的性能和资源利用效率。
Doris学习笔记之优化
四国棋客
08-06 4100
本文记录了Doris优化的一些方法或原则，比如查看QueryProfile、Join优化原则等，并介绍了Bitmap索引和布隆索引，以及优化的原理等
精选资源
Apache Doris 使用指南：从入门到生产实践
05-06
在技术上，Doris支持实时和批量数据导入、向量执行引擎、索引优化等先进技术，这些技术特点使得Doris能够在多方面提供优异的数据处理能力。 在快速开始部分，用户可以通过简单的环境准备来下载二进制包，并进行安装...
Apache Doris + MCP：Agent 时代的实时数据分析底座
分享平时的学习心得和笔记
06-04 762
Apache Doris凭借技术创新与MCP协议支持，成为AI时代实时数据分析的领先解决方案。文章从三方面展开：首先介绍Doris的技术创新，包括原生向量索引、分布式架构和AI无缝集成；其次解析MCP协议的标准化优势及其实际应用案例；最后探讨Agent时代通过Function Call实现的多工具智能协作。文章指出，这种技术组合为数据智能化提供了强大底座，未来将在多样化的实时分析场景中发挥更大作用。全文150字完整呈现核心内容与价值主张。
Apache Doris + MCP：Agent 时代的实时数据分析底座 —— 从技术融合到智能化的数据革命
分享平时的学习心得和笔记
06-08 1182
在 AI 浪潮席卷全球的今天，数据分析早已从“事后总结”转变为“实时决策”的核心引擎。传统的数据架构难以支撑智能Agent（如智能客服、自动化工作流、实时推荐系统）对数据的高效调用与实时处理。Apache Doris 与 Model Context Protocol（MCP）的深度融合，正为我们揭开这一新时代的序幕。Apache Doris 是一个基于 MPP（大规模并行处理）架构的高性能实时分析型数据库，自诞生之初便以“极速响应”和“易用性”著称。二、MCP：AI 与数据的“标准化桥梁”
Apache Doris + MCP：Agent 时代的实时数据分析底座 ——从技术融合到智能化的落地实践
分享平时的学习心得和笔记
06-05 978
摘要：本文探讨了Apache Doris与MCP协议在智能数据分析中的协同应用。Apache Doris作为高性能MPP分析型数据库，具备列式存储、实时写入和并行计算等优势；MCP协议则标准化了AI与数据源的交互方式。两者结合可实现电商客服、工业检测等场景的智能化，显著提升效率。文章还提供了Doris+MCP系统的搭建指南，展望了未来在生态互联和边缘计算方面的发展潜力。
doris 数据库优化
独立开发，substack顶级编辑
07-14 2524
doris 存储和查询优化
Doris性能优化不要慌，看看这里！
微信搜：import_bigdata，大数据领域硬核原创作者
09-08 4969
因为Doris这个框架越来越火，行业内已经成为了必不可少的框架，面试当然也是重点考察。Doris性能优化不要慌，分为几个部分掌握回答就好了。关于Doris的优化是一个很大的课题，我们可以从几个方面进行回答。例如：导入、查询、Join优化等等。我们起一个小的系列，专门回答这个问题。我们先从Join优化说起。一、Doris数据划分在介绍Doris中多种Join方式及优化原理之前，先回顾下Doris的数...
doris查询性能优化
qq_57106792的博客
12-26 4282
对比发现scm_employee_salary的hash计算时间，数据合并时间，以及序列化key时间等等都比test_scm_employee_salary的要短，通过前缀索引的调整整体可以提升25%左右的性能。对比发现scm_employee_salary的hash计算时间，数据合并时间，以及序列化key时间等等都比test_scm_employee_salary的要短，通过前缀索引的调整整体可以提升25%左右的性能。这个一种非常明显的空间换时间的优化，他只是提前将sql的执行结果放入一个物化表中。
【查询优化】Doris性能优化不要慌，再看看这里！
微信搜：import_bigdata，大数据领域硬核原创作者
09-18 3049
《Doris性能优化不要慌，再看看这里！- Join优化》《Doris性能优化不要慌，再看看这里！- 导入优化》这篇是第三部分查询优化。OLAP查询对于高并发查询，其核心在于如何平衡有限的系统资源消耗与并发执行带来的高负载。换而言之，需要最大化降低单个 SQL 执行时的 CPU、内存和 IO 开销，其关键在于减少底层数据的 Scan 以及随后的数据计算。Doris能够实现高并发查询的能力主要是通过...
Doris 性能优化
天翼云开发者社区
08-01 211
Bucketed Join：如果两个参与 Join 的表都进行了分桶，并且桶的划分方式相同，Doris 可以利用这一特性进行 Bucketed Join，即只在同一桶内的数据进行 Join，这样可以大大减少数据的扫描量。Doris表结构的优化包括分区，分桶，以及key列顺序等，结合业务场景，对于常用作限制条件的字段，可以作为分桶字段，查询时减少桶的扫描，从而提升查询性能。Doris 通过多种查询优化策略，如 Join 优化、谓词下推、运行时过滤，字典优化，算子优化等，来提供高性能的查询能力。
Doris 优化方法
MISAYAONE的博客
03-31 1374
最全的Apache Doris的性能优化实战技巧（收藏版）|uniq|apache|视图|数据量_网易订阅 主要从三个方面考虑： 1：数据模型的选择、分区及分桶设计、索引选择。 2：物化视图 3：SQL 本身优化
Doris使用及优化（1.2.6 - 2.0.2 release）
weixin_43983455的博客
05-09 9378
Doris的使用及优化经验，持续更新，欢迎投递。
Doris开发手记4：倍速性能提升，向量化导入的性能调优实践
m0_56069948的博客
10-21 904
正好有Doris社区的小伙伴吐槽向量化的导入性能表现并不是很理想，就借这个机会对之前开发的向量化导入的工作进行了性能调优，取得了不错的优化效果。解决思路也很简单，既然缺页中断是内存没有映射引起的，那这里就尽量复用之前已经使用过的内存，这样，自然也不会引起缺页中断的问题了，对于TLB的缓存访问也有了更高的亲和度。通过替换podarray的内存分配的逻辑之后，效果也很符合预期，通过火焰图进行观察，缺页中断的占比大量的减少，性能上也获得了可观的收益。，记住这个是个缓存)，查找对应的虚拟地址到物理地址的映射。
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