Doris聚合表和物化视图选型对比

原创 已于 2025-09-18 16:59:33 修改 · 505 阅读 · 5 ·
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于 2025-09-18 16:58:29 首次发布

Doris的物化视图和聚合表之间如何选择的问题。它们他们都是用于提升查询性能的重要功能，但适用场景和原理有所不同。为了快速把握核心区别，用一个表格来对比它们的主要特性：

特性维度 物化视图 (Materialized View) 聚合表 (Aggregate Table)
核心概念 基于单表或多表预计算的特殊表，存储查询结果 一种数据模型，在数据导入时根据Key列自动聚合
数据存储 独立存储预计算的结果 存储聚合后的数据，不保留原始明细
适用场景 加速复杂查询（多表JOIN、复杂聚合）、简化ETL、数据湖查询加速 固定模式的报表类查询、高吞吐明细数据导入
灵活性
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【Doris】Doris核心功能介绍——数据模型和物化视图
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本次为大家带来的是第一期内容回顾：《Doris核心功能介绍——数据模型和物化视图》本期主讲人：缪翎百度研发工程师Doris PPMC讲座主要分为四部分内容：Doris是什么Doris的两种数据模型Doris的物化视图适用场景总结Doris是什么首先 Doris 是一个有着MPP架构的分析型数据库产品。对于PB数量级、结构化数据可以做到亚秒级查询响应。使用上兼容MySQL协议，语法是标准的SQL。Doris本身不依赖任何其他系统，相比Hadoop生态产品更易于运维。应用场景包括：固定历史报表分析、实时数据分析
万字详解：ClickHouse 与 Doris 技术选型对比分析
AI天才研究院
03-31 1115
ClickHouse 和 Doris 作为分析型数据库领域的佼佼者，各有优劣。ClickHouse 在查询性能和灵活性上表现突出，适合对实时性要求极高的场景；而 Doris 在高并发支持、易用性和生态系统上更具优势，适合复杂分析和湖仓一体需求。技术选型需结合具体业务场景、团队技能和资源条件综合考量。随着两者社区的持续迭代，未来在云原生和实时分析领域的竞争将更加激烈，用户可根据最新动态调整选型策略。对比维度ClickHouse架构设计。
【遇见Doris】Doris核心功能介绍——数据模型和物化视图
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感谢7月25日来参加Doris与Dolphin Scheduler合作举办的线上M...
表 vs 物化视图：核心区别与选型指南
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04-09 1157
表（Table）是数据库中最基础的数据存储单元，以行列结构直接存储原始数据，例如订单表、用户表等。数据写入后，表的内容需要手动更新或通过 ETL 任务维护。物化视图是一种特殊的数据对象，存储的是预计算的查询结果（如聚合、连接等操作后的数据）。例如，将每日订单总额预计算后保存，后续查询可直接读取结果，无需重复计算。在 StarRocks 中，表支持多种数据模型（明细、聚合、更新等），而物化视图通过预计算机制加速查询，并支持自动或手动刷新，与查询优化器深度集成。
MPP数据库选型指南：Doris与ClickHouse全方位对比
大模型大数据攻城狮的专栏
08-07 949
选定了数据库，性能调优就是让它跑得更快、更稳的“秘密武器”。Doris和ClickHouse就像两匹赛马，调优得当，能让它们在赛道上飞驰！下面我们分享两者的实用调优技巧，结合真实案例，帮你把性能发挥到极致。
clickhouse doris 实时OLAP数据库的对比与选型
郎涯技术
12-09 3226
ClickHouse 是俄罗斯的搜索公司 Yandex 开源的 MPP 架构的分析引擎，号称比事务数据库快 100-1000 倍，团队有计算机体系结构的大牛，最大的特色是高性能的向量化执行引擎，而且功能丰富、可靠性高。Apache Doris 是由百度贡献的开源 MPP 分析型数据库产品，分布式架构简洁，易于运维。单表性能 ClickHouse 更好，无论是查询延时还是并发能力多表性能 Doris 优势更明显。
Doris vs ClickHouse：深入对比MPP数据库聚合操作的核心区别
weixin_44313745的博客
04-25 1503
场景实时聚合需求✅ 写入即聚合，适合高频写入 + 实时查询❌ 依赖合并周期，延迟较高复杂聚合逻辑✅ 内置多种聚合函数，SQL 简单✅ 支持更灵活的自定义聚合，但需复杂配置运维复杂度✅ 自动分片、负载均衡，运维简单❌ 需手动管理分片和副本数据一致性要求✅ 强一致❌ 最终一致，需额外处理Doris 更适合那些对实时性要求极高，需要快速写入数据并且马上能查询到聚合结果的场景，比如实时监控、实时数据看板等；
StarRocks 3.2与Doris 2.1深度剖析：差异、优势及应用场景
没事学AI的博客
08-23 1343
摘要： StarRocks 3.2和Doris 2.1作为主流OLAP数据库，在实时分析场景中各有优势。StarRocks 3.2通过随机分桶、自动存储冷却、统一数据加载语法等特性提升易用性，其存算分离架构和向量化引擎在复杂查询与大规模写入场景性能领先（TPCH测试提升50%）。Doris 2.1的异步物化视图支持多表JOIN预计算和透明查询改写，分区设计灵活，适合实时数仓加速。 选型建议： 开源需求优先：预算有限或依赖社区支持选Doris； 企业级需求：需存算分离、极致湖仓性能选StarRocks商业版。
Apache Doris 和 ClickHouse 的选型比较
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11-08 4755
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物化视图占存储空间吗？ by彭文华
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目前大数据比较常用的OLAP查询引擎包括：Presto、Impala、Druid、Kylin、Doris、Clickhouse、GreenPlum等。不同引擎特点不尽相同，针对不同场景，可能每个引擎的表现也各有优缺点。
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【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
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潮汐研究作为海洋科学的关键分支，融合了物理海洋学、地理信息系统及水利工程等多领域知识。TMD2.05.zip是一套基于MATLAB环境开发的潮汐专用分析工具集，为科研人员与工程实践者提供系统化的潮汐建模与计算支持。该工具箱通过模块化设计实现了两大核心功能： 在交互界面设计方面，工具箱构建了图形化操作环境，有效降低了非专业用户的操作门槛。通过预设参数输入模块（涵盖地理坐标、时间序列、测站数据等），用户可自主配置模型运行条件。界面集成数据加载、参数调整、可视化呈现及流程控制等标准化组件，将复杂的数值运算过程转化为可交互的操作流程。 在潮汐预测模块中，工具箱整合了谐波分解法与潮流要素解析法等数学模型。这些算法能够解构潮汐观测数据，识别关键影响要素（包括K1、O1、M2等核心分潮），并生成不同时间尺度的潮汐预报。基于这些模型，研究者可精准推算特定海域的潮位变化周期与振幅特征，为海洋工程建设、港湾规划设计及海洋生态研究提供定量依据。 该工具集在实践中的应用方向包括： - **潮汐动力解析**：通过多站点观测数据比对，揭示区域主导潮汐成分的时空分布规律 - **数值模型构建**：基于历史观测序列建立潮汐动力学模型，实现潮汐现象的数字化重构与预测 - **工程影响量化**：在海岸开发项目中评估人工构筑物对自然潮汐节律的扰动效应 - **极端事件模拟**：建立风暴潮与天文潮耦合模型，提升海洋灾害预警的时空精度 工具箱以"TMD"为主程序包，内含完整的函数库与示例脚本。用户部署后可通过MATLAB平台调用相关模块，参照技术文档完成全流程操作。这套工具集将专业计算能力与人性化操作界面有机结合，形成了从数据输入到成果输出的完整研究链条，显著提升了潮汐研究的工程适用性与科研效率。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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