Apache Doris 轻松入门和快速实践

Doris 最早是解决百度凤巢统计报表的专用系统，随着百度业务的飞速发展对系统进行了多次迭代，逐渐承担起百度内部业务的统计报表和多维分析需求。2013 年，百度把 Doris 进行了 MPP 框架的升级，并将新系统命名为 Palo。2017 年以百度 Palo 的名字在 GitHub 上进行了开源。2018 年贡献给 Apache 基金会时，由于与国外数据库厂商重名，因此选择用回最初的名字，这就是 Apache Doris 的由来。

Apache Doris是一个现代化的MPP分析型数据库产品，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 。Apache Doris的分布式架构非常简洁，易于运维，并且可以支持10PB以上的超大数据集。

Apache Doris可以满足多种数据分析需求，例如固定 历史 报表，实时数据分析，交互式数据分析和 探索 式数据分析等。令您的数据分析工作更加简单高效！

Doris 的定位是面向在线报表和分析的数据仓库系统，可以对标于商业的MPP 数据仓库系统，比如Greenplum、Vertica、Teradata 等。

Apache Doris可以满足企业级用户的多种分析需求，包括OLAP多维分析，定制报表，实时数据分析，Ad-hoc数据分析等。

具体的业务场景包括：

《Apache Doris 轻松入门和快速实践》技术专栏包括Apache Doris架构介绍、环境搭建、入门 *** 作实例和演示项目源代码。技术专栏从实战出发，通过基础介绍入门-环境搭建-项目实践，让初学者快速掌握Apache Doris分析型OLAP数据库开源产品。其中示例项目KFD演示通过Flink处理Kafka中的消息记录，处理之后的数据再写入到Kafka和Elasticsearch中，最后以Routine Load方式再将处理好的数据导入到Doris中。

技术专栏主要包含如下内容：

sql执行时间很长超过10分钟。在OLAP系统中，当表的数据量很大，超过100W，sql执行时间很长超过10分钟，且执行计划正常时考虑开启并行数据库。OracleDatabase，又名OracleRDBMS，或简称Oracle，是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。

一、两者的概述不同：

1、OLTP的概述：On-Line Transaction Processing 联机事务处理过程（OLTP），也称为面向交易的处理过程。

2、OLAP的概述：联机分析处理OLAP是一种软件技术，它使分析人员能够迅速、一致、交互地从各个方面观察信息，以达到深入理解数据的目的。

二、两者的特点不同：

1、OLTP的特点：结构复杂、实时性要求高。

2、OLAP的特点：联机分析处理的主要特点，是直接仿照用户的多角度思考模式，预先为用户组建多维的数据模型，维指的是用户的分析角度。

三、两者的用户不同：

1、OLTP的用户： *** 作人员，低层管理人员。

2、OLAP的用户：决策人员，高级管理人员。

参考资料来源：百度百科-OLTP

参考资料来源：百度百科-联机分析处理

OLTP(on-linetransactionprocessing)翻译为联机事务处理。OLAP(On-LineAnalyticalProcessing)翻译为联机分析处理。

OLTP主要用来记录某类业务事件的发生，如购买行为，当行为产生后，系统会记录是谁在何时何地做了何事，这样的一行（或多行）数据会以增删改的方式在数据库中进行数据的更新处理 *** 作，要求实时性高、稳定性强、确保数据及时更新成功，像公司常见的业务系统如ERP，CRM，OA等系统都属于OLTP。

当数据积累到一定的程度，我们需要对过去发生的事情做一个总结分析时，就需要把过去一段时间内产生的数据拿出来进行统计分析，从中获取我们想要的信息，为公司做决策提供支持，这时候就是在做OLAP了。

因为OLTP所产生的业务数据分散在不同的业务系统中，而OLAP往往需要将不同的业务数据集中到一起进行统一综合的分析，这时候就需要根据业务分析需求做对应的数据清洗后存储在数据仓库中，然后由数据仓库来统一提供OLAP分析。所以我们常说OLTP是数据库的应用，OLAP是数据仓库的应用，下面用一张图来简要对比。

随着大数据技术在各行各业的深入应用，对于海量数据的分析需求也愈加凸显，OLAP技术也逐渐走入人们的视野，OLTP和OLAP看起来相似，但指的是不同类型的数据库系统。它们都是在线处理系统。本文将介绍一下二者的区别

介绍

OLTP，也叫联机事务处理（Online Transaction Processing），表示事务性非常高的系统，一般都是高可用的在线系统，以小的事务以及小的查询为主，评估其系统的时候，一般看其每秒执行的Transaction以及Execute SQL的数量 。在这样的系统中，单个数据库每秒处理的Transaction往往超过几百个，或者是几千个，Select 语句的执行量每秒几千甚至几万个。典型的OLTP系统有电子商务系统、银行、证券等，如美国eBay的业务数据库，关系型数据库(mysql、PostgreSQL、DB2、Oracle)就是很典型的OLTP数据库。

特点

OLTP系统

数据库设计要求

介绍

OLAP（On-line Analytical Processing，联机分析处理）是在基于数据仓库多维模型的基础上实现的面向分析的各类 *** 作的集合，60年代，关系数据库之父EFCodd提出了关系模型，促进了联机事务处理(OLTP)的发展(数据以表格的形式而非文件方式存储)。 1993年，EFCodd提出了OLAP概念，认为OLTP已不能满足终端用户对数据库查询分析的需要，OLAP的优势是基于数据仓库面向主题、集成的、保留 历史 及不可变更的数据存储，以及多维模型多视角多层次的数据组织形式，如果脱离了这两点，OLAP将不复存在，也就没有优势可言。在实际的商业分析中，OLAP联机分析更多的是指对数据分析的一种解决方案。 目前大数据业内非常流行的开源OLAP引擎Hive、SparkSQL、FlinkSQL、Clickhouse、Elasticsearch、Druid、Kylin、Presto、Impala分等， 但是可以说目前没有一个引擎能在数据量，灵活程度和性能上做到完美，用户需要根据自己的需求进行选型。

特点

分类

OLAP 是一种让用户可以从不同视角方便快捷地分析数据的计算方法。主流的 OLAP 可以分为3类：多维OLAP ( Multi-dimensional OLAP )、关系型OLAP ( Relational OLAP ) 和混合OLAP ( Hybrid OLAP ) 三大类。

OLAP系统

OLAP数据层次划分

OLAP多维数据结构

OLAP多维数据分析

OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析 *** 作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。 OLTP 系统强调数据库内存效率，强调内存各种指标的命令率，强调绑定变量，强调并发 *** 作；OLAP 系统则强调数据分析，强调SQL执行市场，强调磁盘I/O，强调分区等。 OLTP系统最容易出现瓶颈的地方就是CPU与磁盘。 OLTP适用于数据量少，DML频繁，并行事务处理多的场景。OLAP适用数据量大，DML少。

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