Apache Doris 与 RRDtool

Apache Doris 概述

Apache Doris 是一个基于 MPP 的交互式 SQL 数据仓库系统，专为报告和分析而设计。它以其高性能、实时分析能力和易用性而闻名。Apache Doris 整合了 Google Mesa 和 Apache Impala 的技术。与其他基于 Hadoop 的 SQL 系统不同，Doris 被设计为一个简单且紧密集成的系统，不依赖于外部依赖项。它旨在为数据仓库和分析提供精简高效的解决方案。

RRDtool 概述

RRDtool，是 Round-Robin Database Tool（循环数据库工具）的缩写，是一个开源、高性能的数据记录和绘图系统，专为处理时序数据而设计。RRDtool 由 Tobias Oetiker 于 1999 年创建，专门用于存储和可视化时序数据，例如网络带宽、温度或 CPU 负载。它的主要特点是高效地存储数据点，使用固定大小的数据库，该数据库自动聚合和归档较旧的数据点，从而确保数据库大小在一段时间内保持恒定。

Apache Doris 用于时序数据

Apache Doris 可以有效地用于时序数据，进行实时分析和报告。凭借其高性能和亚秒级响应时间，Doris 可以处理海量的带时间戳的数据，并提供及时的查询结果。它支持高并发点查询场景和高吞吐量复杂分析场景，使其适用于分析不同复杂程度的时序数据。

RRDtool 用于时序数据

RRDtool 是为时序数据存储和可视化而创建的，使其非常适合需要高效处理此类数据的应用程序。其循环数据库结构确保了恒定的存储空间使用，同时提供自动数据聚合和归档。但是，RRDtool 可能不适用于需要复杂查询或关系数据存储的应用程序，因为它的重点主要在于时序数据。

Apache Doris 关键概念

• MPP（大规模并行处理）：Apache Doris 利用 MPP 架构，使其能够跨多个节点分布数据处理，从而实现并行执行和可扩展性。
• SQL：Apache Doris 支持 SQL 作为查询语言，为数据分析和报告提供了一个熟悉且强大的界面。
• 点查询：点查询是指从数据库中检索特定数据点或少量数据子集。
• 复杂分析：Apache Doris 可以处理涉及处理大量数据以及执行高级计算和聚合的复杂分析场景。

RRDtool 关键概念

• 循环数据库：一种固定大小的数据库，它使用循环缓冲区存储时序数据，并在添加新数据时覆盖旧数据。
• RRD 文件：一个包含 RRDtool 数据库的所有配置和数据的单个文件。
• 合并函数：将多个数据点聚合为单个数据点的函数，例如 AVERAGE、MIN、MAX 或 LAST。

Apache Doris 架构

Apache Doris 基于 MPP 架构，这使其能够跨多个节点分布数据和处理，以实现并行执行。它是一个独立的系统，不依赖于其他系统或框架。Apache Doris 结合了 Google Mesa 和 Apache Impala 的技术，为数据仓库和分析提供了一个简单且紧密集成的系统。它利用 SQL 作为查询语言，并支持高效的数据处理和查询优化技术，以确保高性能和可扩展性。

RRDtool 架构

RRDtool 是一个专门的时序数据库，它不使用 SQL 或传统的关系数据模型。相反，它采用循环数据库结构，数据点存储在固定大小的循环缓冲区中。RRDtool 是一个命令行工具，可用于创建和更新 RRD 文件，以及从存储的数据生成图形和报告。它可以与各种脚本语言（如 Perl、Python 和 Ruby）集成，通过可用的绑定实现。