在构建任何软件应用程序时，选择合适的数据库至关重要。所有数据库在性能方面都有不同的优势和劣势，因此，决定哪种数据库对于您的特定用例和数据模型而言，优势最大、缺点最少，是一项重要的决策。以下您将找到 Apache Doris 和 StarRocks 的关键概念、架构、功能、用例和定价模型的概述，以便您可以快速了解它们之间的对比。
本文的主要目的是比较 Apache Doris 和 StarRocks 在涉及时序数据的工作负载方面的性能，而不是针对所有可能的用例。时序数据通常在数据库性能方面提出独特的挑战。这是由于写入的数据量大以及访问数据的查询模式造成的。本文并非旨在说明哪个数据库更好；它只是提供了每个数据库的概述，以便您可以做出明智的决定。
Apache Doris 与 StarRocks 细分
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| 数据库模型 | 数据仓库 |
数据仓库 |
| 架构 | Doris 可以部署在本地或云端，并兼容各种数据格式，如 Parquet、ORC 和 JSON。 |
StarRocks 可以根据您的基础设施偏好和要求，部署在本地、云端或混合环境中。 |
| 许可证 | Apache 2.0 |
Apache 2.0 |
| 用例 | 交互式分析、数据仓库、实时数据分析、报告、仪表板 |
商业智能、分析、实时数据处理、大规模数据存储 |
| 可扩展性 | 水平可扩展，具有分布式存储和计算 |
水平可扩展，支持分布式存储和查询处理 |
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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 集成了 Google Mesa 和 Apache Impala 的技术。与其他 SQL-on-Hadoop 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。
StarRocks 概述
StarRocks 是一个开源的高性能分析数据仓库，可实现实时、多维和高并发的数据分析。它采用 MPP（大规模并行处理）架构，并配备了完全向量化的执行引擎和支持实时更新的列式存储引擎。
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。它既支持高并发的点查询场景，也支持高吞吐量的复杂分析场景，使其适用于分析具有不同复杂程度的时序数据。
StarRocks 用于时序数据
StarRocks 主要侧重于数据仓库工作负载，但也可以用于时序数据。StarRocks 可用于实时分析和历史数据分析。
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熟悉且强大的接口。
- 点查询：点查询是指从数据库中检索特定的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并执行高级计算和聚合的复杂分析场景。
StarRocks 关键概念
- MPP 架构：StarRocks 利用 MPP 架构，该架构支持并行处理和分布式查询执行，从而实现高性能和可扩展性。
- 向量化执行引擎：StarRocks 采用完全向量化的执行引擎，该引擎利用 SIMD（单指令多数据）指令批量处理数据，从而优化查询性能。
- 列式存储引擎：StarRocks 中的列式存储引擎按列组织数据，通过仅在查询执行期间访问必要的列来提高查询性能。
- 基于成本的优化器 (CBO)：StarRocks 包括一个完全自定义的基于成本的优化器，该优化器评估不同的查询执行计划，并根据估计成本选择最有效的计划。
- 物化视图：StarRocks 支持智能物化视图，物化视图是数据的预计算摘要，通过提供对聚合数据的更快访问来加速查询性能。
Apache Doris 架构
Apache Doris 基于 MPP 架构，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。
StarRocks 架构
StarRocks 的架构包括完全向量化的执行引擎和列式存储引擎，用于高效的数据处理和存储。它还结合了基于成本的优化器和物化视图等功能，以优化查询性能。StarRocks 支持从各种来源实时和批量数据摄取，并可以直接分析存储在数据湖中的数据，而无需数据迁移
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Apache Doris 功能
高性能
Apache Doris 专为高性能数据分析而设计，即使在处理海量数据时也能提供亚秒级的查询响应时间。
实时分析
Apache Doris 支持实时数据分析，允许用户根据最新的信息获得洞察并做出明智的决策。
可扩展性
Apache Doris 可以通过向集群添加更多节点进行水平扩展，从而提高数据存储和处理能力。
StarRocks 功能
多维分析
StarRocks 支持多维分析，使用户能够从不同的维度和角度探索数据。
高并发
StarRocks 旨在处理高水平的并发，允许多个用户同时执行查询。
物化视图
StarRocks 支持物化视图，它提供数据的预计算摘要，以实现更快的查询性能。
Apache Doris 用例
实时分析
Apache Doris 非常适合实时分析场景，在这些场景中，及时洞察和分析大量数据至关重要。它使企业能够监控和分析实时数据流，做出数据驱动的决策，并实时检测模式或异常。
报告和商业智能
Apache Doris 可用于生成报告和进行商业智能活动。它支持快速高效的数据查询，允许用户提取有意义的洞察，并将数据可视化以用于报告和分析目的。
数据仓库
Apache Doris 适用于构建需要高性能分析和查询能力的数据仓库解决方案。它为存储、管理和分析大量数据以进行报告和决策制定提供了可扩展且高效的平台。
StarRocks 用例
实时分析
StarRocks 非常适合实时分析场景，在这些场景中，用户需要分析到达的数据，从而使他们能够做出及时且数据驱动的决策。
即席查询
凭借其高性能和高并发的数据分析能力，StarRocks 是即席查询的理想选择，允许用户交互式地探索和分析数据。
数据湖分析
StarRocks 支持直接从数据湖分析数据，而无需数据迁移。这使其成为利用数据湖进行存储和分析的组织的宝贵工具。
Apache Doris 定价模型
作为一个开源项目，Apache Doris 可以免费使用，无需任何许可费用。用户可以下载源代码并在自己的基础设施上设置 Apache Doris，而无需承担任何直接成本。但是，重要的是要考虑与托管和维护数据库基础设施相关的运营成本。
StarRocks 定价模型
StarRocks 可以使用开源项目部署在您自己的硬件上。还有许多商业供应商提供托管服务，以在云端运行 StarRocks。
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