Doris2.0时代的一些机遇和挑战！

300万字！全网最全大数据学习面试社区等你来！

上个周五的时候，Doris官宣了2.0版本，除了在性能上的大幅提升，还有一些特性需要大家特别关注。

根据官网的描述，Doris在下面领域都有了长足进步：

日志分析
数据湖联邦分析场景
数据更新效率和写入
资源弹性和存算分离
其他面向企业用户的易用性特性

在Doris出现这些能力之前，大家是没有机会免费用到这些能力的。数据库的这些能力集中在云平台上的一些付费数据库，不花钱根本体验不到。

这里面有一些特别重要的更新，大家在深度使用Doris的时候可能需要特别注意一下，这些内容也是很多面试官喜欢问的，我结合我的一些实践，挑一些重要的说。

点查并发能力的支持

在数据开发领域，「点查询」或者叫KV查询，在过去此类需求往往需要引入 Apache HBase等KV系统来应对点查询、或者Redis作为缓存层来分担高并发带来的系统压力。例如我们在订单属性查询的场景中，我们需要根据订单号关联订单的一些属性信息，很多OLAP在这个场景有很严重的性能问题，所以我们在之前提到各种OLAP库并不擅长像后端开发用Mysql数据库一样应付 Data Serving查询，但是在2.0版本后，如果我们的业务规模不大，我们可以不引入类似Hbase这样额外的组件，可以小范围的支持某些点查询需求，减少复杂技术栈带来的维护成本以及数据的冗余存储。

这里面原理涉及到：缓存优化、行式存储格式、点查询短路径优化、语句预处理、Row Cache等，需要大家自行了解。假如你在规模较大的生产环境用到了这样的能力，需要了解基本的原理，以及有哪些最佳生产实践。

日志分析类场景

Doris 2.0版本中引入了一些特性例如「倒排索引」「半结构数据类型」等，大家如果对ES不陌生的话，应该理解上面的这两些词语。

在此之前我们大规模使用ELK全家桶支持日志系统：FileBeat、Logstash、Kafka、Kibana，或者还需要了解ES DSL，如果我们的系统规模不大，要引入上述组件带来的使用和运维成本复杂度非常高昂，另外还需要解决ES的读写稳定性问题等等。

在Doris 2.0版本之后，我们可以基于Doris尝试在某些场景直接打造一个低成本、高易用的简版ELK系统，加之Doris对标准 SQL的支持和高度兼容 MySQL协议和语法，我们可以非常简单的进行日志分析。

冷热分离

2.0版本的一个重要功能是冷热分离。冷热分离是大数据领域的一个很重要的概念，其实在Doris之前，很多大数据领域的组件都支持冷热分离存储，例如大家熟知的Elasticsearch，利用ES的分片分配策略和给定节点路由，可以实现数据的冷热分离存储，使得热数据节点处理所有新输入的数据，并且存储速度也较快，以便确保快速地采集和检索数据。冷节点的存储密度则较大，可以在较长保留期限内保留数据，从而大大降低成本。

Doris同样也可以利用动态分区功能，对表分区进行生命周期管理，通过设置热数据转冷时间以及存储介质标识，后台任务将热数据从SSD自动冷却到 HDD，以帮助用户较大程度地降低存储成本。

这个在业务和数据规模较大的场景几乎是必做的操作，毕竟，谁会跟省钱过不去呢？