本文侧重于以Doris引擎为“发动机”的数仓生产架构的改进与思考。在开源的大环境下，各种数据 引擎百花齐放，但由于业务的复杂性与多样性，目前并没有哪个引擎能够适配所有业务场景，因 此希望通过我们的业务实践与思考为大家提供一些经验参考。美团外卖数仓技术团队致力于将数 据应用效率最大化，同时兼顾研发、生产与运维成本的最小化，建设持续进步的数仓能力，也欢 迎大家多给我们提出建议。 数仓交互层引擎的应用现状 目前，互联网业务规模变得 数据仓库，然后对数据进行适当的分层、加工、管理。而 在数据应用交互层面，由于时效性的要求，数据最终的展现查询还是需要通过DBMS（MySQL） 、MOLAP（Kylin）引擎来进行支撑。如下图所示： 如果想及时了 解Spark、Hadoop或者Hbase相关的文章，欢迎关注微信公共帐号：iteblog_hadoop 汇总数据的交互 业务团队日常经营分析最典型的场景就是各种维度下的自定义查询，面对如此灵活可变、所见即 新商家类型回溯商家近三个月的表现，需要重新计算三个月的Cube，需花费几个小时，来计算近 TB的历史数据。另外，应对非预设维度分析，MOLAP模型需要重新进行适配计算，也需要一定的 迭代工作。 明细数据的交互 业务分析除了宏观数据之外，对明细数据查询也是一种刚需。通常大家会选择MySQL等关系型DB 作为明细数据的快速检索查询，但当业务成长较快时，很快就会遇到性能瓶颈，并且运维成本也 很高。例如，大数

也只需保存最新待导入的数据。同时该方案整体实时性更好且可控，并且大宽表聚合在 Flink 中执行，可灵活加入各种 ETL 逻辑，离线和实时可对多个开发逻辑进行复用，灵活度较高。 数据模型选择 目前我们生产环境所使用的版本为 Apache Doris 1.1.3，我们对其所支持的 Unique 主键模 型、Aggregate 聚合模型和 Duplicate 明细模型进行了对比 ，相较于 Unique 模型和 的倒排索引相较于 ES 会有 3~5 倍性价比提升，即将在 2 月底发布的 2.0 preview 版本中可用于功能评估和性能测试，相 信在这个场景使用后会有进一步的性能提升。 成本优化 在当前大环境下，降本提效成为了企业的热门话题，如何在保证服务质量的同时降低成本开 销，是我们一直在思考的问题。在我们的场景中，成本优化主要得益于 Doris 自身优秀的 能力，这里为大家分享两点： 1、冷热数据进行精细化管理。

转发到随机的一个 BE 节点。最终请求和数据直接和 这个 BE 节点通讯。这种方式需要客户端和 BE 节点的网络能够正常通讯。 2. 指向 BE 的 HTTP 协议端口。则请求直接和 BE 节点交互。 注：百度云 Doris 用户请直接连接 Compute Node 的 HTTP 协议端口即可。 在 URL 的 和 两个 Path Parameter 中指定要导入的数据库和表。 导入任务的其他参数均在