除此之外，ClickHouse 由国外开源，交流具有一定的语言学习成本，遇到问题无法准确反 馈、无法快速获得解决，与社区沟通上的阻塞也是促进我们进行架构升级的因素之一。 数据架构 2.0 3 基于架构 1.0 存在的问题和 ClickHouse 的局限性，我们尝试对架构进行优化升级，将分析 引擎 ClickHouse 切换为 Doris，Doris 具有以下的优势： Apache Doris 的优势： FE 中的元数据，从而可以实现毫秒级的 Schame Change 操作。同时开启 Light Schema Change 功能的数据表也可以支持列名的 修改，这与我们的需求十分匹配，后续我们也会及时升级到最新版本。 写入优化 接着我们在数据写入方面也进行了调整优化，这里几点小经验与大家分享：  Flink 预聚合：通过主键 ID 预聚合，减少写入压力。（前文已说明，此处不再赘述） 

• 进行了通用化改造，开始承 接公司内部其他报表系统 • 助力百度统计成为国内最大 的中文网站分析工具 2009 • 随百度业务飞速发展，对 Doris的性能、可用性、拓 展性进行了全面升级 • 承担百度所有统计报表业务 2012 01 Doris简介 04 05 06 • 全新的数据模型，查询存储 效率大幅提升 • MPP框架，支持分布式计算 2013 • 精简架构、统一用户客户端，

性能受限于集群的性能。一般原则是并发 较高的业务，需要严格控制查询时效（基本在毫秒级），对于并发不高的业务，允许进行 较大的查询，但也要考虑集群的承受能力。 通过一年来的应用以及Doris的不断改进升级，Doris的高可靠、高可用、高可扩展性也得 到进一步验证，服务稳定可靠。 准实时场景下的应用 离线业务分析大多基于T+1的离线数据，但在营销活动场景下，外卖团队往往需要当日的实时数 据进行业务