景下，基于Kylin的MOLAP模式与基于 Doris引擎的ROLAP模式的适用性问题。希望能对大家有所启发或者帮助。 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 iteblog.com Doris在外卖数仓中的应用效率 上图是我们在一个分析项目改造中的评估项目收益，整体在查询效率不变的情况下，生产耗能及 存储成本都有较大收益。 以20台BE+3FE的Doris环境，效率、性能表现情况如下： 支撑数据分析产品数十个以上，整体响应达到ms级。 支持百万、千万级大表关联查询，同时进行维表关联的雪花模型，经过Colocate Join特性优化，可以实现秒级响应。

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。