主要观点：Apache Doris 和 Elasticsearch（ES）常用于实时分析和检索任务，但其设计理念和技术重点差异显著，文章从六个维度进行详细比较。
关键信息：

• 核心架构：Apache Doris 采用 MPP 架构，适合高并发低延迟实时在线分析处理（OLAP）场景；Elasticsearch 基于全文搜索引擎架构，擅长快速文本检索和过滤，但在复杂分析和大规模聚合计算方面较弱。
• 查询语言：Doris 原生支持标准 SQL，易于使用和表达，与 MySQL 协议兼容，能进行复杂查询；ES 使用 JSON DSL，学习曲线陡峭，与传统 BI 工具集成困难。
• 实时数据处理机制：Doris 采用高吞吐量批量写入架构，写入速度快，压缩比高，支持主键更新和灵活的模式演化；ES 注重近实时搜索，写入开销大，更新需 costly 重新索引。
• 典型应用场景：Doris 在日志分析和 BI 报告方面表现出色，可进行长期存储和复杂分析；ES 适合实时日志搜索和简单统计，但在复杂分析和长期存储方面受限。
• 性能基准比较：Doris 在写入速度、存储效率和查询响应时间方面优于 ES。
• 企业实践案例：多个企业使用 Doris 提高了分析速度、降低了存储成本和提升了写入性能。
  重要细节：
• Doris 的 MPP 架构通过多节点并行计算和列式存储优化 IO 和 CPU 使用率，支持多种表模型和预聚合；ES 的文档存储和倒排索引在文本检索方面有优势，但模式修改困难。
• Doris 的 SQL 接口利用熟悉的语法降低学习成本，支持多表连接、子查询等复杂逻辑；ES 的 DSL 嵌套结构复杂，不支持原生连接。
• Doris 的批量写入架构避免了 per-field 索引，提高了写入速度和存储效率；ES 的近实时搜索通过文档写入和索引刷新实现，但存在性能瓶颈。
• 在企业实践中，360 安全浏览器、腾讯音乐等企业用 Doris 替代 ES 取得了显著效果，证明 Doris 在大规模写入和复杂查询方面的优势。