在大数据实时分析和日志搜索领域，企业常需在 Elasticsearch 和 Apache Doris 间做出选择。

• 架构比较：

  • Doris：采用分布式 MPP 架构及前端/后端分离设计，易于扩展、隔离故障及并行处理。
  • Elasticsearch：基于分片和副本的分布式架构，擅长大规模数据的全文搜索，但处理复杂聚合和连接查询有困难。

• 数据摄取：

  • Doris：支持批量和流式数据摄取，兼容 MySQL 协议，可无缝集成现有系统。
  • Elasticsearch：通过 RESTful API 进行实时索引，构建和维护大规模索引开销大。

• 查询优化：

  • Doris：支持标准 SQL 和内置优化器，自动规划并行查询，2.0 版本后增加倒排索引，响应更迅速。
  • Elasticsearch：使用基于 JSON 的 DSL 进行关键字匹配和文本搜索，对复杂连接和多维聚合不够灵活。

• 存储管理：

  • Doris：采用列式存储和高压缩算法，支持实时更新，存储效率高。
  • Elasticsearch：除存储原始数据外，还维护倒排索引等辅助数据，存储需求大。

• 功能特性：

  • Doris：兼容 MySQL，支持多种索引和丰富的查询功能，如动态模式变更、高级聚合等。
  • Elasticsearch：使用基于 JSON 的 DSL 进行查询，擅长大规模文本检索和基本聚合，但缺乏高级 SQL 分析能力。

• 运营复杂度：

  • Doris：通过解耦设计简化操作，支持自动扩展和故障恢复，统一平台管理降低运营成本。
  • Elasticsearch：需要专业知识进行集群调优等操作，多系统协调增加管理复杂性。

• 社区活跃度：

  • Doris：开源社区快速增长，有众多案例研究、文档和插件。
  • Elasticsearch：社区成熟且国际化，但部分高级功能需付费许可证。

• 成本比较：

  • 存储成本：Doris 压缩比高，降低硬件和存储费用；Elasticsearch 存储需求大。
  • 计算资源消耗：Doris 用 C++实现，向量执行降低 CPU 和内存使用，提高写入速度和降低查询延迟。
  • 运营和开发成本：Doris 接口友好，统一管理简化开发和运营；Elasticsearch 的 DSL 和复杂调优增加成本。

• 实际案例研究（腾讯音乐内容库）：

  • 原 Elasticsearch 架构存在问题，采用 Apache Doris 后，服务器数量减少，CPU、内存和存储成本降低约 50%-70%，写入速度提高 3 - 5 倍，聚合查询响应时间缩短至亚秒级，简化了系统架构和维护复杂性。

• 总结与建议：

  • 从架构和技术角度，Doris 擅长复杂查询和大数据分析，成本效率高，降低 50%以上成本。
  • 对于需要平衡复杂聚合查询、实时数据更新、低存储成本及简化操作的企业，Doris 是有吸引力的解决方案，建议在受控环境中测试评估后逐步推广。