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技術對比

Apache Doris vs Trino/Presto

Apache Doris 和 Trino/Presto 均為主流數據湖倉查詢引擎，但 Doris 在性能上表現更具優勢。Trino/Presto 主要專注于查詢加速，而 Doris 不僅能夠加速查詢，還具備作為獨立數據倉庫的能力。企業可以利用 Doris 實現數據倉庫和湖倉查詢引擎的統一，從而簡化其數據架構。

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精選案例

統一

Apache Doris 實現數據倉庫與湖倉查詢引擎統一，有效簡化企業技術棧

10倍

相較于 Presto/Trino，Doris 內表查詢性能最高提升達 10 倍。

2~3倍

作為湖倉引擎，Doris 執行效率較 Presto/Trino快 2-3 倍。

Cisco WebEx 早期使用多個系統（如 Trino、Pinot、Iceberg 和 Kyuubi）構建數據平臺，導致架構復雜、數據重復存儲、運維困難、資源利用率低和數據時效性差。通過引入 Apache Doris 替換多個技術棧，實現湖倉一體化，顯著提高了查詢性能和系統穩定性，并降低了 30%的資源成本。

遷移到 Doris 后，整體查詢性能得到大幅提升。之前使用 Presto 進行多維分析時，查詢時間長達 20-40 秒，而 Doris 將這一時間縮短至 1-2 秒。此外，Doris 的一大優勢在于能夠自動識別并匹配最優物化視圖進行查詢，這進一步增強了系統復雜分析的性能。

使用?Trino?和?SparkSQL?時，系統查詢延遲普遍維持在分鐘級別，存在明顯的性能瓶頸。遷移至?Apache?Doris后，整體查詢性能提升?2?倍以上。通過?Doris?統一架構，有效解決了混合架構下的數據孤島與資源冗余問題，更加速了實時分析與交互式即席查詢響應。

為什么選擇 Apache Doris

	Apache Doris	Trino/Presto
系統架構	統一架構: 融合數據倉庫與數據湖查詢能力	聯邦查詢: 擅長跨異構數據源查詢，但無內置存儲層
執行引擎	基于 C++ 實現的全向量化執行引擎，提供高性能數據處理	向量化引擎主要基于 Java 實現，目前作為 Hummingbird 項目的一部分處于開發中
查詢優化	提供基于成本的查詢優化器（CBO），可優化復雜查詢，包括 JOIN、聚合分析、排序等	支持基于成本優化，但統計信息收集機制不完善，需手動全量收集
緩存機制	元數據緩存：具備TTL、自動刷新和增量同步的內存元數據緩存能力數據緩存：通過本地 SSD 熱數據緩存減少網絡 I/O 查詢緩存：支持 SQL 緩存與分區緩存	數據緩存：依賴于 Alluxio 等外部緩存方案
物化視圖	增量刷新：支持增量刷新和多種數據刷新策略查詢透明加速：查詢優化器能夠自動識別并匹配最優物化視圖進行查詢	手動刷新：僅支持人工全量刷新
應用場景	高并發實時分析交互式分析	僅支持交互式分析

Apache Doris

系統架構

統一架構: 融合數據倉庫與數據湖查詢能力
執行引擎

基于 C++ 實現的全向量化執行引擎，提供高性能數據處理
查詢優化

提供基于成本的查詢優化器（CBO），可優化復雜查詢，包括 JOIN、聚合分析、排序等
緩存機制

元數據緩存：具備TTL、自動刷新和增量同步的內存元數據緩存能力
數據緩存：通過本地 SSD 熱數據緩存減少網絡 I/O
查詢緩存：支持 SQL 緩存與分區緩存
物化視圖

增量刷新：支持增量刷新和多種數據刷新策略
查詢透明加速：查詢優化器能夠自動識別并匹配最優物化視圖進行查詢
應用場景

高并發實時分析
交互式分析