详细请看官方文档： Apache Doris介绍

简介

Apache Doris 是一款基于 MPP 架构的高性能、实时分析型数据库。它以高效、简单和统一的特性著称，能够在亚秒级的时间内返回海量数据的查询结果。Doris 既能支持高并发的点查询场景，也能支持高吞吐的复杂分析场景。
基于这些优势，Apache Doris 非常适合用于报表分析、即席查询、统一数仓构建、数据湖联邦查询加速等场景。用户可以基于 Doris 构建大屏看板、用户行为分析、AB 实验平台、日志检索分析、用户画像分析、订单分析等应用。

使用场景

数据源经过各种数据集成和加工处理后，通常会进入实时数据仓库 Doris 和离线湖仓（如 Hive、Iceberg 和 Hudi），广泛应用于 OLAP 分析场景，如下图所示：

Apache Doris 主要应用于以下场景：

实时数据分析：

实时报表与实时决策： 为企业内外部提供实时更新的报表和仪表盘，支持自动化流程中的实时决策需求。
交互式探索分析： 提供多维数据分析能力，支持对数据进行快速的商业智能分析和即席查询（Ad Hoc），帮助用户在复杂数据中快速发现洞察。
用户行为与画像分析： 分析用户参与、留存、转化等行为，支持人群洞察和人群圈选等画像分析场景。

湖仓融合分析：

湖仓查询加速： 通过高效的查询引擎加速湖仓数据的查询。
多源联邦分析： 支持跨多个数据源的联邦查询，简化架构并消除数据孤岛。
实时数据处理： 结合实时数据流和批量数据的处理能力，满足高并发和低延迟的复杂业务需求。

半结构化数据分析：

日志与事件分析： 对分布式系统中的日志和事件数据进行实时或批量分析，帮助定位问题和优化性能。

Apache Doris 的核心特性

高可用： Apache Doris 的元数据和数据均采用多副本存储，并通过 Quorum 协议同步数据日志。当大多数副本完成写入后，即认为数据写入成功，从而确保即使少数节点发生故障，集群仍能保持可用性。Apache Doris 支持同城和异地容灾，能够实现双集群主备模式。当部分节点发生异常时，集群可以自动隔离故障节点，避免影响整体集群的可用性。
高兼容： Apache Doris 高度兼容 MySQL 协议，支持标准 SQL 语法，涵盖绝大部分 MySQL 和 Hive 函数。通过这种高兼容性，用户可以无缝迁移和集成现有的应用和工具。Apache Doris 支持 MySQL 生态，用户可以通过 MySQL 客户端工具连接 Doris，使得操作和维护更加便捷。同时，可以使用 MySQL 协议对 BI 报表工具与数据传输工具进行兼容适配，确保数据分析和数据传输过程中的高效性和稳定性。
实时数仓： 基于 Apache Doris 可以构建实时数据仓库服务。Apache Doris 提供了秒级数据入库能力，上游在线联机事务库中的增量变更可以秒级捕获到 Doris 中。依靠向量化引擎、MPP 架构及 Pipeline 执行引擎等加速手段，可以提供亚秒级数据查询能力，从而构建高性能、低延迟的实时数仓平台。
湖仓一体： Apache Doris 可以基于外部数据源（如数据湖或关系型数据库）构建湖仓一体架构，从而解决数据在数据湖和数据仓库之间无缝集成和自由流动的问题，帮助用户直接利用数据仓库的能力来解决数据湖中的数据分析问题，同时充分利用数据湖的数据管理能力来提升数据的价值。
灵活建模： Apache Doris 提供多种建模方式，如宽表模型、预聚合模型、星型/雪花模型等。数据导入时，可以通过 Flink、Spark 等计算引擎将数据打平成宽表写入到 Doris 中，也可以将数据直接导入到 Doris 中，通过视图、物化视图或实时多表关联等方式进行数据的建模操作。