Starrocks和Doris的区别

### StarRocks 与 Doris 的特性、性能及应用场景对比 #### 特性对比 StarRocks 是一款现代化的分析型数据库，专注于实时数据分析场景。其设计目标是在大规模数据集上提供亚秒级查询响应时间[^1]。 Doris 同样定位于在线交互式分析领域，强调易用性和高性能。两者都支持多种数据模型，包括星形模式和雪花模式，适用于复杂的数据仓库架构需求[^2]。 - **SQL 支持** StarRocks 提供标准 SQL 接口并兼容 MySQL 协议，允许用户通过 JDBC/ODBC 进行连接操作；而 Doris 则完全遵循 ANSI SQL 标准，并且内置了丰富的函数库来满足不同业务逻辑的要求[^3]。 - **扩展能力** 星环科技旗下的 StarRocks 可以轻松实现水平伸缩，在不影响现有服务的情况下动态增加节点数量以应对不断增长的数据规模。相比之下，Doris 社区版也具备良好的横向扩展机制，能够根据实际负载情况灵活调整集群配置[^4]。 ```sql -- 示例：创建表结构 (StarRocks) CREATE TABLE IF NOT EXISTS sales ( order_id BIGINT, product_name STRING, quantity INT, price DECIMAL(10, 2), sale_date DATE ) ENGINE=OLAP DUPLICATE KEY(order_id) PARTITION BY RANGE(sale_date)(PARTITION p2023 VALUES [('2023-01-01'),('2023-12-31')]) DISTRIBUTED BY HASH(order_id) BUCKETS 10; ``` ```sql -- 示例：创建表结构 (Doris) CREATE TABLE `sales` ( `order_id` bigint(20) NULL COMMENT "", `product_name` varchar(255) NULL COMMENT "", `quantity` int(11) NULL COMMENT "", `price` decimal(18,6) NULL COMMENT "", `sale_date` date NULL COMMENT "" ) ENGINE=OLAP AGGREGATE KEY(`order_id`) COMMENT "Sales Data" PARTITION BY RANGE (`sale_date`)( PARTITION p_2023 VALUES [( '2023-01-01' ), ('2023-12-31')) ) DISTRIBUTED BY HASH(`order_id`) BUCKETS 10 ; ``` #### 性能表现 在处理海量数据时，两个系统均展现出卓越的速度优势： - 对于批量导入任务，StarRocks 能够利用多线程技术加速文件解析过程，从而缩短整体加载耗时。 - 当涉及到复杂的聚合运算或者 join 操作时，得益于底层优化器的支持以及向量化执行引擎的应用，无论是 StarRocks 还是 Doris 都可以快速返回结果给客户端应用[^5]。 #### 应用案例 由于各自的技术特点决定了适用范围的不同： - 如果企业更关注 ETL 流水线效率提升，则可以选择 StarRocks 来构建高效稳定的数仓平台； - 若开发者希望获得更加直观简便的操作体验，那么采用 Doris 构建 BI 报表系统或许是个不错的选择[^6]。

StarRocks是一个开源的分布式SQL数据库，它起源于阿里巴巴的ClickHouse项目，旨在提供高速、低延迟的数据查询能力，支持实时分析和在线交易。它设计用于处理大规模数据，特别适合在线事务处理(OLTP)场景，并且优化了列式存储结构，能够高效地扫描和计算。 Doris，原名PolarDB-X，同样也是阿里巴巴研发的一款分布式列式数据库，专注于大数据分析场景。它强调对海量数据的实时查询性能和高并发处理能力，采用MPP架构（Massively Parallel Processing），通过并行化的方式加速复杂查询。Doris支持低延迟的交互式分析，常用于OLAP（Online Analytical Processing）应用。 两者的相似之处在于都是基于列式存储，都支持快速查询；不同之处在于StarRocks更注重OLTP和混合负载，而Doris更侧重于在线分析。如果你需要处理大量实时交易和数据分析，这两种技术都可以考虑选择。