Doris和传统数据仓库的区别在哪里？

Doris采用MPP（大规模并行处理）架构与列式存储，通过分布式计算节点实现水平扩展。例如，Doris支持在线动态增减节点，且每个节点同时承担计算和存储职责，避免了传统数仓（如Teradata）Shared-Nothing架构下扩容需要停机的问题。传统数仓通常依赖预计算和固定ETL流程，而Doris的向量化执行引擎可直接处理实时导入数据（如Kafka流数据），延迟可低至秒级。

Doris通过两层分区+分桶机制（如按天分区+哈希分桶）实现高效数据裁剪，结合前缀索引和Bloom Filter，能将亿级数据表的查询响应时间控制在亚秒级。而传统数仓（如Oracle Exadata）更依赖B树索引和物化视图，在复杂多表关联场景下易产生性能瓶颈。例如，某电商用户行为分析场景中，Doris在100亿条数据上执行过滤+聚合查询的耗时仅为传统数仓的1/3。

Doris独创的Unique Key模型支持UPSERT操作，允许直接更新删除数据（如通过DELETE FROM WHERE语法），同时通过Merge-on-Read技术保证查询效率。传统数仓（如Hive）通常需要每日批量覆盖分区数据，无法满足实时风控等场景需求。例如，某金融公司使用Doris将交易反欺诈分析的时效性从T+1提升到实时。

Doris无需依赖Hadoop生态组件，单集群即可支持200+节点规模的部署，运维成本较传统数仓（如需要配套ETL工具+调度系统的Hive）降低约60%。同时其兼容MySQL协议的特性，使得开发人员无需学习新语法即可快速上手，而传统数仓（如Greenplum）往往需要掌握特定SQL扩展语法。