Doris 的湖仓一体有什么优势？

活跃的社区支持：Apache Doris 拥有非常活跃的社区，技术团队解决问题的能力较强，版本迭代速度快。这意味着企业在使用 Doris 过程中遇到的问题能够得到及时解决，并且可以享受到不断更新的功能与优化，更好地满足业务发展过程中不断变化的需求，为企业的长期使用提供了有力保障。

构筑开放数据生态：传统数据仓库各自采用专属存储格式，用户使用时，需先将外部数据导入仓库方可查询，形成相对封闭的生态环境，仓库内数据难以被外部工具直接访问。企业在选用包括 Doris 在内的数仓产品时，常担忧数据被锁定，且缺乏便捷导出方式。而 Doris 通过融入湖仓一体生态，采用更为开放的数据格式，如 Parquet/ORC 进行数据存储，这些开源格式能被众多外部系统轻松访问。此外，Iceberg、Hudi 等提供的开放式元数据管理能力，无论元数据存储于 Doris 自身、Hive Meta store，还是其他统一元数据中心，均可通过对外公开 API 进行管理。

端到端数据集成贯通：在数据集成方面，Doris 依托数据湖的数据源连接功能，能够以增量或全量方式，将多源数据同步至自身系统。同时，利用其强大的数据处理能力对数据进行深度加工。加工后的数据，一方面可直接通过 Doris 为外部提供查询服务；另一方面，借助 Doris 的数据导出功能，继续向下游输送全量或增量数据。如此一来，Doris 实现了上下游数据链路的无缝打通，涵盖数据同步、加工与处理等环节，大幅减少了对外部工具的依赖，构建起独立且完整的数据集成体系。

统一数据分析入口：Doris 具备对各类异构数据源的查询与写入支持能力。它允许用户将这些外部数据源整合至 Doris 的元数据映射体系中，使得用户在通过 Doris 查询不同外部数据源时，能够获得一致的查询体验，如同操作单一数据源一般便捷，为企业构建起统一且高效的数据分析网关。

卓越的查询性能：Apache Doris 支持物化视图和向量化执行引擎，能够显著加速查询速度。在处理复杂的大数据量跑批任务时，相较于传统的 Hive 等系统优势明显。例如，Hive 面对亿级别的大表 Join 操作，往往需要花费 35 - 50 分钟，而 Apache Doris 在未经优化的初次跑批中耗时仅 7 分钟，经过基础优化后，可缩减至 40 秒 - 90 秒，查询速度提升近 30 倍。同时，Doris 还支持多种表模型以及 Rollup、BloomFilter、倒排索引等，进一步对查询性能进行加速，无论是离线跑批还是实时查询，都能快速响应，满足企业对高效数据分析的需求。