Apache Doris

Doris 採用向量化查詢執行引擎，以批次而非逐列方式處理數據。透過利用 SIMD (單指令多數據) CPU 指令，顯著降低指令開銷並提升快取局部性。此架構選擇使 Doris 在分析查詢處理上比傳統列式引擎提升 5 到 10 倍效能，能以極低的 CPU 週期處理大規模數據集的複雜聚合。

系統支援透過 Stream Load、Broker Load 與 Routine Load 等多種協定進行高吞吐量即時數據攝取。透過與 Apache Kafka 和 Flink 的原生整合，Doris 消除了中間批次處理層的需求。這讓使用者能在數據抵達後的幾秒內進行查詢，確保分析儀表板與 AI 模型始終獲取最新數據狀態，無需傳統 ETL 管線的延遲開銷。

Apache Doris 的 CBO 專為處理複雜的多表 Join 與巢狀子查詢而設計。它透過分析數據分佈、基數與統計資訊，自動選擇最高效的執行計畫。藉由優化 Join 順序與物理運算子，CBO 將網路數據洗牌 (Shuffling) 降至最低，這對於維持分散式 MPP 環境的效能至關重要，因為網路 I/O 通常是主要瓶頸。

Doris 針對高併發場景進行了優化，支援每秒數千次 (QPS) 的點查詢。它針對特定欄位採用列式儲存格式，並利用專用快取層即時回應頻繁的查找請求。這使其適用於需要低延遲回應的使用者導向應用，填補了專注於重型掃描的傳統 OLAP 系統與專注於交易完整性的 OLTP 系統之間的差距。

為支援大規模部署，Doris 透過工作負載群組 (Workload Groups) 提供強大的資源隔離。管理員可為不同使用者或查詢類型定義 CPU 與記憶體限制，防止「吵雜鄰居」問題，即單一繁重的分析查詢導致其他使用者效能下降。此細粒度控制對於管理單一共享叢集內多個內部團隊的 SaaS 提供商或大型企業至關重要。