Apache Doris 是百度开源的 MPP 分析型数据库，支持高效的实时数据分析，特别适合处理大数据集。Doris 的分布式架构设计简洁，便于管理和维护，而且它的性能适用于各种数据分析需求，包括实时、交互式和探索式数据分析。
与此同时，ClickHouse 是 Yandex 开源的 MPP 数据分析引擎，以其高性能、功能丰富和可靠性著称，拥有向量化执行引擎。
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优势阐明
Doris 相比于 ClickHouse 的一些优势包括：
- 使用与运维简单性：建表更直观，SQL支持更全面，有更强大的数据导入功能，更简便的扩缩容以及自动的节点恢复。
- 分布式能力：支持事务和幂等性的数据导入，自动聚合的物化视图，以及全面的元数据管理。
而 ClickHouse 在以下方面表现更出色：
- 性能优异：数据导入和查询性能都非常高。
- 功能更为丰富：支持多种表引擎，有更多的数据类型和函数，以及强大的聚合功能。
- 集群管理更方便：有更多的工具支持灵活的集群管理和数据迁移。
架构差异对比
从运维角度：Doris 的部署主要包括前端模块 (FE) 和后端模块 (BE)；clickhouse主要由一个server组件构成。运维过程可以通过诸如 Ansible 或 SaltStack 的工具进行自动化。
集群迁移：Doris 能够通过内置的备份/恢复命令实现数据和元数据的迁移，通过将新机器加入现有集群并逐步替换旧机器的方式，实现平滑迁移；clickhouse需要借助外部工具实现迁移.
在数据导入：Doris 提供了多种内置机制，包括支持实时数据导入的RoutineLoad，以及支持从HDFS导入数据的BrokerLoad；Clickhouse数据导入一般使用Spark/Flink等外部计算引擎来做ETL和导数功能，主要是导数消耗集群资源。
在性能方面：ClickHouse 在单表查询上表现更佳，而 Doris 在处理多表关联查询，特别是大表之间的 Join 操作时，具有优势。
总结
Apache Doris 2.0 增强了其在日志数据分析方面的功能，引入了对半结构化数据类型的支持，加速了文本匹配和导入性能，增加了倒排索引，以满足全文检索和普通数值/日期类型的范围检索需求。
- Doris 还提供了多种日志数据导入方式，比如 LogStash 和 Flink 的支持。它还可以统一存储日志数据，以方便与数据仓库中的其他数据进行联合分析，避免数据孤岛问题。
- Doris 通过兼容 MySQL 协议，打开了与生态系统中各种工具和客户端的兼容性，扩大了数据分析的能力。将来的发展包括完成 Kibana 类似系统的日志探索分析工具，以进一步提升日志分析的体验。
整体上，Doris 的这些新功能和优化使其在与 Elasticsearch 的对比测试中显示出最高 10 倍的性价比提升，为日志数据分析提供了一种高效且经济的解决方案。
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