遥遥领先！Apache Doris 实时分析性能刷新行业天花板

当实时分析场景的性能比拼进入白热化，一款数据库的真实实力，终究要靠权威基准测试说话。近日，实时分析领域标杆测试 RTABench 最新榜单揭晓 ——Apache Doris 以绝对优势登顶，其性能是 ClickHouse 的 6 倍、PostgreSQL 的 30 倍、MongoDB 的 100 倍，用数据重新定义了实时分析数据库的性能上限。

一、先看懂 RTABench：为什么它的榜单有说服力？

在聊 Doris 的亮眼成绩前，得先搞懂：RTABench 究竟是个怎样的 “裁判”？

不同于传统基准测试（如 TPC-H）侧重批处理场景，RTABench 是专为实时分析设计的开源测试工具 —— 它基于 Clickbench 框架升级，却更贴近真实业务，解决了 “测试场景与实际应用脱节” 的痛点。其核心特点可概括为三点：

★RTABench 官网地址：https://rtabench.com

1. 多表模型：复现真实业务的 “关联查询”

传统测试常用 “单表设计”，但实际业务中，实时分析离不开跨表关联（比如订单表关联用户表、商品表）。RTABench 模拟电商订单追踪系统，构建了 5 张核心表的关联结构：

• customers（用户表）：1102 位用户基础信息
• products（商品表）：9255 件商品数据
• orders（订单主表）：约 1001 万条订单记录
• order_items（订单明细表）：拆解订单商品明细
• order_events（订单状态表）：1.71 亿条高频状态变更记录（如发货、签收）

这种结构能精准测试数据库处理 “多表 Join” 的能力 —— 这正是实时业务（如 “实时计算每位用户 30 天消费总额”）的核心诉求。

2. 31 类查询：覆盖实时分析全场景

RTABench 设计了 31 条代表性查询，分为 4 大类，全面考验数据库的综合能力：

比如 “多表连接查询”，直接对标电商大促时的实时 GMV 统计；“选择性过滤查询” 则对应用户实时查物流的高频场景 —— 这些都是企业每天要面对的真实需求。

3. 分类测试：不搞 “跨维度对比”

RTABench 将数据库分为三类，避免 “用实时库和批处理库比性能” 的不公平对比：

• 实时分析型（核心测试组）：Doris、ClickHouse、TimescaleDB
• 通用型（对照组）：PostgreSQL、MySQL
• 批处理型（参考组）：DuckDB

这种分类让测试结果更具参考价值 —— 企业选型时，能清晰看到 “同赛道选手” 的真实差距。

二、Doris 的 “统治级” 表现：数据不会说谎

先看核心结论：在 RTABench 的关键指标 “Relative time”（数值越低性能越好）中，Apache Doris 以1.28的成绩断层第一，把其他数据库远远甩在身后。

同机型对比：Doris 性能碾压竞品

在 “c6a.4xlarge 机型 + 500GB gp2 存储” 的统一硬件条件下，各数据库性能差距一目了然：

举个具体例子：查询某一订单的最新状态（选择性过滤查询），Doris 仅需 0.03 秒，而 ClickHouse 要 0.325 秒，PostgreSQL 则需要 3.4 秒 —— 在用户实时查物流的场景中，这种差距直接决定了用户体验的好坏。

三、性能领先的秘密：Doris 的 “四大技术王牌”

Doris 能登顶 RTABench，不是偶然，而是源于其在技术架构上的持续创新。这四大核心技术，共同构成了它的性能护城河：

1. MPP + 列式存储：从硬件层面提效

Doris 采用大规模并行处理（MPP）架构，查询时能将任务拆分到多个节点并行执行，充分利用集群算力；同时搭配列式存储，查询时仅读取需要的列（而非整行数据），比如 “统计订单金额” 时，只读 “金额列”，大幅降低I/O 开销。

2. Pipeline 引擎：解决 “线程膨胀” 痛点

传统数据库用 “线程级并行”，查询复杂时线程数暴增，导致 CPU 上下文切换频繁；而 Doris 的 Pipeline 引擎，将查询拆分为 “流水线式” 的子任务，用有限线程实现高并行：

• 限制查询线程数：避免线程膨胀。
• 减少数据拷贝：子任务间直接传递数据，不用频繁写入内存，降低系统开销
• 核心操作优化：对排序、聚合等操作做深度优化，大幅提升查询效率和整体吞吐量。

3. 向量化执行：充分利用 CPU 指令集

Doris 支持 “向量化执行”，即一次性处理一批数据（而非单条数据），充分利用现代 CPU 的 SIMD 指令集（单指令多数据）。比如 “计算 1000 条订单金额总和”，向量化执行能一次性处理这 1000 条数据，大幅降低函数调用开销。

4. 智能优化器：选对执行计划

Doris 的优化器融合了 RBO（基于规则）和 CBO（基于代价）：

• RBO：比如自动做 “分区裁剪”，查询 “近 7 天数据” 时，只扫描 7 天的分区，不用读全表；
• CBO：根据数据分布（如某列的基数）选择最优 Join 顺序，比如 “小表 Join 大表” 比 “大表 Join 小表” 快 10 倍。

四、对企业的意义：选型不用再 “妥协”

Doris 登顶 RTABench，对企业来说不是 “技术炫技”，而是实实在在的选型参考 —— 它证明了一款实时分析数据库，能同时满足 “高性能、多场景、易扩展” 的需求：

1. 不用再 “拆场景选型”

过去，企业可能为了 “实时点查” 用 ClickHouse，为了 “复杂多表 Join” 再搭一套 Spark—— 现在 Doris 能一站式搞定：

• 实时点查（用户查物流）：毫秒级响应
• 复杂多表分析（实时 GMV 统计）：秒级返回
• 预聚合查询（大促实时报表）：性能比 ClickHouse 快数倍

一套 Doris 集群，就能支撑从 “用户实时查数据” 到 “分析师深度分析” 的全场景需求，减少架构复杂度。

2. 降本增效的 “硬通货”

性能领先直接意味着成本降低：同样的实时分析需求，用 Doris 需要更少的节点 —— 这背后是服务器采购、运维成本的大幅节省。

3. 开源生态：无厂商锁定风险

Apache Doris 是 Apache 顶级开源项目，社区活跃（全球 5000 + 企业用户），不存在厂商锁定风险。企业可以基于开源版本自主部署，也能选择商业化服务（如 SelectDB）—— 灵活度远超闭源数据库。

结语：实时分析进入 “Doris 时代”？

RTABench 的测试结果，本质上反映了 Apache Doris 在实时分析领域的技术沉淀 —— 从 MPP 架构到 Pipeline 引擎，从向量化执行到智能优化器，每一项技术都精准命中企业的真实痛点。

对于正在选型实时分析数据库的企业来说，Doris 的登顶给出了明确答案：不用再在 “性能” 和 “场景覆盖” 之间妥协，也不用为了 “实时” 付出高昂的成本。

正如一位资深数据工程师所说：“以前我们要花 3 天调优一条实时 SQL，现在用 Doris，写好 SQL 直接跑，性能就够了 —— 这才是技术该有的样子。”

如果你正在被实时分析的性能、成本问题困扰，或许可以试试 Apache Doris—— 毕竟，能在权威测试中碾压竞品的数据库，值得被认真考虑。

（附：RTABench 官网https://rtabench.com，可查看完整测试报告；Apache Doris 官网https://doris.apache.org，可获取开源版本及文档。）