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Doris vs Elasticsearch：全维度对比与实际成本案例解析

article 2025/3/19 10:33:27

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在大数据实时分析与日志检索场景中，企业常用的技术方案主要集中在 Elasticsearch 与 Apache Doris 两大产品上。Elasticsearch 以强大的全文检索和灵活的聚合功能著称，而 Doris 则凭借分布式 MPP 架构、列式存储以及日益完善的倒排索引能力，在复杂聚合与数据分析场景中展现出强劲性能。本文将从架构设计、数据导入、查询优化、存储管理、使用方式、运维难度、社区活跃度等多个角度进行对比，并重点加入使用成本的讨论，最后通过中信银行信用卡中心的实际案例，展示 Doris 替换 Elasticsearch 后的显著收益。

一、架构对比

Doris：

分布式 MPP 架构与前后端分离
Doris 将 SQL 解析、优化与执行分离，由 Frontend 管理元数据和调度，而 Backend 则专注于数据存储与计算。这种设计易于扩展、故障隔离，并能充分利用并行计算优势。

Elasticsearch：

基于分片与副本的分布式架构
Elasticsearch 通过倒排索引和分片机制实现数据分布及高可用性，适合非结构化数据的全文搜索，但在复杂聚合和联表查询时，架构上的不足可能成为性能瓶颈。

两者均支持分布式集群，但 Doris 在数据计算和复杂查询处理上具有更明确的职责划分，而 Elasticsearch 则更专注于文本检索。

二、数据导入

Doris：

批流一体化数据接入
支持批量导入、流式数据同步和实时写入，同时兼容 MySQL 协议，便于与现有数据系统无缝对接。

Elasticsearch：

基于 RESTful API 实时索引
数据通常通过 HTTP 接口写入，并辅以 Logstash、Beats 等工具实现数据采集，但海量数据写入时索引构建及维护可能带来较大开销。

Doris 在数据导入上针对 OLAP 需求进行了深度优化，更适合高吞吐与复杂计算场景；而 Elasticsearch 更侧重于实时搜索与索引构建。

三、查询优化

Doris：

标准 SQL 与内置优化器
支持 MySQL 语法，利用成本型查询优化器自动规划并行查询任务，特别适合多表 Join、聚合及复杂分析场景。
倒排索引加持
2.0 版本开始支持倒排索引和全文检索，进一步缩短查询响应时间。

Elasticsearch：

专用查询 DSL
采用基于 JSON 的 DSL，擅长关键词匹配与文本搜索，但在复杂关联查询及多维聚合时灵活性略逊一筹。

Doris 的 SQL 友好性和内置优化能力，使其在复杂查询场景下响应更迅速；而 Elasticsearch 在文本检索方面依旧具备独到优势。

四、存储管理

Doris：

列式存储与高效压缩
以列为单位存储数据，支持 ZSTD 等高效压缩算法，通常实现 5~10 倍的压缩率，有效降低存储成本。
实时更新支持
同时支持数据更新和删除，适合需要实时数据交互的业务场景。

Elasticsearch：

倒排索引与冗余存储
除了存储原始数据，还需维护倒排索引和其他辅助数据（如正排、列存等），导致存储空间占用较高。

Doris 在存储效率上优势明显，特别适合海量数据存储；而 Elasticsearch 的冗余设计虽有助于检索，但存储成本较高。

五、功能对比

Doris：

标准 SQL 接口与扩展性
兼容 MySQL 协议，支持 JDBC/ODBC，便于与各类 BI 工具对接；同时具备秒级 schema 变更（字段/索引的快速增加、删除与修改），并支持自动展开 JSON（通过 Variant 数据类型）。
高级查询与分析功能
提供丰富的聚合查询、预聚合、多表 JOIN、子查询、窗口函数、逻辑与物化视图、SQL UDF 等高级功能，同时支持数据湖外表（如 Hive、Iceberg、Hudi、Paimon）。
多样化索引支持
除文本倒排与 BKD 数值索引外，还支持稀疏主键索引、BloomFilter 跳数索引以及 Ngram BloomFilter 索引，满足复杂查询需求。

Elasticsearch：

专用 DSL 与动态映射
使用基于 JSON 的 DSL 进行查询，支持 dynamic mapping 自动展开 JSON，但不支持字段类型变化；索引一旦定义，Schema 通常固定不变。
专注全文检索
强大的文本倒排索引和 BKD 数值索引使其在关键词检索和简单聚合查询上表现突出，但在复杂聚合及高级 SQL 分析功能上较为欠缺。

Doris 的功能设计更加开放和灵活，从标准 SQL 到动态 schema 变更，再到丰富的聚合与高级查询功能，都为复杂数据分析提供了全面支持；而 Elasticsearch 则专注于文本检索和简单聚合。

六、运维难度

Doris：

前后端分离简化运维
监控与日志系统完善，支持自动扩缩容、故障恢复，降低了整体运维复杂性。
统一平台管理
数据导入、查询和更新统一在一个系统中实现，减少跨系统协调成本。

Elasticsearch：

集群调优挑战
分片、副本配置、索引映射及跨节点数据均衡需要较高运维经验，运维成本较高。
多系统协同问题
部分场景下需要同时维护搜索引擎和数据仓库，增加管理负担。

Doris 在运维上更为直观和集中，能有效降低维护成本，而 Elasticsearch 的调优和跨系统管理则对运维团队提出较高要求。

七、社区活跃度

Doris：

快速成长中的开源社区
尽管起步较晚，但近年来社区活跃度迅速提升，文档、案例和插件不断丰富。

Elasticsearch：

成熟国际化社区
拥有庞大的开发者生态和丰富的第三方支持，但部分高级特性和商业支持需要付费。

两者在社区建设上各有侧重，Elasticsearch 社区更国际化且成熟，而 Doris 则凭借国内外企业的广泛应用正在快速发展。

八、使用成本比较

在大数据平台的选型中，使用成本不仅包括硬件投入，还涵盖运维成本、开发效率以及数据存储费用。总体来看：

存储成本：
Doris 通过列式存储和高效压缩技术，通常能将同样数据的存储空间降低 60%～80%，大大降低硬件采购与云存储费用；而 Elasticsearch 由于需维护多套索引结构，往往占用更多存储空间。
计算资源消耗：
Doris 内部采用 C++ 实现并支持向量化计算，CPU 和内存使用率较低。在同等硬件下，其写入速度可提升 4 倍以上，查询延时降低 50% 以上，从而降低高性能服务器的投入需求。
运维与开发成本：
Doris 的 SQL 友好性和统一管理显著减少了开发与运维人员的工作量；而 Elasticsearch 的 DSL 和复杂调优流程则增加了额外的技术门槛与人力成本。

综合来看，企业使用 Doris 替换 Elasticsearch 后，能够在硬件、存储和运维方面实现整体成本降低 50% 以上。

九、实际案例 —— 腾讯音乐内容库的技术实践

背景：
腾讯音乐内容库负责存储和分析数以亿计的音乐内容和相关元数据，包括歌曲信息、艺人资讯、专辑数据及厂牌信息。随着业务规模不断扩大，数据量急剧增长，原基于 Elasticsearch 的搜索与分析架构逐渐暴露出索引维护成本高、查询响应时间长以及复杂聚合能力不足等问题。为降低整体资源投入并提升实时数据分析能力，腾讯音乐在部分场景中引入 Apache Doris 替换 Elasticsearch 组件。

实践成果：

资源与成本优势：
使用 Doris 后，系统所需服务器数量明显减少，整体 CPU 与内存资源使用降低约 50%，存储空间需求相比 Elasticsearch 降低近 70%。
查询与写入性能提升：
在实时日志与内容数据的写入场景中，Doris 写入速度提升 3～5 倍；复杂聚合查询响应时间从数秒缩短至亚秒级，有效满足实时数据监控与快速分析需求。
运维效率改善：
统一的 Doris 平台将数据导入、计算与存储流程整合在一起，大幅简化了系统架构和数据一致性管理，显著降低了多系统协同带来的运维复杂度。