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TiDB与Doris实操对比：深度剖析数据库选型要点

article 2025/3/31 9:35:12

TiDB与Doris实操对比：深度剖析数据库选型要点

宝子们，在大数据处理的广阔天地里，TiDB和Doris都是备受瞩目的数据库解决方案。它们各自有着独特的优势和适用场景，对于我们开发者来说，深入了解它们的实操特性，有助于在实际项目中做出更合适的选择。接下来，就让我们通过实操对比，全方位领略这两款数据库的风采吧！

一、安装与配置

1. TiDB安装与配置

• 安装过程：
◦ 本地安装（单机模式，仅用于测试）：在本地环境中，我们可以按照官方文档的指引，通过二进制文件的方式进行安装。首先，需要下载对应版本的TiDB二进制包，解压后配置相关环境变量。不过，这种方式仅适用于简单的测试场景，无法体验TiDB真正的分布式魅力。
◦ 分布式集群安装（生产环境常用）：在生产环境中，TiDB通常以分布式集群的方式部署。这涉及到多个组件的安装和配置，包括TiDB Server、PD（Placement Driver）和TiKV。一般来说，我们可以借助Ansible等自动化工具来进行集群的部署，这样可以大大简化安装过程，但需要对Ansible和集群的网络配置有一定的了解。

• 配置要点：
◦ PD配置：PD是TiDB集群的“大脑”，负责管理元数据和调度数据。在配置PD时，需要关注一些关键参数，如max-merge-region-size（控制Region合并的大小）和leader-schedule-limit（控制Leader调度的并发度）。合理调整这些参数可以优化集群的性能和稳定性。
◦ TiKV配置：TiKV作为存储引擎，其配置也非常重要。例如，storage-block-size参数决定了数据在磁盘上的存储块大小，合适的块大小可以提高数据的读写性能。同时，还需要根据服务器的硬件资源合理配置TiKV的副本数量，以确保数据的高可用性。

2. Doris安装与配置

• 安装过程：
◦ 单机模式安装（适合学习和测试）：Doris的单机模式安装相对简单。你可以从官方网站下载Doris的安装包，解压后按照文档的指引进行配置。在单机模式下，Doris的所有组件都运行在一个节点上，方便我们快速上手和进行功能测试。
◦ 集群模式安装（生产环境推荐）：在生产环境中，为了满足高并发和大规模数据处理的需求，通常会采用集群模式部署Doris。Doris的集群安装需要配置FE（Frontend）和BE（Backend）节点。FE负责元数据管理和查询规划，BE负责数据的存储和计算。安装过程中需要注意节点的网络配置和角色分配，确保各个节点之间能够正常通信和协同工作。

• 配置要点：
◦ FE配置：FE的配置主要涉及到内存分配、查询并发度等方面。例如，query_timeout参数可以设置查询的超时时间，避免长时间运行的查询占用过多资源。另外，还可以通过调整edit_log_port和http_port等参数来满足不同的网络环境需求。
◦ BE配置：BE的配置重点在于存储和计算资源的分配。比如，storage_page_size参数决定了数据在磁盘上的存储页大小，合适的页大小可以提高数据的读写效率。同时，还需要根据服务器的硬件资源合理配置BE的CPU和内存资源，以充分发挥Doris的性能优势。

二、数据导入

1. TiDB数据导入

• CSV格式导入：TiDB支持通过LOAD DATA语句将CSV格式的数据导入到表中。例如，假设我们有一个名为students.csv的文件，其中包含学生的姓名、年龄和成绩等信息，我们可以使用以下SQL语句将数据导入到名为students的表中：

LOAD DATA LOCAL INFILE '/path/to/students.csv'
INTO TABLE students
FIELDS TERMINATED BY ','
ENCLOSED BY '"'
LINES TERMINATED BY '
'
(name, age, score);

• 其他方式导入：除了LOAD DATA语句，TiDB还可以通过一些第三方工具进行数据导入，如DataX。DataX提供了丰富的插件和配置选项，可以方便地将各种数据源的数据导入到TiDB中，适用于大规模数据的批量导入场景。

2. Doris数据导入

• CSV格式导入：Doris同样支持CSV格式的数据导入。可以通过IMPORT命令来实现，例如：

IMPORT INTO table_name
FROM 'hdfs://path/to/students.csv'
PROPERTIES (
    "desired_concurrent_number" = "3",
    "timeout" = "3600"
);

上述语句将HDFS上的students.csv文件导入到名为table_name的表中，并设置了并发数和超时时间等参数。
• 其他数据源导入：Doris还支持从其他数据库（如MySQL）导入数据，通过IMPORT FROM MYSQL命令可以实现跨数据库的数据迁移。这对于需要整合不同数据源数据的场景非常有用。

三、查询优化

1. TiDB查询优化

• 索引使用：TiDB支持多种索引类型，如B+树索引、哈希索引等。在查询优化中，合理选择和使用索引至关重要。例如，对于经常根据某个字段进行等值查询的场景，创建哈希索引可以提高查询效率；而对于范围查询，则B+树索引更为合适。同时，要注意避免创建过多的索引，以免影响写入性能和占用过多的存储空间。
• 查询语句优化：TiDB的查询优化器会自动对查询语句进行优化，但我们也可以通过一些技巧来进一步提高查询性能。比如，尽量避免使用子查询，因为子查询可能会导致性能下降；合理使用连接查询（JOIN），并注意连接条件的选择，以减少数据扫描量。

2. Doris查询优化

• 索引与分区：Doris支持主键索引和聚集索引，合理设计索引可以提高查询性能。此外，Doris的分区功能也非常强大，通过合理划分数据分区，可以将数据分散存储在不同的节点上，提高查询的并行度和效率。例如，按照时间维度对数据进行分区，对于按时间范围查询的场景可以大大减少数据扫描量。
• 查询优化技巧：在编写查询语句时，要注意选择合适的聚合函数和过滤条件。对于复杂的查询，可以考虑将其拆分成多个简单的子查询，然后通过临时表或视图进行组合，这样可以提高查询的可读性和性能。

四、数据更新与删除

1. TiDB数据更新与删除

• 数据更新：TiDB支持使用UPDATE语句对数据进行更新操作。例如：

UPDATE students
SET score = 90
WHERE name = 'Alice';

上述语句将名为Alice的学生的成绩更新为90分。需要注意的是，在分布式环境下，数据更新可能会涉及到多个节点的操作，因此要确保数据的一致性和并发控制。
• 数据删除：使用DELETE语句可以删除表中的数据。例如：

DELETE FROM students
WHERE age < 18;

这条语句将删除年龄小于18岁的学生记录。同样，在分布式环境中，要注意数据删除的原子性和一致性。

2. Doris数据更新与删除

• 数据更新：Doris也支持UPDATE语句进行数据更新，但在实际应用中，由于其列式存储的特性，频繁的更新操作可能会影响性能。因此，对于需要频繁更新的数据，建议在设计表结构时进行合理规划，或者考虑使用其他更适合频繁更新场景的数据库。
• 数据删除：Doris的DELETE语句用于删除满足条件的数据记录。例如：

DELETE FROM students
WHERE score < 60;

此语句将删除成绩小于60分的学生记录。需要注意的是，Doris的数据删除操作可能会导致数据的碎片化，因此需要定期进行数据整理和优化。

五、集群搭建与运维

1. TiDB集群搭建与运维

• 集群搭建：TiDB集群的搭建涉及到多个组件的配置和管理，需要一定的技术水平和经验。在搭建过程中，要注意各个组件之间的版本兼容性和网络通信配置。同时，为了确保集群的高可用性，还需要合理规划节点的数量和分布，以及设置合适的备份和恢复策略。
• 运维监控：TiDB提供了一套完善的监控系统，包括Grafana仪表盘和Prometheus监控指标等。通过这些工具，我们可以实时监控集群的性能指标，如CPU使用率、内存使用率、磁盘I/O等，及时发现和解决潜在的问题。此外，还可以通过日志分析和告警机制来进一步保障集群的稳定运行。

2. Doris集群搭建与运维

• 集群搭建：Doris的集群搭建相对简单，只需要按照官方文档的指引配置好FE和BE节点即可。在搭建过程中，要注意节点的角色分配和网络配置，确保各个节点之间能够正常通信。同时，为了提高集群的性能和稳定性，可以根据实际需求调整节点的数量和资源配置。
• 运维管理：Doris提供了一些运维管理工具，如FE的管理界面和命令行工具等。通过这些工具，我们可以方便地管理集群的元数据、监控节点状态、执行数据平衡和备份恢复等操作。此外，Doris还支持在线扩容和缩容功能，使得集群能够根据业务需求灵活调整资源配置。