原标题：下一个十年，我们需要一款什么样的分析型数据库？
本文来自于 Doris Summit 2022 演讲实录，演讲人：陈明雨
身处在日新月异的时代，我们见惯了技术的兴起与繁荣、变迁与衰落，甚至是朝荣夕灭。信息技术以前所未有的速度更迭，给周遭事物带来了颠覆性地变化。数据库亦是如此，无数数据库悄然湮没在技术更迭的浪潮里，直到在浩渺如海的代码片段中都找不到些许印记。而有的则历久而弥新，经受了时间的考验，彰显出强大的生命力，并以更加繁茂的姿态扎根生长。
十年对于数据库而言，可能是一段从诞生到消逝的完整软件生命周期，也可能是迈过里程碑之后的全新旅程。
所以从 MySQL 1.0 版本诞生，到具备颠覆性意义的 MySQL 5.7 版本正式发布，时间跨度刚好是十年，而十年之后的故事，大家已经都知道了。
所以从 Benoit、Thierry、Marcin 联合创建 Snowflake，到在纽交所成功上市、成为软件行业有史以来最大规模的IPO，再到全面开启云数据仓库时代，时间跨度也差不多十年。
留个悬念，在回答这个问题之前，我们不妨来回顾下社区发展历程。
尽管最早的历史可以追溯到 2008 年的百度凤巢广告系统，但彼时非 SQL 的单机查询引擎加 KV 存储系统在产品形态上与 OLAP 还有着较大的差异。
往往一个内部项目的发展会有两种演进模式，一种是随着需求的增加系统架构日益臃肿，当面对较为灵活的需求，常因改动成本过大而被彻底重构。另一种则是长期服务某一固定场景、需求逐渐收敛乃至停滞，最终被快速革新的外部技术彻底取代。而开源则是内部项目的一场新生，在更广阔的应用场景、更多样的开发者群体以及更高效的研发模式加持下开启新的篇章。
于是在数个版本的迭代与优化后，2017年 Doris 的前身在 GitHub 上开源，2018 年进入 Apache 基金会孵化，并正式更名为 Apache Doris。（GitHub 地址：https://github.com/apache/doris）
2022 年，外部世界正处在前所未有的变化之中，无数魔幻时刻在现实中发生。需要庆幸的是，技术和开源的力量帮助我们穿越了许多不确定性。而这一年势必成为 Apache Doris 发展历程中有着浓墨重彩的一年，我们从几个角度来回顾一下 Apache Doris 过去一年的发展：
社区累计贡献者的数量从 200 余位增长至近 420 位，同比增长
每月活跃贡献者的数量从 50 位增长至 100 位，同样呈现
GitHub Star 数量从 3.6k 增长至 6.8k，多次登上 GitHub Trengding 日/周/月度
全部 Commits 数量从 3.7k 增长至 7.6k，过去一年新提交代码量超越了以往多年累加总和。
从这些数据中，我们可以感受到 2022 年是 Apache Doris 全面爆发的一年，各个维度数据指标几乎都有了 100% 的增长。这一年的努力也使
另外值得纪念的是，在 2022 年 6 月， Apache Doris 迎来了开源以来最重要的里程碑之一，正式从 Apache 孵化器毕业、成为了
得益于社区成立的专职工程师团队，为 Apache Doris 社区用户提供义务的技术支持，2022 年我们在用户连接与沟通方面变得更加顺畅，可以更直面用户、去倾听用户真实的声音。
在过去的一年里，Apache Doris 已经在互联网、金融、电信、教育、汽车、制造、物流、能源、政务等数十个行业应用落地，尤其是在以海量数据著称的互联网行业。在中国市值或估值排行前 50 的互联网公司中，有 80% 企业在长期使用 Apache Doris 来解决自身业务中的数据分析问题，其中包含了百度、美团、小米、腾讯、京东、字节跳动、网易、新浪、360、 米哈游、知乎等头部知名企业。
在全球范围内，
4 月份社区发布了自开源以来的首个 1 位版本—— Apache Doris 1.0，在 1.0 版本中，意义非凡的向量化执行初次与大家见面，标志着 Apache Doris 开始迈入极速数据分析时代。
6 月份发布的 1.1 版本，我们对向量化引擎进行了进一步完善和优化，并将其作为正式功能默认开启。与此同时，社区建立了 LTS 版本发布机制，以每月发布一个 3 位版本的速度，对 1.1 版本进行快速地 Bug 修复和功能优化，力求满足更多社区用户在稳定性方面的高要求。
在综合考虑版本迭代节奏和用户需求后，我们决定将众多新特性在 1.2 版本中发布。同时期社区的稳定性和质量保障工作也取得了显著的成效，测试 Case 得到了极大程度地丰富，并在 Master 分支上构建了流水线。通过一系列质量手段，Apache Doris 的代码质量和稳定性得到进一步提升，这也使得版本发布有着更加严格的准出标准。
12 月初 1.2 版本正式面世。这一版本的发布不仅使查询性能有了近十倍的提升，同时我们还推出了过去半年时间里研发的诸多重磅功能，包括 Unique Key 模型 Merge-on-Write 的数据更新模式、支持无缝对接多种数据湖的 Multi-Catalog 多源数据目录、Java UDF 、Array 数组类型和 JSONB 类型等，让 Apache Doris 在更多数据分析场景具备了更强的适应性和可能性。
我们也针对系统稳定性进行了大量的工作，一方面，利用 SQL Smith 等自动化测试工具以及各个知名开源项目的测试用例，构建了数以百万计的测试用例集；另一方面，通过社区准入流水线和完善的回归测试框架，保证了代码合入的质量。因此1.2 版本不论从功能、性能还是稳定性方面，都是一次厚积薄发后的全面进化，也是对所有开发者在 2022 年辛苦付出的最好回报。
核心特性方面，社区的研发力量主要围绕四个方面开展工作，分别是
承前而启后，2023 年，Apache Doris 社区在以上几方面特性持续完善的同时，也将开启更多有意义的工作。
稳定的版本发布和迭代速度对于开源软件至关重要。在 2023 年，我们将以每季度一个 2 位版本的节奏，开始 Apache Doris 2.x 版本的迭代。同时，针对每个 2 位版本，我们也将以每月一个 3 位版本的速度进行功能维护和优化。
成本和效率对企业而言是赢得市场竞争的关键，对数据库而言亦是如此。过去 Apache Doris 凭借在易用性方面的诸多设计帮助用户大幅节约了计算与存储资源成本，后续我们也会引入一系列云原生能力，在不影响业务效率的同时进一步降低成本，具体包括：
随着用户规模的极速扩张，越来越多的用户将 Apache Doris 用于构建企业内部的统一分析平台。这一方面需要 Apache Doris 去承担更大规模的数据处理和分析，另一方面也需要 Apache Doris 同时去应对更多分析负载的挑战，从过去的实时报表和 Ad-hoc 等典型 OLAP 场景，扩展到 ELT/ETL 、日志检索与分析等更多场景的统一。为了能更好适配这些场景，许多工作已经进入紧锣密鼓的研发中，并将于 2023 年陆续与大家见面，具体包括：
在过去 Apache Doris 更多是是擅长于结构化数据分析，随着对半结构化、非结构化数据分析需求的增加，从 1.2 版本起我们增加了 Array 和 JSONB 类型以实现数据的 Native 支持，后续版本仍将持续加强这一能力，为日志分析场景提供性价比更高、性能更强的解决方案，
随着数据湖技术的发展，分析性能成为发挥数据湖效用、挖掘数据价值最大的掣肘。基于一款简单易用和高性能的查询分析引擎在数据湖之上构建分析服务，成为新的技术趋势。在过去一年，通过在数据湖上的诸多性能优化、结合自身的高性能执行引擎和查询优化器以及， Apache Doris 实现了数据湖上极速易用的分析体验，性能较 Presto/Trino 有 3-5 倍的提升 。在 2023 年，我们将会继续完善这一能力，具体包括：
数据价值会随着时间推移而降低，因此实时性对于高时效性要求的用户而言至关重要。在 1.1 版本中我们在 Compaction 和 Flink 实时写入方面进行了诸多优化，同时 1.2 版本的 Merge-on-Write 数据更新模式进一步使 Apache Doris 在实时更新与极速查询得以统一。2023 年我们将会持续强化对存储引擎的优化，具体包括：
除了功能方面的丰富与完善，更简单、更易用、更稳定同样也是 Apache Doris 一直追求的目标，2023 年我们将在以下几方面出发，让用户具有更简易和放心的使用体验：
或许有读者或听众还记得我在开头提的问题，对于 Apache Doris，十年意味着什么？
有两层含义，上一个十年和下一个十年。
正如我在本次 Doris Summit 分享的主题，New Journey of Apache Doris。如果说过去 Apache Doris 更多是服务于在线报表场景和 Ad-hoc 分析的 OLAP 引擎的话，那么在所有社区和开发者的努力下，当前 Apache Doris 已经具备了更为广阔的定位，即极速、易用、实时、统一的多模分析型数据库。
这其中的统一，既包含了架构的统一、也包含了业务和数据的统一。用户可以通过 Apache Doris 构建多种不同场景的数据分析服务、同时支撑在线与离线的业务负载、高吞吐的交互式分析与高并发的点查询；通过一套架构实现湖和仓的统一、在数据湖和多种异构存储之上提供无缝且极速的分析服务；也可通过对日志/文本等半结构化乃至非结构化的多模数据进行统一管理和分析、来满足更多样化数据分析的需求。
这是我们希望 Apache Doris 能够带给用户的价值，
我们已经出发了太久，以至于忘记了为什么出发。”
希望通过这一定位的转变迎接下一个十年的挑战，或许技术趋势会有变化，架构将会革新，但我们解决用户数据分析问题的初衷不会改变。
希望继续带着上一个十年出发的初心，开启下一个十年的旅程。
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