Apache Doris和StarRocks的区别

以下是对两者主要区别的详细对比：

1. 起源与背景

   • Apache Doris:
     • 前身是百度开源的 Palo，后来捐赠给 Apache 基金会。
     • 在 2022 年 6 月正式毕业成为 Apache 顶级项目。
     • 核心定位： 一个完全开源（Apache License 2.0）、社区驱动的现代化 MPP 分析型数据库。
   • StarRocks:
     • 前身同样是百度开源的 DorisDB（Palo 的后续商业化版本）。
     • 在 DorisDB 的基础上，由原核心团队于 2020 年成立公司（鼎石科技/StarRocks Inc.）进行商业化运作。
     • 核心定位： 一个高性能、实时分析数据库，核心引擎开源（Elastic License 1.0），但高级企业功能闭源（如存算分离、湖仓加速等），提供商业支持和服务。

2. 开源模式与许可

   • Apache Doris: 100% 开源，采用 Apache License 2.0。所有功能、改进、文档都通过社区公开透明地开发和发布。用户可以自由使用、修改、分发。
   • StarRocks: 核心引擎开源，采用 Elastic License 1.0。该许可证允许免费使用和修改，但对提供托管/云服务有较严格的限制（主要针对云厂商）。其高级功能（如存算分离 Lakehouse、湖仓加速、物化视图优化、企业级管控功能等）是闭源的商业版功能，需要付费订阅。社区版和企业版功能差异显著。

3. 核心架构与性能侧重点

   • 两者共享非常相似的核心基础架构：
     • 分布式 MPP 架构。
     • 列式存储引擎（基于 Apache ORC）。
     • 向量化执行引擎。
     • 支持实时数据摄入（Routine Load / Stream Load）。
     • 支持预聚合（Rollup / 物化视图）。
   • 关键差异点：
     • 优化器：
       • StarRocks: 其 Cost-Based Optimizer 通常被认为是其核心优势之一。CBO 在处理复杂多表关联查询、子查询、Join Reorder 方面表现非常出色，尤其擅长处理星型/雪花模型下的 Ad-hoc 查询。其优化器是开源部分的核心竞争力。
       • Apache Doris: 早期主要依赖 Rule-Based Optimizer。虽然社区持续投入并显著增强了其 CBO 能力（尤其在 Doris 2.0 及之后版本），并在许多场景下追平甚至超越 StarRocks，但在处理极其复杂的多表关联和 Join 重排序优化方面，StarRocks 的 CBO 在历史积累和某些极端场景下可能仍有微弱的领先优势或更成熟的表现。不过，差距正在快速缩小。
     • 执行引擎：
       • 两者都实现了高度向量化。StarRocks 可能在极端高并发点查询上做过更多针对性优化。
       • Doris 社区在 Pipeline 执行引擎上投入巨大，旨在提升 CPU 利用率和并发能力，特别是在 2.0+ 版本中效果显著。
     • 存储引擎：
       • 基础存储格式相似（列存、前缀索引、ZoneMap、Bitmap/BloomFilter 索引等）。
       • StarRocks: 闭源商业版提供了基于对象存储的存算分离架构，计算节点无状态，存储成本更低，弹性伸缩能力更强（尤其是缩容）。
       • Apache Doris: 传统上是存算一体架构（计算节点带本地磁盘存储）。社区正在积极开发基于对象存储的存算分离方案（已在部分用户场景落地，但成熟度和易用性仍在持续迭代中，目标是达到与商业版 StarRocks 类似的水平）。其本地存储方案在数据本地性上仍有优势。
     • 数据湖分析：
       • StarRocks: 闭源商业版提供了高性能的 “湖仓加速” 功能，深度优化了对接 Hive/Iceberg/Hudi/Deltalake 等外部表（Catalog）的查询性能（如谓词下推、统计信息利用、缓存策略等）。
       • Apache Doris: 社区版提供了对接多种数据湖外部表的 Catalog 功能（Hive, Iceberg, Hudi, Delta Lake, JDBC, Elasticsearch 等）。查询湖数据的性能是社区开源工作的重点，通过 Multi-Tablet Scan、统计信息收集利用、Runtime Filter 下推、元数据缓存等开源技术持续优化，性能提升显著，但与 StarRocks 商业版湖仓加速的优化深度相比可能仍有差异（后者包含闭源优化）。

4. 功能特性

   • Apache Doris:
     • 强调全面开源。所有新特性都在社区公开开发。
     • 物化视图 (Materialized View) 是其强项，语法灵活（支持多表、带谓词），自动路由查询，维护策略成熟。在实时数仓场景构建实时宽表/加速层非常有效。
     • 支持标准 SQL 2003 和 MySQL 协议，兼容性较好。
     • 强大的数据模型支持： 明细、聚合、更新、主键模型（支持部分列更新）。
     • 持续快速迭代：向量化、Pipeline 引擎、Nereids CBO、JDBC Catalog、Java UDF、Map/Struct/Array 复杂类型支持、存储过程、Workload Group 资源隔离等均在快速发展和成熟中。
   • StarRocks:
     • 核心开源版： 提供强大的 CBO、向量化执行、实时摄入、预聚合、主键模型（支持部分列更新）、外部表（Catalog，性能不如商业版）、基础资源隔离等。
     • 闭源商业版：
       • 存算分离： 核心卖点，显著降低存储成本，提升弹性。
       • 湖仓加速： 针对 Iceberg/Hudi/Delta 等格式的深度优化查询。
       • 高级物化视图管理： 更智能的自动化管理（如自动刷新策略优化）。
       • 更完善的企业级功能： 细粒度权限、审计、数据脱敏、多租户、更强大的监控诊断工具、企业级运维管控平台等。
       • 高级 UDF/UDAF 支持、更优的复杂类型处理等。

5. 部署、运维与生态

   • 部署模式：
     • StarRocks 商业版存算分离部署更灵活，缩容成本更低。
     • 两者存算一体部署模式相似。
   • 运维复杂度： 两者在存算一体模式下复杂度相当。StarRocks 商业版可能提供更完善的企业级运维工具。
   • 社区与生态：
     • Apache Doris: 依托 Apache 基金会，拥有更国际化、开放、透明的社区治理模式。社区活跃度非常高，贡献者来源广泛。与 Hadoop/Spark/Flink 等生态集成良好，且均在社区版内完善。
     • StarRocks: 社区主要由 StarRocks Inc. 主导，发展速度快，但相对中心化。商业支持和响应是其优势。其开源生态建设也在加强。

6. 适用场景选择建议

   • 选择 Apache Doris 可能更合适如果：
     • 需要完全开源、无 vendor lock-in 风险的解决方案。
     • 预算有限或无法接受商业许可。
     • 物化视图加速是核心需求。
     • 愿意参与并依赖活跃的开源社区获取支持和功能迭代。
     • 当前主要使用存算一体架构，或愿意跟进社区开源的存算分离方案。
     • 需要标准的、开放的生态集成（如各种 Catalog）。
   • 选择 StarRocks (尤其是商业版) 可能更合适如果：
     • 预算充足，需要企业级 SLA 保障和专业支持服务。
     • 存算分离是刚性需求（特别是大规模数据、追求极致存储成本和弹性）。
     • 对湖上数据（Iceberg/Hudi/Delta）的查询性能有极致要求，且愿意为商业版付费。
     • 需要处理极其复杂的多表关联 Ad-hoc 查询，并且认为其 CBO 在该场景下仍有优势（注意 Doris CBO 进步巨大）。
     • 需要某些特定的闭源企业级功能（如高级安全、审计、多租户等）。

总结：

简单来说：

• 要纯开源、拥抱社区、避免厂商锁定？选 Apache Doris。 它在社区驱动下飞速发展，尤其在物化视图、标准兼容和开源生态上表现亮眼。
• 需要企业级支持、不介意付费、且特别看重存算分离或极致湖分析性能？选 StarRocks 商业版。 它的闭源高级功能在特定场景确实能提供显著价值。
• 对于两者都开源的核心引擎性能（尤其是常见单表/简单关联查询），在最新版本中（Doris 2.0+ vs StarRocks 3.x+）通常非常接近，难分伯仲。具体表现应结合自身数据和查询模型进行实测。

建议在做最终技术选型时，务必基于自身的具体业务场景、数据规模、查询模式、团队技术栈、预算以及对开源/商业的偏好进行详细的基准测试和功能验证。