在 OLAP 领域，Apache Doris 与 StarRocks 常被一同提及，两者有着深厚的技术渊源 ——StarRocks 源自 Apache Doris 的代码 Fork，却在后续发展中走向了不同的路径。本文将从代码根源、架构演进、社区生态、功能特性等多维度展开对比。
一、代码根源：StarRocks 源自 Doris 的技术分支，却走向差异化路径
Apache Doris 的历史可追溯至 2017 年，其前身为百度 Palo 团队为凤巢统计报表系统开发的内部引擎，2018 年正式贡献给 Apache 基金会并开启开源之路。这一阶段，Doris 已构建了 MPP 架构的核心框架、Tablet 数据模型、列式存储引擎等基础技术，形成了稳定可靠的代码基底。
2020 年，少部分 Doris 原始贡献者基于当时的分支（Doris 的早期版本）Fork 出独立项目，后更名为 StarRocks。根据 GitHub 代码提交记录及社区披露，StarRocks 在 Fork 后对约 90% 的代码进行了重写，包括查询优化器、执行引擎等核心模块，逐渐形成了独立的技术路线。
核心差异：Doris 作为 “源头项目”，其代码演进始终保持连续性和透明性，所有改动均通过社区协作完成，可追溯、可审计；而 StarRocks 虽源于 Doris 代码，却因大规模重写与上游断流，形成了 “基于原始框架、但独立发展” 的技术体系，且部分核心功能被纳入闭源商业模块。
二、架构与技术演进：Doris 的 “稳态优化” vs StarRocks 的 “商业驱动重构”
1. 架构设计理念
Apache Doris：坚持 “简洁可靠、渐进优化” 的架构理念，采用 Frontend（FE）+ Backend（BE）双模块设计。FE 负责元数据管理、SQL 解析与优化，BE 负责数据存储与计算，模块职责清晰，耦合度低。这种架构支持水平扩展至数百节点，可稳定存储 10PB 级数据，并通过多副本机制实现高容错与自修复（如副本自动均衡、节点故障自动切换）。
其技术演进始终围绕 “开源社区共识” 推进，例如向量化执行引擎、Pipeline 并行架构的引入，均经过社区充分讨论与迭代，确保兼容性与稳定性。
StarRocks：架构上更注重 “性能优先、商业场景适配”，在 Doris 原始架构基础上重构了执行引擎，引入了新的 Cost-Based Optimizer（CBO）和实时更新机制。但其存算分离、资源隔离等高级特性仅在商业版中提供，开源版本架构相对简化，且闭源模块与开源部分的兼容性依赖商业团队维护。
2. 核心技术特性
执行引擎：
Doris 早期基于 Impala 式执行引擎，2.0 版本后全面引入向量化与 Pipeline 架构，单节点 QPS 提升至 3 万 +，宽表聚合性能较非向量化引擎快 5-10 倍。其优化逻辑完全开源，社区可参与改进（如字节跳动贡献的 Runtime Filter 优化、美团主导的自适应执行框架）。
StarRocks 同样采用向量化引擎，但核心优化（如查询计划动态调整）的实现细节因闭源未完全公开，社区难以参与优化。
存储与扩展性：
Doris 采用 “存算耦合 + 本地磁盘” 的经典 MPP 架构，同时支持冷热分层存储（将冷数据迁移至对象存储），兼顾性能与成本。其存储引擎支持 ORC 格式、Zone Map 索引，压缩比达 5:1-10:1，显著降低存储成本。社区版本3.0同时也全面支持了存算分离版本。
StarRocks 商业版提供成熟的存算分离架构，适合云环境弹性扩缩容，但开源版本仍依赖本地存储，且存算分离功能不对外开放，限制了社区用户的场景适配。
三、开源模式与社区生态：Doris 的 “全链路开放” 碾压 “商业主导的半开源”
1. 开源协议与功能透明度
Apache Doris：严格遵循 Apache License 2.0 协议，所有功能（包括向量化引擎、物化视图、多模型支持、数据湖 Catalog 等）完全开源，无闭源模块。社区可自由查看代码、提交 PR、参与决策，例如 2.1 版本的 TPC-DS 性能优化、半结构化数据（Variant 类型）支持，均由社区共同推进。
StarRocks：早期采用非 OSI 认可的 Elastic License，后部分模块转回 Apache 协议，但核心功能（如智能物化视图、湖仓加速、权限审计）仍为闭源商业功能。这种 “开源 + 闭源” 的混合模式导致功能不透明，用户若需使用高级特性，必须依赖商业服务。
2. 社区活力与治理模式
Doris 社区：作为 Apache 顶级项目，遵循 “Apache Way” 治理模式，贡献者来自百度、字节跳动、美团、小米、网易等数十家企业，每月活跃贡献者近百名，全球用户超 500 家。社区鼓励 “上游优先”（Upstream First）原则，任何改进先反馈至主线，确保项目长期健康演进。例如，小米贡献的 Hudi 外部表集成、腾讯主导的实时 Upsert 功能，均已成为 Doris 的核心特性。
StarRocks 社区：由商业公司主导，贡献者以内部团队为主，社区活跃度集中在国内，且核心决策依赖企业意志。其迭代节奏虽快（版本更新周期短），但社区参与度较低，外部贡献占比不足 10%，长期演进易受商业战略影响。
3. 生态兼容性
Doris：生态兼容覆盖 “数据接入 - 存储 - 分析 - 可视化” 全链路，支持 Flink/Spark 实时写入、Kafka 流数据导入，兼容 Hive/Iceberg/Hudi 数据湖表，可直接查询 Elasticsearch、MySQL 等外部数据源。同时，与 Tableau、PowerBI 等 BI 工具无缝对接，支持 MySQL 协议，降低用户迁移成本。
StarRocks：基础生态兼容（如 Kafka 导入、BI 工具对接）与 Doris 类似，但高级生态功能（如湖仓一体加速、云原生工具集成）依赖商业版，开源版本的生态扩展性较弱。
四、功能与场景适配：Doris 的 “全场景覆盖” vs StarRocks 的 “商业场景倾斜”
1. 数据模型与更新机制
Doris：支持聚合模型、主键模型、Duplicate 模型，满足实时统计、明细查询、高并发更新等场景。其 2.0 版本引入的 “部分更新” 功能，可针对主键表的特定列进行更新，性能比全量更新提升 3-5 倍，且完全开源，无使用限制。
StarRocks：主键模型优化更激进，支持秒级更新，但高级更新策略（如批量 Upsert 优化）仅在商业版提供，开源版本存在性能瓶颈。
2. 高级分析能力
Doris：
物化视图支持多表关联、自动刷新，可加速复杂查询，且所有逻辑开源，用户可自定义刷新策略。
支持倒排索引与全文检索，日志关键词查询速度远超 ClickHouse，适合运维监控场景。
半结构化数据（JSON/Variant 类型）支持自动解析，无需预定义 schema，灵活应对日志、埋点等非结构化数据。
StarRocks：物化视图支持更智能的查询重写，但仅商业版支持多表关联场景；半结构化数据处理依赖闭源函数，开源版本功能有限。
五、总结：为何 Apache Doris 是更优的长期选择？
原始代码天赋与透明演进：Doris 作为源头项目，代码基底经过百度、字节等企业的大规模验证，演进过程完全透明，无 “黑箱功能”，问题可追溯、可修复，适合对稳定性要求高的场景。
全开源保障与社区信任：Apache 协议确保功能永久可用，无商业锁死风险；社区多元参与机制避免单一企业主导，长期演进更符合用户需求。
生态与场景普适性：从传统数仓到实时分析，从数据湖查询到日志检索，Doris 均能通过开源功能满足需求，无需依赖商业模块，成本可控。
性能与稳定性平衡：在核心业务场景中，Doris 展现出更强的综合性能。多表关联查询、复杂 SQL 分析等企业级核心场景。更重要的是，Doris 历经百度凤巢、字节跳动等超大规模集群（数千节点、PB 级数据）的长期验证。
StarRocks 作为 Doris 曾经的派生项目，在商业场景优化上有其优势，但闭源模式与社区局限性使其难以成为 “长期技术底座”。而 Apache Doris 凭借原始代码基因、开放社区生态、全场景功能覆盖，无疑是更值得信赖的 OLAP 解决方案 —— 它不仅是技术的传承者，更是开源精神的践行者，为用户提供 “可控、透明、可持续” 的数据分析能力。