DAP数据分析平台如何应用Doris数据库

数通文轩 2025-03-07

在AI时代，数据治理需求日益增加，因为只有数据准确才能通过AI运算出来，所以如何高效地管理和利用数据成为了关键。DAP数据分析平台作为一款专业的数据分析工具，旨在为用户提供全方位的数据分析解决方案。而Doris数据库作为一款高性能的分布式SQL数据库，以其卓越的数据存储和处理能力，逐渐成为企业构建数据分析平台的首选之一。

本文将探讨DAP数据分析平台如何通过集成Doris数据库，实现高效的数据存储、查询和分析，从而帮助企业在激烈的市场竞争中占据优势。

整体介绍

DAP数据分析平台结合了Doris数据库的高性能实时分析、高并发和低延迟查询等特点，为用户提供了全面的数据管理和分析解决方案。通过集成Doris，DAP平台实现了高效的数据存储、快速查询和灵活扩展，满足企业日益增长的数据处理需求，提升数据分析效率和决策支持能力。

1产品体系

首先介绍一下我们数通畅联的产品体系：

数通畅联的所有产品都是通过K8S云平台进行部署搭建产品环境，通过不同的产品组合方案来解决企业面临的不同信息化困境，帮助企业完善信息化发展。

上图所示通过DAP数据分析平台+MDM基础数据平台+ESB企业服务总线组成了AiBOS数智化经营管理平台，融合算法模型，提供强大分析、智能流程优化及全面资源规划功能，助力企业全方位数智化转型，提升决策效率与竞争力。

2产品功能

数据分析平台全生命周期是通过采集各个业务系统数据构建数仓，从而进行有效分析的过程，能够真实、准确、有效的将企事业内部及行业外部相关数据进行可视化展现，帮助企事业提升行业洞察力，加强决策力，从而提升整体竞争力。

数据分析平台功能有：

1.数据来源（应用系统定义、数据源头配置、ODS数据定义）数仓模型。

2.数仓模型（业务主题、维度配置、事实配置、模型配置、指标管理）。

3.数据调度（规则校验、调度资源（同步资源、加工资源）、调度任务、调度日志（同步日志、加工日志）、质量日志、通知日志）。

4.分析模型（数据集配置、立方体配置、业务类报表、多维度分析）。

5.算法模型（算法原型、算法开发、算法调用）

6.展现模型（导航管理、组件管理、展现主题、装饰管理）。

7.数据服务（接收服务、查询服务、统计服务、指标服务、业务服务）

8.数据标签（标签定义、标签配置、标签画像）。

9.统计分析（数据地图、质量分析、血缘分析、影响分析）。

10.系统管理（组织管理、角色管理、人员管理、功能管理、编码类型、编码管理、系统日志）。

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功能说明

Doris采用列式存储引擎，数据以按列的方式进行存储。这种方式使得相同类型的数据连续存放，从而可以使用更加高效的编码方式，获得更高的压缩比，降低存储成本。

平台中引用Doris作为ODS中间库和数仓的存储数据库，数据分析平台中应用Doris可以显著提升查询性能、实时数据处理能力、系统可扩展性和易用性等方面，进而提升业务决策效率、降低数据处理成本、推动数字化转型并增强数据安全性。

数据采集

数据采集是从业务系统到ODS中间库，数据来源各个业务系统，系统中由于长期累计的大量数据，而这些数据要同步到数据ODS中间库中，所以就要应用生Doris数据库。

1功能场景

数据采集是从业务系统到ODS中间库，ODS中间库是选择表的过程，是从各个业务系统选择要进行业务数据治理的数据相关的表，在ODS数据定义中进行定义，ODS同步方式分为源库读取、流程同步、接口同步、外部同步，其中源库读取就是直接复用业务系统数据，流程同步、外部实时集成是支持Doris数据库。

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功能说明

首先在数据源头配置中增加ODS的Doris数据库，如图：

ODS数据定义配置Doris信息步骤如下：

分配个数: 分配个数通常指的是数据分片（shard）的数量。Doris数据库通过将数据划分为多个分片来实现分布式存储和计算，每个分片存储一部分数据，分布在不同的节点上。这样可以提高数据查询和处理的并行度，从而提升性能和效率。

通个数: 指的是表的分区（partition）数量。分区是将表中的数据逻辑上划分成多个部分，每个分区称为一个桶（bucket）。这种分区可以基于列的值范围、哈希函数等进行定义，旨在优化查询性能和数据管理。

分区字段: 指的是用于定义表分区的列或列组合。分区字段决定了如何将表中的数据逻辑上划分为多个部分，每个部分称为一个分区或桶（bucket）。分区字段可以基于数据的特定属性进行定义，例如时间戳、地理位置、业务ID等。

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注意事项

1.Doris部署时候建议单独部署在一个服务器上。

2.要先配置字段然后再配置分区字段。

数仓建设

数仓建设中分为维度表和事实表，通过Doris数据库来进行数仓的建设，提高数据查询的性能，下面是数仓建设的步骤说明。

1功能场景

数仓建设是创建维度表和事实表，维度表和事实表的定义和区别。维度表是描述业务实体的属性，比如时间、产品、客户等，而事实表记录业务过程的度量值，如销售额、订单数量等。通过Doris创建事实表和维度表，在通过ESB企业数据总线生产调度流程拉取ODS的数据，最后通过维度表和事实表进行数仓模型的创建。

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功能说明

数据源头配置Doris数仓数据库。

注意将数据库选择为Doris以及添加对应的来源表和日志标题，点击保存后来到字段信息标签添加对应的业务字段，如图：

添加好业务字段后,回到基础信息标签中去配置Doris数据库，如图:

配置好后来到字段信息标签,点击创建表按钮,进行Doris表的创建如图:

在数据库中就可以看到刚刚创建的表，如图:

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注意事项

1.根据数据量和查询需求，设置合理的分区和分桶策略。

2.避免使用复杂的嵌套查询和不必要的计算操作，以减少查询开销。

分析模型

分析模型中数据集、立方体以及指标构成的,通过模型配置不同指标的数据集合，本次介绍支持Doris创建表以及Doris创建视图，以及后续的配置。

1功能场景

分析模型是对数据构建展现数据模型功能，分析模型分为数据集、立方体、指标集、业务报表、多维报表，通过上述Doris数据中创建数仓模型构建分析模型，立方体来源于数据集，指标集来源于数据集或者立方体、业务报表来源于数据集、多维分析来源立方体。

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功能说明

通过创建数仓模型，来构建数据集或者立方体通过Doris数据库进行查询。

在配置完模型后，在数据集中先选择刚刚创建的模型，如图:

立方体配置中新增如图的立方体:

再配置对应的立方体信息:

以上立方体就配置完毕了。

3注意事项

1.分析模型中可以如果单表才能创建Doris数据视图。

2.定期监控 Doris 集群的性能指标（如查询延迟、吞吐量、资源利用率等），及时发现并解决性能瓶颈。

数据应用

Doris数据应用应该分为以下3种，集成应用通过ESB生产的调度流程中进行插入数据时候应用，展现时候查询加快了大数据量查询速度，服务查询时候也是加强查询效率。

1集成应用

通过DAP生产流程只是数据插入组件选择的是Doris数据库，因为Doris插入语句和mysql插入语句是相同的，所以直接复用即可。

调用流程执行后在数据库中可以看到对应的数据。

2展现应用

在导航管理中新增Doris主题，如图:

点击页面布局,然后点击组件配置，将对应的维度和指标都进行配置：

点击保存后来到组件配置页面即可看到刚刚配置的组件：

在WEB端也可以看到对应的组件:

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服务应用

首先在数据集中选中数据集后点击发布按钮:

发布后在查询服务中找到刚刚发布的服务：

双击服务后点击执行按钮就可以看到对应的数据：

总结说明

Doris数据库凭借其高性能实时分析、高并发处理和灵活扩展能力，在DAP数据分析平台中得到了充分应用。通过结合Doris数据库，DAP平台实现了高效的数据存储与快速查询，显著提升了数据处理能力和分析效率，为企业提供了强大的决策支持和竞争优势。

1过程总结

在将Doris数据库应用于DAP数据分析平台的过程中，首先需要进行数据库和平台的集成，确保数据能够高效地在两者之间流动。通过设置合理的分区字段和分配适当的桶个数，实现数据的优化存储和高效查询。随后，利用Doris数据库的高并发和低延迟特性，DAP平台能够实时处理和分析大量数据。结合Doris的自动分区和物化视图功能，进一步提升数据查询和处理性能。在实际应用中，这种结合显著提高了数据分析的效率和准确性，为企业提供了快速、可靠的数据支持和决策依据。

2重要事项

此篇文章主要针对DAP数据分析平台如何应用Doris数据库进行介绍,我们需要注意以下几点：

1.合理设置Doris配置:在使用Doris数据库时要注意配置分配个数和桶个数以及分区字段，分配个数和桶个数不要超过系统的数量,否则会创建表会创建失败。

2.优化查询和索引: 在DAP数据分析平台中，针对常用的查询进行优化，创建合适的索引和物化视图。这样可以显著提高查询速度，减少响应时间，提升整体数据处理和分析的效率。

3.索引与物化视图: 根据查询需求创建索引和物化视图，加速常用查询，提升系统响应速度。

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说在最后

Doris数据库与DAP数据分析平台的结合，不仅提升了数据处理和分析的效率，还为企业提供了灵活、可靠的技术支持。这种融合解决了传统数据处理的瓶颈问题，助力企业在竞争中快速做出明智决策。

未来，随着数据规模和复杂性的不断增加，Doris数据库在DAP平台中的应用将更加广泛和深入。企业可以借助这套强大的数据分析解决方案，充分挖掘数据价值，推动业务创新和发展，赢得更大的市场优势。

DAP数据分析平台如何应用Doris数据库

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