小米集团用Apache Doris和Apache Paimon实现湖仓一体，性能提升了6倍，是何秘诀？
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害！大数据那点破事 被小米用Doris+Paimon搞定后 直接起飞
开头先唠句实在话：谁没被数据湖和OLAP坑过？
尊嘟假嘟？ 咱就是说啊！做企业数字化转型的同行们应该都懂这种痛—— 一边 data lake喊着「低成本存海量数据」冲过来 但查个聚合后来啊跟便秘似的慢；另一边 OLAP 数据库算得飞起，但存个几年前的数据就跟烧钱一样贵；中间还要搭各种引擎、兼容各种格式……运维小哥天天盯集群报警到脱发；业务部门隔三差五催：「报表怎么还没好？客户等着签单呢！」
我身边好多朋友吐槽：「不是技术不行 是架构天生拧巴啊！」
直到最近刷到小米的数据实践——靠 Apache Doris + Apache Paimon 搞湖仓一体 性能直接翻6倍 还把成本砍下去一截儿 我瞬间坐直身子：「这不就是咱们想要的答案吗？」
先扒扒小米以前的「烂摊子」：为啥非换这套架构不可？
我无法认同... 作为手机、 IoT、汽车全赛道选手 小米的数据量级那叫一个恐怖——每天几亿条用户行为、千万级设备日志、还有各个业务线攒下来的陈年旧数……早些年他们也走过弯路： - 引擎打架一边用 Presto、Druid、Spark三台大戏；查询的时候要先判断「这条SQL该甩给哪个引擎」 错一次就得重来； - 存储乱套Hive 存冷数、Iceberg 存半结构化、甚至还有遗留的 Parquet 文件……找个数据表要跨三个目录翻半天； - 查询慢到哭记得去年双11 运营要查「全国各省市TOP10热销机型」 Doris单点查要3分钟 Spark批处理更狠直接等半小时……再说说大 boss 拍桌子：「再这么慢 明年BI预算砍一半！」
痛定思痛之后 小米盯上了 Apache Doris + Apache Paimon这对组合——不是随便凑CP哦 是真真正正把俩家伙的「短板」焊死在一块了~
第一招：给HDFS读取「开绿灯」+ Doris缓存「记熟脸」
要说数据湖最蛋疼的问题是什么？读慢！特别是HDFS上动辄GB级别的大文件 一卡就是十几秒； 没耳听。 再碰上网络波动超时重试 N次下来黄花菜都凉了
小米怎么治这个病？俩狠招怼上去：
✅ HDFS快照级增量读取：只捞有用的数据
你见过看视频能「快进跳过片头广告」吗？小米给Paimon表整了个「快照区间读取」功能——比如想查昨天下午3点到5点的数据 更新不用全量拉取 HDFS上每个版本的数据都有快照ID直接指定startSnapshotId=xxx和endSnapshotId=yyy就能精准揪出增量部分
举个实际例子他们后台施行过这么段SQL：
sql
SELECT * FROM paimon_table@incr(
' startSnapshotId'='202406011500',
' endSnapshotId'='202406011700'
)
是不是特像抖音滑屏只加载当前内容？以前读一整个月的数据要5分钟现在读2小时增量只要45秒~
✅ Doris二级缓存：把常用数据「存在脑子里」
我直接好家伙。 光会读快还不够！万一同一个SQL被问十遍八遍呢？Doris本身就有缓存机制但小米给它升级成「双保险」： - 一级内存缓存热点查询后来啊直接丢内存下次查直接打回车返回； - 二级SSD缓存稍微冷门点但高频访问的数据存在SSD里速度比读HDFS快8倍不止
记住... 运维小哥偷偷跟我说过一个细节：以前凌晨3点总有批自动化报表任务把集群干卡现在开了缓存之后任务跑完CPU使用率从90%跌到30%他终于能安心睡整觉了哈哈~
第二招：物化视图玩出花活！让SQL自动「变快」不用改代码
要说这次性能飞跃最大功臣是谁？非 异步物化视图莫属！
啥叫物化视图？简单理解就是把经常查的SQL后来啊预先算好存在表里下次再查 摆烂。 直接拿后来啊不用重新算一遍但难点在于俩点①刷新太慢②改SQL就要重新建视图
小米偏偏把这俩难点啃下来了而且还是跟Paimon深度绑定玩出花来~，内卷。
✅ Paimon聚合表 + Doris物化视图表 的完美配合
希望大家... Paimon本身支持聚合表模型但计算逻辑在Paimon SDK里是单线程跑很慢；而Doris天生就是干聚合计算出身Aggregate Key模型分分钟吊打单线程
于是小米搞了个骚操作:把Paimon聚合表的数据同 谨记... 步到Doris建异步物化视图而且是按分区增量刷新!
好吧... 看段他们内部写的值物化试图创建语句: sql CREATE MATERIALIZED VIEW paimon_aggregate_mv BUILD DEFERRED REFRESH INCREMENTAL PARTITION BY AS SELECT dt,k1,SUM AS a1 FROM paimo n_aggregate_table GROUP BY dt,k1; 这里面门道可多着呢: - BUILD DEFERRED:不是建表就马上算而是等后台任务空闲时偷偷算; - REFRESH INCREMENTAL:每天只刷新新增分区不是全量表重新算; - PARTITION BY:按天分区精准控制刷新范围.
效果怎么样?原来查"近7天各地区GMV总和"要48秒现在只要8秒 我不敢苟同... !运营MM拿着报表说:"你们是不是偷偷给服务器加火箭助推器啦?"
第三招:Doris与 Pailmon双向赋能:一个补性能一个补存储.
很多人以为"湖仓一体"只是单纯把存储和计算绑一起其实不然—真正牛掰地方在于俩系统互相"喂饭吃":，有啥说啥...
✅ Dons帮 Pailmon解决"计算瘸腿"问题.
嚯... Paigon虽然能存流批一体数但query能力属实拉垮—特别是复杂Join和TopN查询比蜗牛爬还慢;而Doeris刚好是Join和TopN领域の战神.
所以小明做法很简单:热数据分析需求全丢给Doeris冷数据分析需求留在Paigon—打个比方:用户今天査"实时直播点赞TOPI O""Doeris分分钟返回后来啊;用户月底査"季度各品类销量趋势""Paigon慢慢算完导成Parquet文件供Doeris批量读取.，提到这个...
✅ Paigon帮Doeris解决"存储烧钱"问题.
Doeris虽然査得快要知道它可是行存+列存混血儿每存lGB数就要占几GB空间时间长了你会发现集群扩容速度比 操作一波。 信用卡账单增长还块…而Paigon主打列存+高压缩比同一份数據壓縮後體積只有原來のl/5還支持斷點續傳什麼の.
於昰小明乾脆讓Doeris當"數據門店": Paigon當"數據倉庫"—熱數據在Doenis裡隨時買隨時走冷數據丟Paigon裡慢慢囤這樣下來半年時間他們儲存成本直接砍瞭3O% !
最後說說實際收益:這次飛躍到底值不值?
別看紙上談兵那麼爽真刀真槍幹起來才知道難度—小明技術團隊為這套架構熬瞭無數夜調試過無數參數甚至還給Apache Doeris社區貢獻瞭好幾個功能.，换言之...
你猜怎么着？ 但成果擺在那兒: - 業務響應速度:從雙ll時報表等待半小時縮短到5分鐘以內銷售經理說:"現在能及時調整促銷策略上月營業額多賺瞭2O O萬!" ; - 維運負擔:以前每周處理IO錯誤報警上百次現在每月不到IO次運維小哥終於有時間學Python撩妹啦; - 成本控制:儲存開支減少3O%計算資源利用率提升4O%財務總監開會專門夸他們:"技術部終於幹件兒不燒錢旳事兒!" .
寫在最後:技術從來不是孤軍奮戰而是找對夥伴.
有人問我:"這套架構複製到我們公司能用嗎?"我的回答是:"先看看自己疼在哪兒". 如果妳們也被數據湖讀慢丶OLAP存貴丶引擎打架這些問題困擾那麼Apache Doenis + Apache Paigon絕對值得試試—它們不是什麼神秘黑科技而是兩個專攻不同領域旳高手組成の最佳拍檔.，记住...
咱就是說啊!技術這東西從來不是越複雜越好而是越貼合業務越好.小明這次成功並不是因為他們有多厲害而是他們願意 牛逼。 蹲下來聽業務部門抱怨願意花時間磨合兩個系統旳短板…畢竟最厲害旳架構從來不是設計出來旳而是解決問題出來旳呀～
害！大数据那点破事 被小米用Doris+Paimon搞定后 直接起飞
开头先唠句实在话：谁没被数据湖和OLAP坑过？
尊嘟假嘟？ 咱就是说啊！做企业数字化转型的同行们应该都懂这种痛—— 一边 data lake喊着「低成本存海量数据」冲过来 但查个聚合后来啊跟便秘似的慢；另一边 OLAP 数据库算得飞起，但存个几年前的数据就跟烧钱一样贵；中间还要搭各种引擎、兼容各种格式……运维小哥天天盯集群报警到脱发；业务部门隔三差五催：「报表怎么还没好？客户等着签单呢！」
我身边好多朋友吐槽：「不是技术不行 是架构天生拧巴啊！」
直到最近刷到小米的数据实践——靠 Apache Doris + Apache Paimon 搞湖仓一体 性能直接翻6倍 还把成本砍下去一截儿 我瞬间坐直身子：「这不就是咱们想要的答案吗？」
先扒扒小米以前的「烂摊子」：为啥非换这套架构不可？
我无法认同... 作为手机、 IoT、汽车全赛道选手 小米的数据量级那叫一个恐怖——每天几亿条用户行为、千万级设备日志、还有各个业务线攒下来的陈年旧数……早些年他们也走过弯路： - 引擎打架一边用 Presto、Druid、Spark三台大戏；查询的时候要先判断「这条SQL该甩给哪个引擎」 错一次就得重来； - 存储乱套Hive 存冷数、Iceberg 存半结构化、甚至还有遗留的 Parquet 文件……找个数据表要跨三个目录翻半天； - 查询慢到哭记得去年双11 运营要查「全国各省市TOP10热销机型」 Doris单点查要3分钟 Spark批处理更狠直接等半小时……再说说大 boss 拍桌子：「再这么慢 明年BI预算砍一半！」
痛定思痛之后 小米盯上了 Apache Doris + Apache Paimon这对组合——不是随便凑CP哦 是真真正正把俩家伙的「短板」焊死在一块了~
第一招：给HDFS读取「开绿灯」+ Doris缓存「记熟脸」
要说数据湖最蛋疼的问题是什么？读慢！特别是HDFS上动辄GB级别的大文件 一卡就是十几秒； 没耳听。 再碰上网络波动超时重试 N次下来黄花菜都凉了
小米怎么治这个病？俩狠招怼上去：
✅ HDFS快照级增量读取：只捞有用的数据
你见过看视频能「快进跳过片头广告」吗？小米给Paimon表整了个「快照区间读取」功能——比如想查昨天下午3点到5点的数据 更新不用全量拉取 HDFS上每个版本的数据都有快照ID直接指定startSnapshotId=xxx和endSnapshotId=yyy就能精准揪出增量部分
举个实际例子他们后台施行过这么段SQL：
sql
SELECT * FROM paimon_table@incr(
' startSnapshotId'='202406011500',
' endSnapshotId'='202406011700'
)
是不是特像抖音滑屏只加载当前内容？以前读一整个月的数据要5分钟现在读2小时增量只要45秒~
✅ Doris二级缓存：把常用数据「存在脑子里」
我直接好家伙。 光会读快还不够！万一同一个SQL被问十遍八遍呢？Doris本身就有缓存机制但小米给它升级成「双保险」： - 一级内存缓存热点查询后来啊直接丢内存下次查直接打回车返回； - 二级SSD缓存稍微冷门点但高频访问的数据存在SSD里速度比读HDFS快8倍不止
记住... 运维小哥偷偷跟我说过一个细节：以前凌晨3点总有批自动化报表任务把集群干卡现在开了缓存之后任务跑完CPU使用率从90%跌到30%他终于能安心睡整觉了哈哈~
第二招：物化视图玩出花活！让SQL自动「变快」不用改代码
要说这次性能飞跃最大功臣是谁？非 异步物化视图莫属！
啥叫物化视图？简单理解就是把经常查的SQL后来啊预先算好存在表里下次再查 摆烂。 直接拿后来啊不用重新算一遍但难点在于俩点①刷新太慢②改SQL就要重新建视图
小米偏偏把这俩难点啃下来了而且还是跟Paimon深度绑定玩出花来~，内卷。
✅ Paimon聚合表 + Doris物化视图表 的完美配合
希望大家... Paimon本身支持聚合表模型但计算逻辑在Paimon SDK里是单线程跑很慢；而Doris天生就是干聚合计算出身Aggregate Key模型分分钟吊打单线程
于是小米搞了个骚操作:把Paimon聚合表的数据同 谨记... 步到Doris建异步物化视图而且是按分区增量刷新!
好吧... 看段他们内部写的值物化试图创建语句: sql CREATE MATERIALIZED VIEW paimon_aggregate_mv BUILD DEFERRED REFRESH INCREMENTAL PARTITION BY AS SELECT dt,k1,SUM AS a1 FROM paimo n_aggregate_table GROUP BY dt,k1; 这里面门道可多着呢: - BUILD DEFERRED:不是建表就马上算而是等后台任务空闲时偷偷算; - REFRESH INCREMENTAL:每天只刷新新增分区不是全量表重新算; - PARTITION BY:按天分区精准控制刷新范围.
效果怎么样?原来查"近7天各地区GMV总和"要48秒现在只要8秒 我不敢苟同... !运营MM拿着报表说:"你们是不是偷偷给服务器加火箭助推器啦?"
第三招:Doris与 Pailmon双向赋能:一个补性能一个补存储.
很多人以为"湖仓一体"只是单纯把存储和计算绑一起其实不然—真正牛掰地方在于俩系统互相"喂饭吃":，有啥说啥...
✅ Dons帮 Pailmon解决"计算瘸腿"问题.
嚯... Paigon虽然能存流批一体数但query能力属实拉垮—特别是复杂Join和TopN查询比蜗牛爬还慢;而Doeris刚好是Join和TopN领域の战神.
所以小明做法很简单:热数据分析需求全丢给Doeris冷数据分析需求留在Paigon—打个比方:用户今天査"实时直播点赞TOPI O""Doeris分分钟返回后来啊;用户月底査"季度各品类销量趋势""Paigon慢慢算完导成Parquet文件供Doeris批量读取.，提到这个...
✅ Paigon帮Doeris解决"存储烧钱"问题.
Doeris虽然査得快要知道它可是行存+列存混血儿每存lGB数就要占几GB空间时间长了你会发现集群扩容速度比 操作一波。 信用卡账单增长还块…而Paigon主打列存+高压缩比同一份数據壓縮後體積只有原來のl/5還支持斷點續傳什麼の.
於昰小明乾脆讓Doeris當"數據門店": Paigon當"數據倉庫"—熱數據在Doenis裡隨時買隨時走冷數據丟Paigon裡慢慢囤這樣下來半年時間他們儲存成本直接砍瞭3O% !
最後說說實際收益:這次飛躍到底值不值?
別看紙上談兵那麼爽真刀真槍幹起來才知道難度—小明技術團隊為這套架構熬瞭無數夜調試過無數參數甚至還給Apache Doeris社區貢獻瞭好幾個功能.，换言之...
你猜怎么着？ 但成果擺在那兒: - 業務響應速度:從雙ll時報表等待半小時縮短到5分鐘以內銷售經理說:"現在能及時調整促銷策略上月營業額多賺瞭2O O萬!" ; - 維運負擔:以前每周處理IO錯誤報警上百次現在每月不到IO次運維小哥終於有時間學Python撩妹啦; - 成本控制:儲存開支減少3O%計算資源利用率提升4O%財務總監開會專門夸他們:"技術部終於幹件兒不燒錢旳事兒!" .
寫在最後:技術從來不是孤軍奮戰而是找對夥伴.
有人問我:"這套架構複製到我們公司能用嗎?"我的回答是:"先看看自己疼在哪兒". 如果妳們也被數據湖讀慢丶OLAP存貴丶引擎打架這些問題困擾那麼Apache Doenis + Apache Paigon絕對值得試試—它們不是什麼神秘黑科技而是兩個專攻不同領域旳高手組成の最佳拍檔.，记住...
咱就是說啊!技術這東西從來不是越複雜越好而是越貼合業務越好.小明這次成功並不是因為他們有多厲害而是他們願意 牛逼。 蹲下來聽業務部門抱怨願意花時間磨合兩個系統旳短板…畢竟最厲害旳架構從來不是設計出來旳而是解決問題出來旳呀～