ES存储账单太吓人？且看Doris倒排索引，如何把老板的血压和成本一起降下来！

❝凌晨3点，线上日志系统分析突然告警，用户反馈交易失败！ 运维小张急忙点开日志平台开始排查，输入几个关键词，等待结果...10秒...30秒...1分钟过去了，系统仍在"努力加载中" 小张叹了口气："又要等到天亮了。" "为什么查询日志这么慢？有没有更高效的解决方案？" 正巧，Apache Doris 从2.0版本开始推出了倒排索引技术，让日志查询速度大幅度提升，并且同样的原始数据，Doris 的存储成本只需要 Elasticsearch 的 20% 左右。 本文将带你深入了解Apache Doris倒排索引技术，从原理到实践，全方位掌握这把日志分析的利器。

Doris倒排索引：日志查询的超级加速器

一本厚厚的字典，如果你想查找包含某个字的所有页码，传统方式需要逐页翻找。但字典尾部的索引部分却能直接告诉你：这个字在第25、68、129页出现。这就倒排索引*的基本思想**。

倒排索引是什么？

在Apache Doris中，倒排索引是一种存储结构，它建立了"词->行"的映射关系。与传统的正排索引（根据行ID找内容）相反，倒排索引允许你直接根据内容找到对应的行。

核心原理：

1. 将文本拆分成一个个词（分词）

2. 为每个词建立指向包含该词的行ID列表

3. 查询时，直接定位包含指定词的所有行

这种方式特别适合日志分析场景，因为日志查询通常是基于内容的过滤，如"查找所有包含'ERROR'的日志"。

什么样的查询能被加速？

Doris的倒排索引支持多种查询类型：

1. 全文检索：MATCH_ANY(匹配任一词)、MATCH_ALL(匹配所有词)、MATCH_PHRASE(短语匹配)

2. 普通等值查询：=、!=

3. 范围查询：>、>=、<、<=

4. 数组类型：支持字符串、数字、日期时间数组的各种查询

5. 逻辑组合：支持AND、OR、NOT的任意组合

相比传统的LIKE '%keyword%'模糊匹配，倒排索引的全文检索能提供N倍以上的性能提升。

Doris倒排索引的技术突破

为什么Apache Doris的倒排索引在处理日志查询时如此高效？这得益于其多项技术创新。

1. 高性能写入

传统日志系统如Elasticsearch在高速写入时常遇到瓶颈，主要源于两点：

1. 解析JSON数据消耗大量CPU

2. 构建多种索引结构导致写放大严重。

Doris针对这些问题做了巧妙优化：

1. SIMD向量化：利用CPU向量指令加速JSON解析和索引构建

2. 简化索引结构：针对日志场景，去掉了不必要的索引数据结构

3. 批量写入优化：支持一次导入写入单个分桶，减少小文件数量

综合这些优化，Apache Doris的写入性能比Elasticsearch高3-5倍，即使面对每秒GB级别的日志流量也能稳定处理。

2. 低成本存储

日志数据通常体积庞大，存储成本是一个不容忽视的问题。

Doris通过多项技术大幅降低存储成本：

1. 列式存储：按列存储并压缩，压缩比可达5-10倍

2. 冷热分层：自动将老日志迁移到对象存储，成本降低70%以上

3. 去除冗余：移除日志场景不需要的正排索引，节省约30%空间

实际生产环境中，同样数据量下Doris的存储成本只有Elasticsearch的20%左右。

3. 超快检索分析

Doris对日志场景的查询做了专门优化：

1. 跳过打分：去掉日志场景不需要的相关性排序，专注于快速检索

2. TopN剪枝：针对"查最新N条日志"这类场景做了动态剪枝优化

3. SQL强大分析：支持标准SQL，可以与各种BI工具结合进行复杂分析

4. 灵活Schema

日志数据的结构经常变化，新字段不断添加。

Doris通过以下技术支持这种灵活性：

1. Light Schema Change：支持秒级完成增/删列、增/删索引

2. VARIANT类型：自动识别JSON中的字段名和类型，支持半结构化数据

相比Elasticsearch的Dynamic Mapping，Doris的方案更灵活，允许一个字段有多种类型，减少冲突。

实战指南：构建高性能日志分析平台

接下来，我们跟着小张，一起来看看：基于Apache Doris的倒排索引如何构建一个高性能低成本的日志分析平台：

Step 1：需求分析与资源评估 - "算算你的日志有多重"

小张负责一个电商平台的日志系统迁移，每天日志量约100TB。

他首先计算了资源需求：

日平均写入吞吐 = 100TB/86400s ≈ 1.2GB/s
考虑峰值系数2倍，峰值写入 ≈ 2.4GB/s
估算单核写入性能10MB/s，需要约240核心专用于数据写入

存储需求：

假设压缩比5:1，每天20TB压缩后的数据
热数据保留3天，需要60TB存储
冷数据保留30天，需要600TB对象存储

根据这些数据，小张规划了15台BE节点（32核256GB内存，10块600GB SSD盘）和3台FE节点。

Step 2：集群部署 - "搭建你的日志大本营"

小张使用物理机部署集群，特意选择了本地SSD而非云盘，因为测试显示前者随机I/O性能至少高3倍。

"集群搭建看似简单，但有个小技巧，"小张说，"我们把FE和BE放在不同机器上，避免资源争抢。另外，把网络调整为万兆，这样数据传输不会成为瓶颈。"

Step 3：参数优化 - "调教你的引擎"

这一步极为关键，小张根据日志场景特点调整了大量参数：

FE配置优化：

max_running_txn_num_per_db = 10000  # 支持高并发导入
enable_round_robin_create_tablet = true  # 均匀分布数据

BE配置优化：

write_buffer_size = 1073741824  # 1GB写缓冲，减少小文件
disable_storage_page_cache = true  # 日志数据太大，关闭页缓存
inverted_index_searcher_cache_limit = 30%  # 增加索引缓存

"有一次半夜系统写入变慢，"小张回忆道，"排查后发现是默认的BE心跳容忍次数太低，导致临时网络抖动就误判BE宕机。

调整max_backend_heartbeat_failure_tolerance_count后，系统稳如泰山。"

Step 4：创建表结构 - "定义你的日志模型"

小张设计了一个优化的表结构：

CREATE TABLE log_table
(
`ts` DATETIME,
`host`TEXT,
`path`TEXT,
`message`TEXT,
INDEX idx_host (`host`) USING INVERTED,
INDEX idx_path (`path`) USING INVERTED,
INDEX idx_message (`message`) USING INVERTED PROPERTIES("parser" = "unicode", "support_phrase" = "true")
)
ENGINE = OLAP
DUPLICATEKEY(`ts`)
PARTITIONBYRANGE(`ts`) ()
DISTRIBUTEDBY RANDOM BUCKETS 60
PROPERTIES (
"compression" = "zstd",
"compaction_policy" = "time_series",
"dynamic_partition.enable" = "true",
"dynamic_partition.create_history_partition" = "true",
"dynamic_partition.time_unit" = "DAY",
"dynamic_partition.start" = "-30",
"dynamic_partition.end" = "1",
"dynamic_partition.prefix" = "p",
"dynamic_partition.buckets" = "60",
"storage_policy" = "log_policy_3day"-- 存算分离不需要
);

这个设计包含几个关键要点：

1. 时间列作为主键，加速基于时间的查询

2. 关键字段建立倒排索引，优化全文检索

3. 使用zstd压缩算法提高压缩比

4. 配置time_series compaction策略减轻写放大

5. 启用动态分区自动管理数据生命周期

6. 配置冷热分层策略，3天后自动迁移到对象存储

小张解释道："我们最初没用support_phrase，结果用户抱怨短语搜索慢。

加上这个参数后，搜索'server error'这种短语的速度提升了8倍，虽然占用更多空间，但绝对值得。"

Step 5：日志采集 - "让数据流动起来"

小张团队使用Filebeat采集应用日志，通过Stream Load API直接写入Doris：

filebeat.inputs:
-type:log
enabled:true
paths:
    -/path/to/your/log
multiline:
    pattern:'^[0-9]{4}-[0-9]{2}-[0-9]{2}'
    negate:true
    match:after

output.doris:
fenodes:["http://fehost1:http_port"]
user:"your_username"
password:"your_password"
database:"your_db"
table:"log_table"
headers:
    format:"json"
    read_json_by_line:"true"
    load_to_single_tablet:"true"

"采集环节有个坑，"小张说，"如果不设置load_to_single_tablet，会导致大量小文件，压缩效率低下。

修改后写入性能提升了3倍，还节省了35%的空间。"

Step 6：查询分析 - "让数据会说话"

平台上线后，用户通过SQL查询日志，比如：

-- 查找包含错误关键词的最新日志
SELECT ts, host, message 
FROM log_table 
WHERE message MATCH_ANY 'error exception failed'
ORDERBY ts DESCLIMIT100;

-- 查找特定IP在特定时间段的访问日志
SELECT * FROM log_table 
WHERE host = '10.0.0.123'
AND ts BETWEEN'2023-06-01'AND'2023-06-02'
ANDpath MATCH_PHRASE '/api/payment';

小张团队还将Doris与Grafana集成，创建了实时监控面板（也可以直接使用Doris Manager对Doris集群进行运维管理，自带监控告警体系）。

"以前分析一个bug可能需要一整天导出日志、筛选分析，"一位开发说，"现在直接一条SQL，几秒钟就能定位问题根源。"

性能对比，数据说话

小张团队对比了迁移前后的性能数据：

"数据不会撒谎，"小张说，"Doris的倒排索引技术确实改变了我们处理日志的方式。"

实用技巧与陷阱避坑

基于团队血泪经验，小张总结了几点建议：

1. 索引不是越多越好：每个倒排索引都会增加写入负担和存储空间，只为真正需要快速检索的字段建索引

2. 分词器选择很重要：

英文日志用"english"分词器

中文日志用"chinese"分词器

混合多语言用"unicode"分词器

3. 避免范围过滤的坑：不要用MATCH_ANY做范围过滤，如message MATCH_ANY '>= 500'，这会匹配包含">="或"500"的所有记录，而非大于500的值

4. 添加冷数据策略：

CREATE RESOURCE"log_s3" PROPERTIES(
"type" = "s3",
"s3.endpoint" = "your_endpoint",
"s3.bucket" = "your_bucket"
);
   
CREATESTORAGEPOLICY log_policy_3day PROPERTIES(
"storage_resource" = "log_s3",
"cooldown_ttl" = "259200"
);

5. 分区粒度权衡：日分区是最常用的，但如果写入量特别大，可以考虑小时分区；如果数据量小但跨度长，可以用月分区

实际应用案例

Apache Doris倒排索引技术在多个行业找到了用武之地：

1. 电商网站：实时监控订单异常，例如"支付超时"类错误，通过MATCH_PHRASE快速定位问题

2. 金融系统：追踪交易日志中的可疑模式，如message MATCH_ALL 'transfer failed suspicious'

3. IoT平台：分析设备报错日志，识别批量故障模式

4. 游戏服务：监控玩家行为日志，检测作弊行为

...

结语：让日志不再是负担

随着数字化转型加速，日志数据的重要性与日俱增，但传统解决方案往往让人望而却步——成本高，性能差，维护累。

Apache Doris的倒排索引技术改变了这一现状，让日志分析变得简单、高效且经济。不必再担心凌晨三点的系统告警，不必再为高昂的存储费用而头疼，也不必再面对动辄数分钟的查询等待。

正如一位用户所说："Doris不只是提升了我们的日志分析能力，它还把我们从数据的奴隶变成了数据的主人。"

下期，我们将一起探讨其它更有趣有用有价值的内容，敬请期待！

完