下一个十年，我们需要一款什么样的 OLAP 数据库？( 二 ) _数据库

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在全球范围内，Apache Doris 已经得到了超过 1000 家企业用户的认可，并且这一数字仍在快速增长中。这 1000 多家企业用户中，绝大多数与社区有着直接联系，并通过各种方式参与到社区建设中来。他们中的许多企业用户也参与到本次 Doris Summit 的议题分享中，将自身基于真实业务场景的实践经验分享给大家。
版本更新迭代
如果说过去版本将使用和运维的简易性作为第一追求的话，那么 2022 年发布版本则是在性能、稳定性、易用性等多方面特性的全面进化。

4 月份社区发布了自开源以来的首个 1 位版本—— Apache Doris 1.0，在 1.0 版本中，意义非凡的向量化执行初次与大家见面，标志着 Apache Doris 开始迈入极速数据分析时代。
6 月份发布的 1.1 版本，我们对向量化引擎进行了进一步完善和优化，并将其作为正式功能默认开启。与此同时，社区建立了 LTS 版本发布机制，以每月发布一个 3 位版本的速度，对 1.1 版本进行快速地 Bug 修复和功能优化，力求满足更多社区用户在稳定性方面的高要求。
在综合考虑版本迭代节奏和用户需求后，我们决定将众多新特性在 1.2 版本中发布。同时期社区的稳定性和质量保障工作也取得了显著的成效，测试 Case 得到了极大程度地丰富，并在 Master 分支上构建了流水线。通过一系列质量手段，Apache Doris 的代码质量和稳定性得到进一步提升，这也使得版本发布有着更加严格的准出标准。
12 月初 1.2 版本正式面世。这一版本的发布不仅使查询性能有了近十倍的提升，同时我们还推出了过去半年时间里研发的诸多重磅功能，包括 Unique Key 模型 Merge-on-Write 的数据更新模式、支持无缝对接多种数据湖的 Multi-Catalog 多源数据目录、JAVA UDF 、Array 数组类型和 JSONB 类型等，让 Apache Doris 在更多数据分析场景具备了更强的适应性和可能性。
我们也针对系统稳定性进行了大量的工作，一方面，利用 SQL Smith 等自动化测试工具以及各个知名开源项目的测试用例，构建了数以百万计的测试用例集；另一方面，通过社区准入流水线和完善的回归测试框架，保证了代码合入的质量。因此1.2 版本不论从功能、性能还是稳定性方面，都是一次厚积薄发后的全面进化，也是对所有开发者在 2022 年辛苦付出的最好回报。

核心特性演进核心特性方面，社区的研发力量主要围绕四个方面开展工作，分别是性能、实时性、半结构化数据支持与 Lakehouse 。

查询性能提升。从 1.0 版本面世到 1.2 版本发布，Apache Doris 在性能方面取得了极为显著的成绩。在单表场景上，Apache Doris 荣登 Clickhouse 公司推出的 Clickbench 数据库性能榜单，并取得了前三名的优秀成绩。在多表关联场景上，得益于向量化执行引擎及各种查询优化技术，相对 2021 年底发布的 0.15 版本，Apache Doris 在 SSB 和 TPC-H 等标准测试数据集下均取得了数倍乃至数十倍的性能提升。这一系列性能方面的优化，已经成功让 Apache Doris 跻身全球数据库性能最优阵列中！

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实时场景优化。在 1.2 版本中，我们在原有 Unique Key 数据模型上实现了Merge-On-Write 的数据更新方式，查询性能在高频更新时有 5-10 倍的提升，实现了在可更新数据上的低延迟实时分析体验。另外还实现了轻量 Schema Change 功能，对于数据的加减列不再需要转换历史数据，可通过 Flink CDC 等工具快速便捷地同步上游事务数据库中的 DML 或 DDL 操作，使数据同步工作能够更加流畅统一。
半结构化数据支持。目前 Apache Doris 支持了 Array 和 JSONB 类型，其中 Array 类型不仅能更方便地存储复杂的数据结构，还可以通过 Array 函数满足用户行为分析等场景的业务需求。而 JSONB 是一种二进制 JSON 存储方式，它不但比纯文本 Text JSON 的访问性能快 4 倍，同时也有更低的内存消耗。通过 JSONB 可以方便地导入各种 JSON 格式的日志数据结构，并能取得优异的查询效率。这也是 Apache Doris 在日志分析领域所做的探索之一。