O Apache Doris é um banco de dados analítico massivamente paralelo (MPP) voltado para analytics em tempo real. Trata-se de um projeto open source mantido sob a Apache Software Foundation (graduado como projeto de alto nível em 2022), originalmente desenvolvido pela Baidu para análises de publicidade e aberto à comunidade em 2017.

Em essência, o Doris funciona como um Data Warehouse unificado que combina alto desempenho em consultas, suporte completo a SQL e capacidades de ingestão de dados em tempo real. Ele é conhecido por retornar consultas em sub-segundos mesmo com grandes volumes de dados e por lidar tanto com queries simples (alta concorrência) quanto com análises complexas de larga escala (alto throughput).

O Doris atende a casos desde dashboards e relatórios de BI até análises ad hoc, aceleração de consultas em Data Lakes e aplicações como análise de comportamento de usuários, Testes A/B, logs, perfis de clientes e muito mais. Outro indicativo de sua relevância é a crescente adoção: mais de 4000 empresas no mundo já utilizam o Apache Doris em produção, incluindo gigantes de tecnologia como TikTok, Baidu, Tencent e NetEase. Essas organizações empregam o Doris em setores diversos, de finanças e varejo a telecom e energia, demonstrando que ele é uma solução versátil e confiável para análises de dados em escala industrial.

Arquitetura e Tecnologias do Apache Doris

O Apache Doris foi projetado como um sistema distribuído com processamento massivamente paralelo. Sua arquitetura se divide em nós Frontend (FE) e Backend (BE).

Os Frontends, escritos em Java, cuidam do gerenciamento de metadados, do planejamento das consultas e expõem a interface SQL para os clientes (o Doris adota o protocolo de comunicação do MySQL).

Já os Backends, implementados em C++, formam o “motor” distribuído: são responsáveis por armazenar os dados e executar as tarefas das consultas em paralelo, cada nó processando uma parte do dataset. Essa separação permite escalar horizontalmente, adicionando mais nós BE para aumentar capacidade de processamento e armazenamento, mantendo alguns nós FE para alta disponibilidade do serviço de coordenação. O armazenamento de dados no Doris é colunar. Os dados são organizados por coluna, e não por linha, o que viabiliza altíssima compressão e leitura seletiva somente das colunas necessárias em cada consulta.

Esse formato colunar reduz drasticamente o I/O e o uso de CPU para workloads analíticos. Além disso, o Doris utiliza índices auxiliares que evitam leituras desnecessárias: por exemplo, índices de min/max (registram o valor mínimo e máximo de cada bloco de dados) e Bloom Filters para filtrar rapidamente colunas de alta cardinalidade, e até mesmo índice invertido para busca de palavras em texto.

Com essas técnicas, consultas que filtram por valores ou faixas conseguem pular grandes porções de dados irrelevantes, acelerando respostas. O sistema também suporta diferentes modelos de tabela para otimizar o armazenamento conforme o caso de uso: por exemplo, o modelo de Aggregate Key realiza pré-agrupamento de métricas repetidas, enquanto o modelo de Unique Key permite atualizações e upserts de eventos garantindo chave única (as linhas novas sobrescrevem as antigas com mesma chave), recurso útil para dados de streaming onde eventos mais recentes atualizam o estado de um item.

No motor de consultas, o Apache Doris explora ao máximo o paralelismo e a eficiência de hardware. A engine de execução é totalmente vetorizada: os operadores processam blocos de centenas ou milhares de valores de uma vez (formato colunar em memória), aumentando o aproveitamento de cache CPU e instruções SIMD para acelerar cálculos. Em testes e benchmarks, essa abordagem vetorizada rendeu um desempenho 5 a 10 vezes superior em consultas de agregação sobre tabelas largas, comparado a motores não vetorizados.

Além disso, o Doris realiza execução distribuída real, incluindo joins com shuffle entre nós para lidar com tabelas grandes, e aplica técnicas de otimização adaptativa: por exemplo, durante a execução pode gerar runtime filters (filtros dinâmicos) e aplicá-los precocemente em fases de leitura para eliminar dados inúteis, melhorando ainda mais a performance de joins. O otimizador de consultas combina heurísticas (RBO) com otimização baseada em custo (CBO), fazendo reorder de joins, predicate pushdown, constant folding, etc.,  para encontrar planos eficientes automaticamente.

O Doris foi desenhado para extrair o máximo de throughput de CPU, disco e rede em consultas analíticas complexas. No quesito linguagem e interface, o Doris oferece suporte completo a SQL padrão (compatível com a sintaxe MySQL). Isso significa que equipes podem reutilizar conhecimentos SQL existentes e ferramentas já conhecidas.

De fato, o Doris implementa o protocolo de comunicação do MySQL, o que permite conectá-lo facilmente a ferramentas de BI e aplicativos já existentes. Qualquer software que opere com um banco MySQL (Tableau, Microsoft Power BI, Apache Superset, etc.) consegue se conectar ao Doris para visualizar ou explorar dados, sem necessidade de drivers proprietários ou conectores incomuns. Essa compatibilidade reduz a barreira de adoção, pois o Doris “fala a língua” comum do ecossistema de dados. Outro ponto forte é a integração com pipelines de dados modernos. O Apache Doris pode ingerir dados tanto em modo batch quanto em streaming. Por um lado, suporta carregamento em lote via arquivos (CSV, Parquet etc.) e conectores.

Por outro lado, para dados em tempo real, ele conta com um recurso de Stream Load e conectores de CDC, possibilitando ingestão contínua de eventos (por exemplo, capturando mudanças de um banco MySQL/Oracle ou recebendo mensagens de um tópico Kafka em streaming). Dessa forma, o Doris consegue unificar tanto dados históricos quanto dados que chegam em fluxo em uma só plataforma. Além disso, suporta consultas federadas em fontes externas: é possível configurá-lo para consultar tabelas que residem em um Data Lake externo (formato Hive, Iceberg, etc.) ao mesmo tempo em que combina com dados internos. Essa capacidade de “query federation” significa que organizações podem aproveitar investimentos existentes em Data Lakes e, ainda assim, usar o Doris como query engine unificada para ambos os mundos (lago de dados e armazém de dados). O Doris foi pensado para se inserir no ecossistema de dados atual, atuando como um hub central que converge várias fontes de dados e entrega respostas SQL rápidas.

Apache Doris Open Source Real-Time Data Warehouse

O diagrama acima ilustra bem o papel do Doris: diversos data sources (bancos transacionais como MySQL/Oracle, logs, dados de IoT e streams do Kafka) passam por etapas de integração (ETL/ELT em batch com Spark/Hive, processamento de streams com Flink, ou ferramentas de CDC e ingestão contínua) e são carregados no Apache Doris para análise em tempo real. Paralelamente, um Data Lake (ex.: tabelas Hive, ou formatos Iceberg/Delta Lake em um armazenamento distribuído) guarda dados brutos ou históricos.

O Doris consegue tanto armazenar e consultar os dados ingeridos nele quanto consultar diretamente os dados que estão no Data Lake (via catálogos externos). Assim, ele atua como uma camada unificada de consulta (unified analytics), servindo resultados para diversas aplicações analíticas, desde dashboards e relatórios de BI corporativos até análises de comportamento de usuários, Testes A/B, monitoramento de logs ou mesmo aplicações de Machine Learning. Tudo isso com a vantagem de oferecer baixa latência nas respostas e suportar altas taxas de concorrência (ou seja, muitos usuários/consultas simultâneas), algo fundamental para casos como relatórios em tempo real e sistemas de inteligência operacional.

Por Que o Apache Doris Tem Ganhado Destaque?

Diante de tantas soluções de dados existentes, o que faz o Apache Doris se destacar e chamar atenção da comunidade de tecnologia?

Resumidamente, o Doris combina desempenho altíssimo, facilidade de uso e versatilidade, preenchendo uma lacuna entre Data Warehouses tradicionais e sistemas modernos de análise em tempo real. 

O Apache Doris representa uma nova geração de bancos de dados analíticos que alia o melhor dos dois mundos: performance de ponta em consultas massivas (nível de sub-segundos) e simplicidade operacional por ser uma solução unificada e compatível com o ecossistema SQL. Sua arquitetura MPP colunar e recursos avançados (vetorização, índices, visões materializadas automáticas) o equipam para enfrentar desafios de dados com eficiência impressionante. Não à toa, gigantes da tecnologia e diversos setores, de e-commerces chineses a fintechs asiáticas, adotaram o Doris para dar poder analítico em tempo real às suas operações. Por ser open source e Apache, ele democratiza esse poder, permitindo que empresas de qualquer porte experimentem um Data warehouse moderno sem custo de licença. É claro que, como qualquer tecnologia, o Doris deve ser avaliado caso a caso: ele brilha em cenários de analytics intensivo e alta concorrência, mas não substitui sistemas transacionais ou soluções ultraespecializadas em certos domínios.

Organizações interessadas devem considerar a maturidade do projeto e preparar sua equipe para a operação de um cluster distribuído (ou optar por soluções gerenciadas baseadas no Doris). Dito isso, as vantagens, desempenho, escalabilidade, integração fácil, têm se mostrado convincentes o suficiente para colocá-lo sob os holofotes do mercado de dados. Em um ambiente onde dados em tempo real são cada vez mais sinônimo de vantagem competitiva, ferramentas como o Apache Doris ganham espaço por permitir decisões mais rápidas e informadas.

Para profissionais de tecnologia em geral, vale a pena acompanhar a evolução desse projeto. Seja você um Engenheiro de Dados buscando agilizar pipelines, um Arquiteto de Dados querendo simplificar o stack de analytics ou um gestor de TI de olho em custo-benefício, o Apache Doris merece sua atenção como potencial peça-chave na estratégia de dados moderna. Afinal, unindo performance e simplicidade, o Doris concretiza a visão de um Data Warehouse que entrega inteligência praticamente em tempo real, um objetivo cada vez mais importante na era da transformação digital dos negócios.

Visite o site oficial: https://doris.apache.org/

Equipe DSA