Apache Doris の
主要機能と技術
Apache Doris の中核技術と主要機能をまとめたリファレンス
- 分析関数
- バッチロード
- Apache Doris の Binlog / Table Stream
- BM25 による関連度スコアリングApache Doris は全文検索の結果を BM25 の関連度でランク付けし、SQL クエリで検索エンジンのように一致結果を並べ替えられます。
- カタログ連携
- カラムナストレージDoris のディスク上の Segment 形式。列ごとのエンコーディングとページごとの圧縮でテーブルのサイズを抑え、ページごとのインデックスによってクエリが不要なページをスキップできます。
- コンピュートグループ
- Condition Cache
- データキャッシュとページキャッシュ
- データコンパクション
- データリネージNereids のプランから抽出したカラム単位のリネージを、拡張可能な SPI を通じてデータガバナンスツールに送信します。監査ログにはテーブル単位の追跡情報も記録されます。
- データモデル
- データプルーニング
- データの更新と削除
- 埋め込み（Embedding）
- 全文検索
- Group Commit（グループコミット）多数の小さな INSERT と Stream Load をサーバー側で一つのトランザクションにまとめます。同期モードと非同期モードから、レイテンシーとスループットの要件に合わせて選択できます。
- 高同時実行ポイントクエリ
- ハイブリッド検索
- Iceberg
- 増分マテリアライズドビュー
- 転置インデックス
- Kafka と CDC の連携
- LLM SQL 関数Doris の AI_* SQL 関数は列の値を LLM に送信し、結果を SQL 内で直接返します。分類、抽出、要約を SQL で実行できます。
- ロードトランザクション
- レイクテーブルの管理Doris は SQL を通じて Iceberg、Hive、Paimon のテーブルに書き込み、管理します。CREATE、INSERT、UPDATE、DELETE、スキーマとパーティションの進化、ブランチ、スナップショットに対応します。
- MCP サーバー
- メタデータキャッシュ
- MPP アーキテクチャ
- マルチカタログ
- Parquet リーダーの最適化ロウグループとページを除外し、辞書を直接デコードし、フィルタリング後に必要なペイロード列だけを読み込む、C++ ネイティブのベクトル化 Parquet リーダー。
- パーティショニングとバケット分割
- パイプライン実行エンジン
- プラグイン式の認証と認可
- 事前集約とロールアップ
- プリペアドステートメント
- クエリキャッシュタブレット単位で中間集約結果を保存し、タブレットを共有するクエリが処理結果を再利用できるパイプラインレベルのキャッシュ。
- 相互順位融合（Reciprocal Rank Fusion）
- リソースグループ
- ディスクへのスピル
- Stream Load
- Unique Key モデル
- VARIANT データ型
- ベクトルインデックスARRAY<FLOAT> カラムに対応するネイティブ ANN インデックス。Doris のテーブル内に構築し、SQL 分析と組み合わせてミリ秒単位の TopN ベクトル検索を実行できます。
- ベクトル化実行
- 垂直コンパクションDoris が幅の広いテーブルの rowset をマージする際、メモリ使用量を一定範囲に抑えるカラムグループ単位のコンパクション。
- ワークロードグループ
