下一个十年，我们需要一款什么样的 OLAP 数据库？( 二 ) 作者|陈明雨责编|梦依丹身处在

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开源用户规模得益于社区成立的专职工程师团队，为ApacheDoris社区用户提供义务的技术支持， 2022年我们在用户连接与沟通方面变得更加顺畅，可以更直面用户、去倾听用户真实的声音。在过去的一年里， ApacheDoris已经在互联网、金融、电信、教育、汽车、制造、物流、能源、政务等数十个行业应用落地，尤其是在以海量数据著称的互联网行业。在中国市值或估值排行前50的互联网公司中，有80%企业在长期使用ApacheDoris来解决自身业务中的数据分析问题，其中包含了百度、美团、小米、腾讯、京东、字节跳动、网易、新浪、360、米哈游、知乎等头部知名企业。
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在全球范围内， ApacheDoris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DorisSummit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——ApacheDoris1.0 ，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ApacheDoris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， ApacheDoris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UniqueKey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、JavaUDF、Array数组类型和JSONB类型等，让ApacheDoris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SQLSmith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， ApacheDoris在性能方面取得了极为显著的成绩。在单表场景上， ApacheDoris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， ApacheDoris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ApacheDoris跻身全球数据库性能最优阵列中！