DBMS > Apache Doris
Apache Doris System Properties
Please select another system to compare it with Apache Doris.
Our visitors often compare Apache Doris with jBASE, Alibaba Cloud AnalyticDB for MySQL and TiDB.
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | Apache Doris | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | Apache Doris is a real-time data warehouse based on MPP architecture. It delivers sub-second query results on large-scale datasets, supports high-concurrency point queries and high-throughput complex analysis. It is widely used for real-time reporting, ad-hoc queries, unified data warehousing, log analysis, lakehouse query acceleration, and AI/RAG applications with built-in vector search capabilities. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Website | doris.apache.org | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | doris.apache.org/docs | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | Apache Software Foundation, originally contributed from Baidu | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2017 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 4.0.3, February 2026 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License  Commercial or Open Source | Open Source, Apache License 2.0 Apache Version 2.0 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Cloud-based only Only available as a cloud service | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | Velodb Cloud | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementation language | C++ (Backend/Storage/Query engine), Java (Frontend/Query planner/Metadata) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | Linux | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | Yes. Supports schema-on-write with Duplicate Key, Unique Key, and Aggregate Key models. Also supports flexible schema via the VARIANT type for semi-structured data. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | Yes. Rich type system including: BOOLEAN, TINYINT, SMALLINT, INT, BIGINT, LARGEINT, FLOAT, DOUBLE, DECIMAL, DATE, DATETIME, CHAR, VARCHAR, STRING, JSON, VARIANT, ARRAY, MAP, STRUCT, HLL, BITMAP, QUANTILE_STATE, AGG_STATE, IPv4, IPv6. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| XML support Some form of processing data in XML format, e.g. support for XML data structures, and/or support for XPath, XQuery or XSLT. | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | Yes. Inverted index (full-text search with English/Chinese/Unicode tokenization), Bloom filter index, Bitmap index, N-Gram Bloom filter index. Built-in sorted compound key index (up to 3 columns) and automatic Min/Max index for range pruning. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | Yes. Highly compatible with MySQL syntax and supports standard SQL. Includes window functions, CTEs, subqueries, set operations, lateral views, and GROUPING SETS/ROLLUP/CUBE. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | Arrow Flight SQL (high-throughput columnar data transfer) HTTP REST API (Stream Load, HTTP SQL) JDBC MySQL client ODBC Prepared Statement | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | Any language with MySQL or JDBC/ODBC driver support C C# (.NET) C++ Go Java Node.js PHP Python Ruby Rust | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | Yes. Java UDF (UDF, UDAF, UDTF, UDWF), Python UDF (scalar and vectorized mode with Pandas), Remote UDF (via RPC protocol) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Horizontal partitioning: Range partitioning (LESS THAN, fixed range, batch range, multi-range), List partitioning (single/multi-column), Auto partitioning (automatic partition creation on data ingestion). Data distribution: Hash bucketing, Random bucketing. Dynamic partition management for time-series data with automatic creation and expiration. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Yes. Multi-replica replication with configurable replication factor per table. Write consistency via quorum protocol (majority-based). Cross-Cluster Replication (CCR) for cross-region disaster recovery and dual-cluster master-slave deployment. Compute-storage decoupled mode (v3.0+) supports shared storage (S3, HDFS, OSS, COS, OBS, MinIO, Ceph) with multiple independent compute clusters. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | No. Uses MPP (Massively Parallel Processing) architecture with a vectorized execution engine and Pipeline execution model for fully parallel query processing across all nodes. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency Multi-replica writes are confirmed only after a majority of replicas succeed, ensuring strong consistency for real-time reporting and operational dashboards. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID. Supports explicit transactions (BEGIN/COMMIT/ROLLBACK) and implicit single-statement transactions. Two-phase commit (2PC) for exactly-once ingestion semantics with Flink. Label mechanism ensures no-duplicate and no-loss imports. Isolation level: READ COMMITTED. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | Yes. High-concurrency point queries (thousands of QPS) for user-facing applications. High-throughput complex analytical queries for BI and reporting. Workload isolation through Resource Groups and compute group separation (in decoupled mode). | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Durability Support for making data persistent | Yes. Multi-replica storage with quorum-based write confirmation. Full and incremental backup/restore. Recycle bin for accidental DROP recovery. Write-Ahead Log (WAL) for data integrity. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | Yes. Fully vectorized columnar in-memory query processing engine. Page cache and column data cache for hot data acceleration. Runtime filter pushdown (In/Min/Max/Bloom Filter) for dynamic query optimization. Pipeline execution engine for efficient multi-core CPU utilization. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | Fine-grained access control with RBAC (Role-Based Access Control). Supports table-level, row-level, and column-level permissions. Authentication: built-in password, LDAP, Kerberos. Centralized security management via Apache Ranger integration. Audit logging for compliance. SSL/TLS encrypted client-server communication. Catalog-level privilege isolation for multi-tenant deployments. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More information provided by the system vendorWe invite representatives of system vendors to contact us for updating and extending the system information, | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Related products and servicesWe invite representatives of vendors of related products to contact us for presenting information about their offerings here. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More resources | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Apache Doris | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Recent citations in the news | Advancing Observability Platforms: Upgrading Data Processing and Reducing Costs with Apache Doris Apache Doris just ‘graduated’: Why care about this SQL data warehouse Apache Doris Analytical Database Graduates from Apache Incubator Data Analytics: Apache Doris' Impact in Reporting, Tagging, and Data Lake Operations StarRocks analytical DB heads to Linux Foundation provided by Google News | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Share this page
