导读：蜀海供应链是集销售、研发、采购、生产、品保、仓储、运输、信息、金融为一体的餐饮供应链服务企业，因其业务比较复杂，2020 年底完成了以
Apache Doris 为核心的架构升级，并在 2021 年开始建设以 Apache Doris
为核心的数据中台。本文将从数据接入，数据服务编排，数据安全，Doris 应用等方面进行介绍。

作者｜蜀海供应链大数据团队负责人 王永绪

业务背景

蜀海供应链是集销售、研发、采购、生产、品保、仓储、运输、信息、金融为一体的餐饮供应链服务企业，为广大餐饮连锁企业及零售客户提供整体食材供应链解决方案服务。因其业务比较复杂，2020 年底完成了以 Apache Doris 为核心的架构升级，并在 2021 年开始建设以 Apache Doris 为核心的数据中台。

在使用 Doris 之前，我们采用了 CDH 这套数据平台，用了很多组件，但其链路过长，并且开发和维护成本比较大，最后没有引入一个很好的 OLAP 系统。

因为我们的数据历史包袱比较轻，经过对 Apache Doris 的调研和测试，决定使用以 Apache Doris 为核心建设数据平台，它有以下优势：

• 同时支持高并发点查询和高吞吐的 Ad-hoc 查询。
• 同时支持离线批量导入和实时数据导入。
• 同时支持明细和聚合查询。
• 兼容 MySQL 协议和标准 SQL。
• 支持 Rollup Table 和 Rollup Table 的智能查询路由。
• 支持较好的多表 Join 策略和灵活的表达式查询。
• 支持 Schema 在线变更。
• 支持 Range 和 Hash 二级分区。
• 高可用，能容忍部分节点挂掉。
• 运维简单，部署，维护，升级都比较简单，不依赖外部组件。

架构图如下：

由于之前已经对元数据，数据服务，接入数据质量，血缘关系的建设做过介绍，本文将从数据接入，数据服务编排，数据安全，Doris 应用等方面进行介绍。

数据接入

数据接入功能是数据开发的重要一环，我们开发了一套数据接入系统，在 Web 端操作，实现零代码数据接入到 Doris，以下为主要功能介绍：

• 订阅 MySQL Binlog，入仓到 Doris 表。
• 订阅 Kafka Topic，入仓到 Doris 表。
• 数据动态清洗，在页面编写代码即可完成数据入仓之前的转换。
• 接入任务合并，为节省资源，支持分库分表在一个任务接入，支持多个 TOPIC 在一个任务接入。
• 动态数据质量校验，配置字段质量规则，进行接入数据质量校验。
• 入仓加密，再接入过程中，可以对敏感数据进行加密后再入到 Doris 表。
• 错误数据管理，因为网络或者数据错误等原因，在页面可完成数据的重新入仓。
• 数据接入链路监控，比如错误数据监控，数据生产链路异常监控，数据消费链路异常监控，任务数据接入趋势图，集群数据接入趋势图等。

数据接入任务列表：

数据接入任务配置：

数据接入动态代码处理：

数据服务编排

数据服务是供业务系统调用 API 获取数据的一个系统。可以在页面进行 API 新建、编辑、在线开发调试、设置限流、上下线等操作。由于 API 之间可能存在业务逻辑关系，并且不能在配置同一个 API，我们开发了数据服务编排功能，通过拖拉拽的方式，让 API 之间能够进行编排并进行数据传递，对外提供 API 时，仍然暴露的是一个 API。

**举例：**用户和用户所属的城市保存在一个 MySQL 数据源，每个城市的销售额保存在 Doris 数据源。要开发的 API 的功能是用户只能查看他所属城市的销售额。那么可以通过服务编排功能来实现，Node1 节点通过用户 ID 获取到城市，Node2 节点获取上游节点的输出(城市)作为输入，获取城市销售额作为 API 的输出。

每个节点的输入和输出都可以自定义配置，输入可以来自 API 请求参数，也可以来自上游某个节点的输出，可以来自全局参数，比如用户 ID，分页参数等；

数据安全建设

数据安全是一个很大的话题，涉及到方方面面，这里从数据加密，数据权限和数仓数据备份几个方面进行简单介绍。

数据入仓加密

在数据接入过程中，可以选择对字段进行加密，当接入到 Doris 表后，就已经是加密的数据，后续的数据分析，可以利用密钥进行解密。

数据接入加密配置：

数据权限

由于公司查看报表的人员分布很广，对于同一个数据模型，每个城市每个区域的销售，运营，工厂人员，管理人员等人员查看到的数据是不一样的，需要精确控制到行权限和列权限，所以**我们在 Doris 上层开发了一套数据权限系统，通过配置化的方式，完成数据权限配置，可以精确到行权限和列权限。**BI 报表系统作为一个接入方，引入数据权限客户端并实现相应抽象方法即可。

**举例1：**对一个报表模型，张三只能查看区域为华北区域或者西北区域的数据；李四，王明只能查看城市为西安或者北京，并且销售额大于 10000 的数据；张四，张五不受限制，其他人无任何权限。

模型行级权限规则列表：

行级别赋权规则编辑：

举例2: 所有人都能查看报表数据，但是每个人只能查看自己所在城市，并且金额大于200或者金额小于100的数据。

自由组合规则条件和规则关系：

人员标签管理：

**举例3：**列权限规则，可以针对用户设置禁止查看，数据脱敏等规则
列级别权限配置：

数仓数据备份

我们以 Dori 作为存储和计算的核心，Doris 本身数据已经是多副本存储，但是考虑到容灾，我们还是会对核心接入数据进行备份到 HDFS，为此开发了一套数仓数据备份系统，把 Doris 表按照全量或者分区，定时备份到 HDFS。

备份计划配置：

备份计划任务列表

Doris 的应用

我们用 Doris 承载了数据分析的计算和存储。此外，还存在一个这样的场景：业务的 MySQL 数据库数据一直在增长，大量的历史数据影响业务线上性能，而且不能直接删除，因为还有低频的历史数据查询，为此，我们基于 Doris 开发了一套业务历史数据归档系统，可以定时把不再变更的历史数据进行增量归档，通过数据服务系统提供数据查询，把归档的数据推送给业务方，业务方进行校验，并删除历史数据。

归档计划列表：

归档计划配置：

数据推送计划配置：

收益

目前以 Doris 为核心的数据平台，已经支撑了公司几十个业务系统的数据查询和数据分析需求。为BI智能分析，各业务系统提供了优异的查询性能，并且极大减少了数据平台维护，数据开发，数据中台建设的成本。

• 数据实时接入稳定可靠，通过 Stream Load，实时接入了数千张表，每天接入数据总条数在亿级别，非常稳定可靠；
• 支持高并发高性能的数据在线分析查询，每天对 Doris 的在线分析查询次数在百万级别，大部分 SQL 在毫秒级别，慢 SQL 也有很大优化空间，并且 Doris 会自动做一些场景下的查询优化；
• 通过直接查询原始接入表，建立物化试图，建立索引，支撑了多个低延时高并发的实时查询需求。并且多表 Join 性能优异；

其他：

• Doris 的整体架构简单，运维成本很低，可在线滚动升级，可节省人力专注于数据中台的建设以及业务开发；
• Doris 高度兼容 MySQL 协议，交互式查询分析，提供高效的数据开发体验；
• 高可用，数据分区多副本存储，不会因为部分节点的异常导致整体服务不可用；
• 广泛生态兼容，社区提供了和 Flink，Datax 等大数据交互的 Doris 插件，通过 Broker 导入导出数据简单快捷；
• 社区活跃，Doris 功能和性能在不断的扩充和提升，遇到问题能够得到社区的密切帮助。

加入社区

欢迎更多热爱开源的小伙伴加入 Apache Doris 社区，参与社区建设，除了可以在 GitHub 上提 PR 或 Issue 之外，也欢迎大家积极参与到社区日常建设中来，比如：

参加社区**征文活动**，进行技术解析、应用实践等文章产出；作为讲师参与 Doris 社区的线上线下活动；积极参与 Doris 社区用户群的提问与解答等。

最后，欢迎更多的开源技术爱好者加入 Apache Doris 社区，携手成长，共建社区生态。

SelectDB 是一家开源技术公司，致力于为 Apache Doris 社区提供一个由全职工程师、产品经理和支持工程师组成的团队，繁荣开源社区生态，打造实时分析型数据库领域的国际工业界标准。基于 Apache Doris 研发的新一代云原生实时数仓 SelectDB，运行于多家云上，为用户和客户提供开箱即用的能力。

相关链接：

SelectDB 官方网站：

https://selectdb.com (We Are Coming Soon)

Apache Doris 官方网站：

http://doris.apache.org

Apache Doris Github：

https://github.com/apache/doris

Apache Doris 开发者邮件组：

dev@doris.apache.org