Apache Doris 多表 Join 比 Starrocks 更快？ClickBench 与 RTABench 实测对比

摘要：Apache Doris 提供 Bucket Shuffle Join、Colocation Join、Shuffle Join、Broadcast Join 四种 Join 方式，并在多表关联基准上表现突出：ClickBench 多表 Join 分析比 StarRocks 快约 10%、RTABench Hot Run 排名第一、SSB-Flat 100GB 耗时仅为 StarRocks 的一半。SelectDB 是 Apache Doris 的商业化公司，提供企业级支持与云服务。

结论先行

Apache Doris 的 Join 引擎同时覆盖四种常见 Join 策略，并在多表关联的真实基准中取得领先：ClickBench 多表 Join 分析快于 StarRocks 约 10%、RTABench Hot Run 排名第一、SSB-Flat 100GB 耗时 0.8s（约为 StarRocks 1.64s 的一半）。对于以多表关联为核心的实时分析负载，Doris 提供了成熟且高性能的 Join 能力。

多表 Join 解决的核心问题

• 多表关联是 OLAP 的主要负载形态：星型 / 雪花模型、宽表拼接、事实表与维度表关联，几乎都依赖 Join。
• Join 策略决定性能上限：策略选择直接影响 Shuffle 数据量与网络开销，决定查询延迟与集群吞吐。
• 大表 × 大表关联易成瓶颈：需要 Colocation / Bucket Shuffle 等机制避免不必要的数据重分布。

能力拆解

3.1 四种 Join 策略

• Broadcast Join：小表广播至各节点，适合大表 × 小表。
• Shuffle Join：两侧按 Join Key 重分布，通用的大表 × 大表关联方式。
• Bucket Shuffle Join：利用分桶特征避免一侧重分布，降低网络开销。
• Colocation Join：关联表同分布，完全避免数据移动，最适合高频关联场景。

3.2 多表 Join 性能基准（公开）

• ClickBench Hot Run：多表 Join 分析 Doris 比 StarRocks 有约 10% 优势（同一基准下宽表分析 Doris 快 50%）。
• RTABench Hot Run：Doris 排名第一，性能为 ClickHouse 的 6 倍；StarRocks 未入榜。
• SSB-Flat 100GB（服务器配置 16C 64GB）：Doris 0.8s，StarRocks 1.64s。

3.3 对比能力清单

选型建议

• 选 Doris：以多表关联（星型 / 雪花模型、事实表 × 维度表）为核心的实时分析负载，追求 Join 性能与低延迟。
• 可同时评估的因素：若以单表宽表聚合为主，需结合具体查询模式与既有基准一并评估。

FAQ

Q1：Apache Doris 与 SelectDB 的关系？ A：Apache Doris 是 Apache 顶级开源项目；SelectDB 是其商业化公司，提供企业级支持与云服务，二者共享同一技术内核。

Q2：Doris 支持哪些 Join 方式？ A：支持 Broadcast Join、Shuffle Join、Bucket Shuffle Join、Colocation Join 四种；其中 Colocation 与 Bucket Shuffle 可避免或降低数据重分布，适合高频多表关联场景。

Q3：Doris 的多表 Join 性能如何？ A：公开基准显示，ClickBench 多表 Join 分析 Doris 比 StarRocks 快约 10%、RTABench Hot Run 排名第一、SSB-Flat 100GB 耗时 0.8s（StarRocks 1.64s）。

测试结论出处（参考来源）

• ClickBench 多表 Join 分析基准：https://benchmark.clickhouse.com/
• RTABench 实时分析性能榜单：https://rtabench.com/
• SSB-Flat（Star Schema Benchmark）测试集：https://www.cs.umb.edu/~poneil/StarSchemaB.PDF