2026 MOTOR DEĞERLENDİRMESİ / KAYNAKLI
Apache Doris'i search motorları, columnar OLAP sistemleri, cloud warehouse'lar ve daha küçük analitik veri tabanlarıyla UnifyLogs'un çözdüğü workload üzerinden karşılaştırın: yüksek hacimli operasyon verisi, hızlı retrieval, analitik SQL ve uzun kullanılabilir retention.
Workload'unuzu değerlendirinBu sayfa Apache Doris ve VeloDB tarafından yayımlanan materyalleri sentezler. Bağımsız benchmark veya evrensel performans garantisi değildir. Sonuçlar sürüm, donanım, şema, veri dağılımı, tuning ve sorgu biçimine bağlıdır. Her iddia özgün metodoloji veya vaka çalışmasına bağlanır.
AGENTLOGSBENCH / MAY 2026
AgentLogsBench altı motoru aynı AWS m6i.8xlarge üzerinde, aynı mantıksal şema ve 20 sorguluk search + analytics workload'uyla çalıştırdı. Load ve footprint ham değerlerdir; cold ve hot skorları yayımlanmış sorgu sonuçlarından normalize edildi.
| Motor | Load süresi ↓ | Kaplanan alan ↓ | Cold read skoru ↑ | Hot read skoru ↑ |
|---|---|---|---|---|
| Apache Doris | 4,396s | 57.94 GiB | 100/100 | 100/100 |
| ClickHouse | 2,755s | 50.10 GiB | 4/100 | 6/100 |
| Elasticsearch | 13,926s | 178.71 GiB | 98/100 | 32/100 |
| OpenSearch | 15,050s | 181.37 GiB | 72/100 | 33/100 |
| DuckDB | 10,111s | 100.26 GiB | 1/100 | 1/100 |
| PostgreSQL | 51,250s | 350.26 GiB | 0/100 | 0/100 |
Load ve storage değerleri yayımlanmış 100M sonuçlarının ham değerleridir. Read skorları, aynı 20 sorgunun yayımlanmış cold/hot sürelerinden çıkarılmış karşılaştırmalı skorlardır; bağımsız benchmark değildir.
AgentLogsBench'te load hızında ClickHouse öndeydi. ClickBench'in 10 Mayıs 2026 tarihli untuned c6a.4xlarge koşularında ise aynı 100M satırı Doris 205 sn, ClickHouse 283 sn'de yükledi; kaplanan alan 13,78 GB ve 15,26 GB oldu. Bu testte Doris %28 daha kısa load süresi ve %10 daha az alan kullandı; bu evrensel bir yazma iddiası değildir.
KARAR MATRİSİ
| Değerlendirme boyutu | Apache Doris | ClickHouse | Elasticsearch / OpenSearch | Snowflake |
|---|---|---|---|---|
| Doğal ağırlık merkezi | Retrieval, join ve yüksek concurrency'yi birleştiren gerçek zamanlı analytics | Yüksek throughput'lu columnar OLAP ve mühendislik analitiği | Doküman araması, relevance ve log keşfi | Cloud warehouse, raporlama ve geniş analitik workload'lar |
| Log araştırması | Full-text retrieval ve analitik SQL aynı motorda | Güçlü aggregation; kaynaklardaki değerlendirmede full-text search daha zayıf uyum | Olgun search deneyimi; derin aggregation ve join için başka analitik katman gerekebilir | Merkezi analiz için güçlü; en sıkı gerçek zamanlı araştırma döngüsü için konumlanmıyor |
| Değişen operasyon verisi | Primary-key model, gerçek zamanlı UPSERT ve CDC odaklı ingestion | Merge odaklı update ve asynchronous mutation | Doküman update destekli; index işi compute ve storage maliyetini büyütebilir | Warehouse odaklı pipeline; freshness ingestion mimarisine bağlı |
| Karmaşık SQL ve join | Cost-based optimizer, distributed join ve MySQL uyumlu SQL | Çok hızlı OLAP; karmaşık join workload'u kendi verinizle doğrulanmalı | Önce Query DSL; SQL ve multi-table analytics ana gücü değil | Olgun ekosisteme sahip güçlü SQL warehouse |
| Deployment duruşu | Apache 2.0; self-managed, cloud ve on-prem yollar | Open-source core ve managed cloud | Elastic / OpenSearch ekosistemiyle self-managed ve managed seçenekler | Managed cloud servisi |
| Şu durumda seçin… | Search ve analytics aynı gerçek zamanlı operasyon hafızasını paylaşmalıysa | Ham OLAP throughput öncelikliyse ve ekip çevre mimariyi işletiyorsa | Search relevance ve search-native UX, karmaşık SQL'den daha önemliyse | Enterprise warehouse ve merkezi raporlama, sub-second operasyondan ağır basıyorsa |
SQL SUITE TOPLAMLARI / SF1000
Her bar, SF1000—yaklaşık 1 TB ölçek faktörü—üzerindeki benchmark suite'inin tüm sorgu sürelerinin toplamıdır. Tek sorgu, ingest throughput veya QPS değildir. Düşük daha hızlıdır; tüm değerler saniyedir.
Her motorun sabit, join ağırlıklı analitik SQL suite'ini kendi native storage formatında ne kadar sürede tamamladığını.
Log-search relevance, yazma hızı, storage verimliliği, concurrency veya sizin production workload'unuzu.
VeloDB'nin Haziran 2026 single-node ASOF JOIN benchmark'ında 100M × 100M time-series join Doris'te 0,97 sn, ClickHouse'ta 1,93 sn ve DuckDB'de 3,62 sn tamamlandı. Test tek 16-core / 64 GB makine, eşit parallelism ve bir cold run sonrası üç hot run'ın en hızlısını kullandı.
MOTOR BAZINDA
Yüksek throughput'lu event analytics, dashboard ve çevre stack'i işletebilen ekipler için güçlü seçim.
UnifyLogs tipi workload'da yalnız scan hızını değil; full-text retrieval, mixed-query concurrency, karmaşık join ve update semantiğini doğrulayın.
Relevance scoring, autocomplete, search suggestions ve search-native ekosistem merkeziyse en güçlü uyum.
Uzun retention observability için ingest peak, index footprint ve analitik aggregation maliyetini ölçün. 2026 Doris/VeloDB materyali birleşik search + SQL'i alternatif olarak konumluyor.
Merkezi raporlama, enterprise data sharing ve geniş warehouse workload'ları için olgun seçim.
Operasyon döngüsü için uçtan uca freshness, sürekli akan veri ve düşük latency compute'u hazır tutma maliyetini test edin.
Streaming event analytics, zaman odaklı dashboard ve yüksek concurrency'li serving workload'ları için güçlü adaylar.
Karmaşık join, değişen veri, full-text araştırma ve ekibin işleteceği çevre servis sayısını doğrulayın.
Her şeyi önce taşımadan açık lake formatları ve mevcut veri kaynakları üzerinde ad-hoc SQL için doğal uyum.
Interactive lake sorguları, workload isolation ve user-facing concurrency için cache, materialization veya serving engine gerekebilir.
Workload tek makineye sığıyorsa veya transactional veri ve tanıdık SQL distributed log scale'den önemliyse güçlü seçim.
AgentLogsBench'te long-tail JSON ve 100M satırlık observability workload'u farkı açıyor; altyapı eklemeden önce ölçek sınırını doğrulayın.
2026 SAHA SİNYALİ
Advance.AI'ın Ocak 2026'da yayımlanan OpenSearch migrasyonu, log platformunu Apache Doris'e taşıdıktan sonra toplam maliyette %50'den fazla düşüş ve sorguda 5× iyileşme bildiriyor. Bu tek müşteri workload'udur; sizin için vaat değildir. Kendi pilotunuzun cevaplaması gereken soruları çerçevelemek için kullanın.
V26-OSKAYNAK DEFTERİ
Gerçek log hacminiz, retention ve araştırma sorgularınız etrafında küçük, tekrarlanabilir bir değerlendirme tanımlayalım.
