10亿数据秒级关联 货拉拉基于Apache Doris的OLAP体系演进实践

一、背景与挑战\n\n货拉拉作为一家领先的物流科技公司，日均处理数亿级订单及相关数据。在业务快速扩张的过程中，传统数据处理和存储架构面临多重挑战：\n- 业务关联查询需求爆发：高管看板、运营分析、风控报表等需要对超大规模数据进行快速的多维关联分析。\n- 存储成本攀升：分库分表模式下冗余存储预估30%以上。\n- 实时性严重滞后：原有OLAP分析引擎存在L0/L1分层以及IO瓶颈，分析师提取当日数据的等待耗时达几十分钟。\n\n广告管理、用户LTV计算、车单匹配仓分析等核心场景均强烈诉求：\