Doris（原名 Palo）是一个高性能、面向OLAP的MPP（大规模并行处理）分析型数据库系统，它的效率高主要得益于以下几个设计和技术特点：
列式存储：Doris采用列式存储格式，相比于传统的行式存储，列式存储在进行数据分析查询时只需读取涉及到的列，大幅度减少了I/O操作和数据传输量，特别是在面对大量数据聚合和过滤操作时，能够显著提高查询速度。
Massively Parallel Processing (MPP)：Doris作为一个分布式数据库，能够在多个节点间并行处理查询任务，充分利用集群资源。每个节点处理一部分数据，最后汇总结果，这种架构极大地提升了处理大规模数据集的能力和效率。
索引优化：Doris支持多种索引结构，包括Bitmap索引等，能够快速定位到所需数据，减少扫描范围，提高查询效率。特别是对于过滤条件较多的查询，高效的索引策略能够大大加速数据检索过程。
预计算和物化视图：Doris支持物化视图功能，可以预先计算并存储一些复杂的查询结果，当相同或类似的查询再次发生时，可以直接从物化视图中获取结果，避免了实时计算的开销，提高了响应速度。
智能优化器：Doris拥有一个先进的查询优化器，能够自动选择最优的执行计划，包括但不限于Join顺序、分区裁剪、并行度调整等，确保查询以最高效的方式执行。
资源管理与隔离：Doris支持灵活的资源管理和工作负载隔离机制，能够合理分配和调度系统资源，保证高优先级和关键任务的执行不受低优先级任务的影响，从而保证整体系统的稳定性和查询性能。
动态扩展性：Doris设计为易于水平扩展，可以通过增加新的服务器节点来线性提升系统的处理能力和存储容量，适应数据量增长和查询负载增加的需求，而不会造成单点性能瓶颈。
综上所述，Doris通过列式存储、MPP架构、高效的索引策略、预计算、智能优化、资源管理和动态扩展性等多个方面的设计，实现了对大数据分析查询的高效处理。
