SQL 分布式查询引擎大混战

Apache Drill 是一个开源分布式 SQL 查询引擎，旨在通过使用标准 SQL 语法查询和分析各种数据源，实现对大规模数据集的即时查询能力。它可以让用户使用 SQL 语句在不同的数据存储系统（如 Hadoop、NoSQL 数据库、关系数据库等）上进行查询，无需事先定义模式或者转换数据格式。

Apache Drill 提供了一个统一的查询层，将分布式计算和查询优化技术与查询语言和数据处理能力相结合，使用户能够轻松地在各种数据源中进行自由探索和分析。

Apache Drill 的设计目标之一是提供灵活性和低延迟的查询性能，同时还具备可扩展性和容错性。它使用分布式架构，能够在大规模的集群上并行处理查询任务，并能够自动处理数据分区和数据本地性，从而提供高效的查询执行。此外，Apache Drill 还支持 SQL 的标准函数和扩展函数，使用户能够在查询过程中使用丰富的函数库进行数据转换和计算。

Apache Drill 广泛应用于大数据分析和数据探索领域，尤其适用于需要从多个数据源中检索和分析数据的场景。它可以与 Hadoop 生态系统中的其他工具（如 Hive、HBase、Parquet 等）集成，提供更强劲的数据处理和分析能力。通过使用 Apache Drill，用户可以以一种统一的方式访问和查询不同类型的数据，无论数据存储在哪里，都能够快速获取准确的查询结果。

Apache Drill 和之前文章介绍过的 Doris 是两种不同的数据处理和分析工具，它们在一些方面存在一些异同点：

数据模型和存储：Apache Drill 是一个面向多种数据源的分布式 SQL 查询引擎，它可以查询和分析不同类型的数据，包括关系型数据库、NoSQL数据库、文件系统等。而Doris（前身为Palo）是一个分布式列式存储和分析数据库，专注于大规模数据分析场景，主要用于OLAP（联机分析处理）工作负载，它提供高性能的列存储引擎，适用于复杂的分析查询。
查询语言：Apache Drill 使用标准的 SQL 语言进行查询，兼容 ANSI SQL 标准，并支持一些 SQL 扩展和函数库。Doris也支持SQL语言进行查询，但它采用了一种扩展的SQL语法，称为PaloQL，以支持特定的列式存储和分析功能。

分布式架构：Apache Drill 和 Doris 都是分布式系统，可以在大规模集群上运行。但它们的架构和设计重点略有不同。Apache Drill 采用了分布式查询处理的架构，通过将查询任务分布到多个节点上进行并行处理来实现高性能查询。Doris则是一个以列为单位进行数据存储和处理的分布式列存储数据库，它将数据按列存储在多个节点上，以实现高效的列存储和查询性能。

生态系统集成：Apache Drill 可以与Hadoop生态系统中的其他工具，如 Hive、HBase、Parquet 等集成，以提供更强劲的数据处理和分析能力。Doris 也具有自己的生态系统，提供了一些数据导入、数据同步和数据管理的工具和接口，以支持与其他数据存储和处理系统的集成。

而与 Apache Calcite 相比，Apache Calcite的目标是提供一个通用的动态数据管理框架，它专注于SQL解析、查询优化和执行的功能，并可以作为嵌入式库或中间层在其他系统中使用。而类似的框架还有 Presto 和 Apache Impala。

从实际使用来说，如果只是做数据处理，并且不需要严格的列存储和高性能分析，可以选用 Drill；反之可能 Doris 更实用一些。如果业务是要构建一个数据仓库或关系型数据库系统，那么用 Calcite 则更合适。