腾讯音乐：从 Elasticsearch 到 Apache Doris 内容库升级，统一搜索分析引擎，成本...

为满足更严苛数据分析的需求，腾讯音乐借助 Apache Doris 替代了 Elasticsearch 集群，统一了内容库数据平台的内容搜索和分析引擎。并基于 Doris 倒排索引和全文检索的能力，支持了复杂的自定义标签计算，实现秒级查询响应需求。此外，实现写入性能提升 4 倍、使用成本节省达 80% 的显著成效。

作者｜腾讯音乐内容信息平台部

张俊、罗雷、李继蓬、代凯

腾讯音乐娱乐拥有丰富的内容曲库，包括录制音乐、现场表演、音频和视频等多种形式。通过技术和数据赋能，腾讯音乐娱乐不断创新产品，为用户提供更优质的体验，提高用户参与度，同时为音乐人和合作伙伴在制作、发行和销售方面提供更大支持。基于公司丰富的音乐内容资产，腾讯音乐将歌曲库、艺人资讯、专辑信息、厂牌信息等大量数据统一存储，形成音乐内容库数据平台，该平台旨在为应用层提供库存盘点、分群画像、指标分析、标签圈选等内容分析服务，高效为业务赋能。
内容库数据平台的数据架构已经从 1.0 版本演进到了 4.0 版本。之前的文章介绍了分析引擎 从 ClickHouse 到 Apache Doris 升级实践。本文将重点分享内容搜索引擎从 Elasticsearch 到 Apache Doris 的替换，如何通过一个系统同时满足内容搜索和数据分析的需求，并满足复杂的自定义标签计算的支持。最终，实现存储成本降低 80%，写入性能提升 4 倍的显著效益。

业务需求
从业务角度来看，腾讯音乐有两个场景需要搜索能力的支持，分别是内容库的百科搜索及内容库的标签圈选。
内容库百科搜索：分析师和运营人员需要快速查找歌手、歌曲名称以及其他文本信息。这种检索能力不仅要求高效的全文搜索，还需支持多种查询条件，以便用户能够迅速获取所需数据，提升工作效率。
内容库标签圈选：分析师和运营人员会根据特定的标签和条件，筛选出符合要求的内容。这要求系统能够在亿级数据量的情况下，提供秒级的查询响应，以便快速定位和分析相关数据，支持业务决策和策略优化。




Elasticsearch + Doris 混合架构
在 2.0 版本之前，Doris 暂未推出倒排索引能力，检索能力相对较弱。而 Elasticsearch 在全文检索方面具备优势，能够基于倒排索引快速匹配特定关键词或短语、可对所有字段建立索引，在查询时支持任意组合的过滤条件等。
但是，Elasticsearch 聚合统计分析性能较差，不支持 JOIN 等复杂查询，且存储空间占用较高。这些正是 Apache Doris 所擅长的领域，能够高效处理复杂的统计分析和查询任务，并通过高压缩率优化存储效率。
因此，腾讯音乐构建基于 Elasticsearch 与 Doris 的混合架构，Elasticsearch 负责内容的全文检索和标签圈选，而 Apache Doris 专注于 OLAP 分析。借助 Doris 的 ES catalog 外表查询机制，能够直接查询 Elasticsearch 中数据，实现对外查询接口的统一。



但这套混合架构在应用时，也遇到了一些问题：
存储成本较高：Doris 的引入并没有完全解决存储成本高的问题，Elasticsearch 的存储空间占用仍然显著。
写入性能受限：随着数据量的增长，Elasticsearch 集群的写入压力不断加大，全量写入耗时超过 10 个小时，接近业务可承受极限。
混合架构复杂：Elasticsearch 和 Doris 的混合架构增加了系统和技术栈的维护成本，同时冗余的数据存储也带来了额外费用，两套系统也增加了数据不一致的风险。


基于 Apache Doris 的统一架构方案

因此，腾讯音乐考虑是否可以将搜索引擎统一为 Doris，让其全面负责全文检索、标签圈选以及聚合分析的需求。这样考虑的主要原因是 Apache Doris 自 2.0 版本开始支持倒排索引和全文检索，这使其有能力完全替 Elasticsearch 所负责的部分，获得更好的收益。

在全文检索方面，Doris 不仅支持普通的等值和范围（=， ！=， >， >=， <， <=）查询加速，还支持文本字段的全文检索，包括中英文分词、多关键词检索（MATCH_ANY，MATCH_ALL）、短语检索（MATCH_PHRASE， MATCH_PHRASE_PREFIX，MATCH_PHRASE_REGEXP）、短语词距（slop）、多字段检索（MULTI_MATCH），其性能相较于传统数据库支持的 LIKE 模糊匹配有数量级的提升。

在倒排索引方面，Doris 倒排索引在数据库内核中实现，语法与 SQL 无缝结合，支持多种条件的任意 AND OR NOT 逻辑组合，满足普通过滤以及全文检索组合的复杂需求。如下方示例，WHERE筛选条件由 5 部分组成，包括全文检索title MATCH '爱' OR description MATCH_PHRASE '热爱'，日期范围过滤dt BETWEEN '2024-09-10 00:00:00' AND '2024-09-10 23:59:59'，数值范围过滤rating > 4，字符串等值过滤country = '中国'，这些条件通过统一的 SQL 语法无缝组合起来，筛选完之后又按照 actor 进行分组统计，最后对分组统计的 cnt 排序取最高的 100 个结果。


因此，腾讯音乐将 Doris 升级至 2.0 版，将架构从原先的 Elasticsearch + Doris 转变为统一的 Doris 解决方案：



基于 Doris 的统一架构上线后，所带来的收益也非常可观：
成本显著降低：Doris 替代了 Elasticsearch 集群，同时承载了搜索和分析两类负载，使用成本节省达 80%。比如，某个表单日全量数据在 Elasticsearch 中需要 697.7 GB 存储空间，而在 Doris 中仅需 195.4 GB ，存储空间减少了 72%。



写入和查询性能提升：全量数据导入时间从 10 小时以上缩短至 3 小时以内， 写入性能是 Elasticsearch 的 4 倍。此外，Doris 可以支持复杂的自定义标签计算，使不可能变为可能，显著改善了用户体验。
统一系统架构：架构统一到 Doris 后，内部只需维护一套技术栈，极大降低了维护成本，同时也很好避免了两套系统之间的数据一致性问题，确保了数据质量的可靠性。
在架构统一的过程中，涉及到一些关键设计，接下来将相关方案及经验分享给读者。

01 Doris 倒排索引的使用

在存储结构上采用了维度表与事实表的方案：

维度表：使用 Merge-on-Write Unique 模型，用于百科搜索和标签圈选，通过部分列更新进行维度更新。

事实表：使用 Aggregate 模型，用于存储每日的指标数据。由于数据量较大且每天的数据独立，每天需新建一个分区。

参考 Doris 倒排索引的使用文档（https://doris.apache.org/zh-CN/d ... ndex/inverted-index），根据 Elasticsearch Mapping 设计了对应的 Doris 的表结构和索引。其中，Elasticsearch 的 Keyword 类型对应 Doris 的 Varchar/String 类型及不分词的倒排索引（USING INVERTED），ES 的 Text 类型对应 Doris 的  Varchar/String 类型及分词倒排索引（USING INVERTED PROPERTIES("parser" = "english/chinese/unicode")）。


使用 Doris 倒排索引的前后对比：

使用前：以下方复杂查询为例，在使用 Doris 倒排索引之前，该查询运行较慢、响应级别为分钟级。
-- like (查询复杂性能低):



使用后：使用 Doris 倒排索引之后，查询过程显著简化，运行速度极大提升，响应时间从分钟级缩短至秒级别。
对中文采用unicode分词，数值采用english分词创建倒排索引。
设置store_row_column，启用行存，优化select*查询所有列。



不仅如此，原来在 Elasticsearch 中由于语句过长而无法查询的复杂自定义标签，在 Doris 内能够更好的支持，Doris 能够处理更长的 SQL 语句。并且在同一个引擎内，可以通过物化视图和 BITMAP 类型轻松对查询后的中间结果进一步优化，避免了不同引擎之间的跨网络同步。

02 业务间资源隔离
为了确保业务侧使用体验和成本可控，我们采用了 Doris 的资源隔离机制进行业务间的资源管理。
第一层：物理隔离（Resource Group）。将集群划分为两个资源组：Core 和 Common，以服务不同重要场景的需求。Core 组专注于内容搜索和标签圈选的核心需求，而 Common 组则处理其他普通需求。通过在节点层面实施物理隔离，可确保核心业务不受其他业务的影响。
第二层：逻辑隔离（Workload Group）。在每个物理隔离内部，通过 Workload Group 对每个 Resource Group 进行逻辑资源的细分。例如，在普通集群中建立多个 Workload Group，并为用户指定默认的 Workload Group，以防止单个用户占满整个集群的资源。



上述资源隔离机制显著提升了系统的稳定性，告警频率从每天 20 多次降低到每月个位数。这不仅保障了业务的可靠性，还减轻了团队运维管理压力，使他们能够将更多时间投入到系统优化中。

业务无感迁移方案
腾讯音乐自研的 SuperSonic 项目内置了 Headless BI 功能，其核心理念是将数据建模、管理和消费进行解耦。通过这种架构，业务分析师只需在 Headless BI 平台上定义指标和标签，而无需关心底层数据源的具体实现。
在业务迁移过程中，业务团队通过 SuperSonic Headless BI 进行。利用转换工具将 DSL 转换为 Elasticsearch SQL 查询，只需切换已定义指标和标签所对应的数据源即可。由于 Headless BI 屏蔽了底层不同数据存储和分析引擎的差异，业务方能够实现无感知的迁移。



Headless BI 架构不仅实现了数据源的无缝迁移，还大大简化了数据管理和查询的复杂性。SuperSonic 将 Chat BI 与 Headless BI 融合，使用户能够实现统一的数据治理，并通过自然语言进行数据分析。经过腾讯音乐的自主研发和实际应用，SuperSonic 平台现已开源，欢迎感兴趣的同仁使用与共同建设。
GitHub 地址：https://github.com/tencentmusic/supersonic

结束语
借助 Doris 替代 Elasticsearch 集群，腾讯音乐统一了搜索和分析引擎。基于倒排索引和全文检索的能力，支持复杂的自定义标签计算，满足秒级响应需求。此外，写入性能提升了 4 倍，存储空间减少了 72%，使用成本节省达 80%。
未来，腾讯音乐将与 Apache Doris 深度合作，探索更多特性在场景应用中的可能性，包括引入 3.0 版本的存算分离，以进一步降低成本。

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