doris和sr有什么关系

doris和sr是同一个研发团队吗，它们有什么差异、分别有什么优势、以及分别应用于什么场景呢？

如果apache doris和starRocks做对比选型，优选doris：

• 历史：
  apache doris和starRocks都是师出同门【百度Palo】
  apache doris遵守的是Apache License协议（可以简单理解为“真开源”）
  starRocks遵守的是Elastic License协议（可以简单理解为“假开源”）
  starRocks前身叫DorisDB，可以简单理解为：fork至apache doris，并打着apache doris的名义招兵买马，但却不做任何回馈给apache doris，偶尔还会耍个回马枪…可以看官方的说明：https://mp.weixin.qq.com/s/QnJ6LFaMOpLasdRpFzGFJA

• 现状：
  如果将国内mpp领域比作一个江湖的话，那么apache doris就是大势所趋，而starRocks就类似那啥…奈何我读书少，只能屮艸芔茻简单表述一番；

• 模块：
  功能模块大致一样，毕竟是师出同门；
  但是doris2.0发版后，很多商业化的功能也开源了、比如ccr和存算分离等功能～ddd

• 性能：
  为了打消高层想引进starRocks的念头，这边有做过1T-TPCDS压测和一些性能评估；虽然starRocks对部分sql会相对快些，但整体稳定性较差，更容易oom，可能是因为我对比的是"开源"的starRocks的原因吧；不过doris2.0的性能可谓提升明显，愈发强大！

• 总结：
  一个人可能走的更快，但一群人会走的更远。

研发团队：StarRocks（SR）之前被称为Apache Doris，后经过重命名和品牌重塑，成为了StarRocks。因此，它们本质上是同一个项目，只是在某个时间点发生了名称更改。所以，可以说它们来自同一个研发团队，但在名称和品牌更改后，可能会有团队组成的变化或者策略上的调整。

差异：由于StarRocks是Doris的继任者，其核心架构和功能可能与早期的Doris非常相似。但随着时间的推移，StarRocks可能引入了新的特性、优化和改进。具体的差异需要参考它们各自的版本更新记录和文档。

优势：

Doris：在它的时代，Doris被设计为一个高性能的MPP分析数据库，支持实时数据更新。它的优势包括低延迟的查询、高并发、易于扩展、支持PB级数据以及列式存储。
StarRocks：由于它是Doris的继任者，它继承了Doris的许多优势，并可能引入了新的特性和性能优化。
应用场景：

Doris：适用于需要高并发、低延迟查询的大数据分析场景，如在线分析处理(OLAP)、商业智能(BI)、报告生成等。
StarRocks：由于它继承了Doris的功能，所以它同样适用于上述场景。但随着新特性的引入，StarRocks可能更适用于某些特定的、高级的分析需求或其他特定场景。

参考结合GPT4.0、文心一言，如有帮助，恭请采纳。
回复：不是一个团队，但他们源出一家公司，并且Apache Doris和StarRocks都是基于Mpp架构的分布式SQL数据库，但它们并非由同一个团队开发。Apache Doris是由百度团队开发的，而StarRocks是由前百度Doris团队成员离职后创立的公司开发的

Apache Doris是一个分布式的列式存储系统，它的设计目标是提供大规模数据处理的可靠性和高性能。Doris采用了集群方式，通过将数据分布在多个机器上进行处理来提高性能，并提供了SQL查询接口方便用户使用。

StarRocks是一个分布式存储系统，它建立在Apache Hadoop之上，旨在为大型超级计算机提供结构化数据存储解决方案。StarRocks采用了列式存储模型，并利用Hadoop的分布式计算框架来管理数据和提供高性能的数据处理。

因此，Doris和StarRocks的主要区别在于：

底层架构不同：Doris是一个独立的分布式存储系统，而StarRocks是建立在Hadoop之上的。

存储模型不同：Doris使用列式存储模型，而StarRocks使用Hadoop中的HDFS文件系统来存储数据。

处理能力不同：Doris提供高性能的数据处理能力，而StarRocks利用Hadoop的分布式计算框架来处理数据。

apache doris Apache License协议
starRocks Elastic License协议

援引讯飞星火：

StarRocks和Doris是来自同一个研发团队的项目，但名称和品牌有所更改。它们在核心架构和功能上可能非常相似，但随着时间推移，StarRocks可能引入了新的特性、优化和改进。Doris被设计为一个高性能的MPP分析数据库，支持实时数据更新，具有低延迟查询、高并发、易于扩展、支持PB级数据以及列式存储等优势。StarRocks作为Doris的继任者，继承了这些优势，并可能引入了新的特性和性能优化。它们都适用于大数据分析场景，如OLAP、BI、报告生成等，但随着新特性的引入，StarRocks可能更适用于某些特定的高级分析需求或其他特定场景。

Doris 和 StarRocks 的主要区别在于：
底层架构不同： Doris 是一个独立的分布式存储系统，而 StarRocks 是建立在 Hadoop 之上的。
存储模型不同： Doris 使用列式存储模型，而 StarRocks 使用 Hadoop 中的 HDFS 文件系统来存储数据。
处理能力不同： Doris 提供高性能的数据处理能力，而 StarRocks 利用 Hadoop 的分布式计算框架来处理数据。

差异：
架构和存储方式： Doris使用了基于列存储的存储引擎，而StarRocks则是基于列存和行存混合存储引擎。
数据模型： Doris使用了Star Schema和Snowflake Schema等多维模型，而StarRocks更注重OLAP查询，适用于更加复杂的数据模型。
查询优化： 两者的查询引擎和优化器有所不同，因此在一些特定的查询场景下，可能会有性能上的差异。

优势：
Doris优势： Doris在一些大数据OLAP查询场景下表现优秀，特别适用于复杂的多维数据分析，支持实时数据同步和查询。
StarRocks优势： StarRocks在一些特定的查询场景下具有较好的性能，尤其是对于交互式查询、大规模数据聚合分析等。

应用场景：
Doris应用场景： Doris适用于需要多维分析、复杂数据模型、实时查询等场景，比如在线广告数据分析、监控数据分析等。
StarRocks应用场景： StarRocks适用于需要快速查询大规模数据、交互式分析、数据仓库等场景，比如大数据分析、OLAP查询等。

参考gpt：
结合自己分析给你如下建议：
Doris 是一个分布式的列式存储系统，它的设计目标是提供大规模数据处理的可靠性和高性能。Doris 采用了集群方式，通过将数据分布在多个机器上进行处理来提高性能，并提供了 SQL 查询接口方便用户使用。Doris 的核心特性包括：
支持实时流式数据导入和查询，实现数据的秒级到达和分析。
支持多维分析，通过预聚合和 Bitmap 等技术实现快速的聚合查询。
支持多种存储格式，包括行存、列存、星型模型等，满足不同场景的需求。
支持多租户和多副本，保证数据的安全性和可用性。
支持向量化执行引擎，提升计算效率和资源利用率。
SR 是一个分布式存储系统，它建立在 Apache Hadoop 之上，旨在为大型超级计算机提供结构化数据的高效存储和分析。SR 的核心特性包括：
支持混合存储模式，结合内存、SSD 和 HDD 的优势，实现数据的快速访问和低成本存储。
支持自适应编码，根据数据的特征选择最合适的压缩算法，节省存储空间和网络带宽。
支持并行计算框架，利用 Spark、Flink 等大数据平台进行批量或流式数据处理。
支持机器学习框架，集成 TensorFlow、PyTorch 等深度学习工具，实现数据的智能化分析。