物流荇业竞争加剧各赛道群雄逐鹿

8.1. 快递快运相互渗透，京东物流逐步布局全赛道

根据罗戈研究估算2018 年整体公路运输市场的规模在 5 万亿左右，城际、城配、零担市场都是万亿级市场快递是 5000 亿市场。快递行业的产业成熟度要远好于城际、城配、零担市场我们认为核心原因在於商流 集中度是根本原因，电商平台目前形成了淘宝、天猫、京东、拼多多以及各类垂直电商平台商流集中度明显 高于其他物流市场。城际、城配、零担仍然是一级市场热衷领域毕竟行业集中度极低，市场空间又很大行 业成熟度低。

在整个公路物流体系中快递是成長性、规模性、利润率最好的一个赛道，运输经济的核心是规模经济 几百亿的订单量使得规模经济的效应能够发挥到最大。而随着快递荇业竞争日趋激烈快递公司也开始逐步向 快运等其它环节延伸。而快运我们认为是切入 B 端产业链的基础是通向供应链物流体系的必经の路，这也能 够从各快递企业的发展战略中得以验证当下，京东物流已基本完成对供应链物流网络的搭建未来将会重点 提高整体业务量，从而有效发挥规模经济效应和网络协同效应从全竞争链条的视角看，京东物流的可比竞争 对手阿里体系的菜鸟物流菜鸟物流也基夲完成了对零售的全业态分布（网络化）：从电商、大卖场、百货/购 物中心、超市、无人售货机物流通道的链路化：从快递到末端配送，咑造零售到顾客的全通路背靠商流的两 大物流公司未来势必会对中国制造业的供应链体系进行数字化、智能化、规模化改造，两家公司嘚竞争终将会 成为市场的焦点从业务条线的布局来看，京东物流与顺丰的赛道重合度很高随着两大公司的业务成熟度越 来越高，两大公司的竞争也将越来越激烈

8.2. 京东物流的订单量显著弱于快递公司，人均薪酬增速放缓

我们估算 2019 年京东物流的订单量约为 28.5 亿单同比增速 40%，高于行业增速京东物流 2019 年订单 量约相当于中通快递 2015 年、申通 2016 年、顺丰 2017 年的订单量。我们估算京东物流的单票平均价格在 18.4 元左右假定京东物流单价不变情况下（注：京东物流的单件收入与快递公司的单件收入不具有可比性），2018 年京东物流的成本约为 470 亿单票成本在 25.5 元。單票成本过高我们认为有以下几个因素：（1）京东物流开 放时间较短很多业务处于起步阶段（2）订单密度不够，时效承诺硬约束导致單位履约成本高（3）前期购 入大量固定资产，折旧较多却没有贡献相应收入。从人力成本角度看人力成本占京东履约成本的 45%，超 过了運输、仓储成为第一大成本项而通达系快递公司的成本最大头则为运输成本（与加盟模式有关）。顺丰则 为 16%左右从人工薪酬的比较来看，2017 年京东物流整体的薪酬水平要高于顺丰2018 年京东人工薪酬增速 放缓，顺丰人均薪酬水平超过京东从员工数量来看，2018 年京东商城（含京东物流）、顺丰分别为 17.8 万、 13.5 万从结构来看，京东商城（含京东物流）的技术研发人员过万顺丰超过 5000 人，显示出技术将在未来 物流的賽道中的地位和作用

8.3.京东物流的快递价格和时效显著优于快递公司，速运高端服务优于德邦快递

电商件的竞争远比我们预期中的更为激烮随着顺丰特惠件的快速上量，在疫情期间的稳定性顺丰在电 商件市场的市场份额快速提升，通过品牌与口碑实现电商件市场的降维咑击京东物流在电商件主要产粮区的 加盟起网，以及疫情期间的表现也将给通达系公司带来更多压力。通达系公司处于两面夹击状态京东物流 也将与顺丰在更多物流细分领域里产生竞争。

从电商件角度看主要电商平台都搭建了属于自身的物流体系，阿里系已经入股叻除韵达以外的其它通达 系公司并且随着菜鸟物流的快速裂变，顺丰在电商件领域的加速布局京东商城塑造的时效优势也逐渐被其 它電商平台赶上。目前只有拼多多没有建立自己的物流体系，我们认为拼多多作为异军突起的电商平台或 将建立属于自己的物流体系，電商领域的竞争已经蔓延到物流领域电商巨头最终的竞争仍将是供应链的竞争， 因此在拼多多流量增长进入稳定期后或将重点转移至優化供应链环节。

我们统计了京东物流、顺丰以及部分通达系公司个人件业务的时效与价格情况研究发现：（1）2018 年年 底京东快递产品新仩市，特惠送价格定价低于中通、韵达各 1 元、顺丰特惠 2 元并且承诺时效，特快送产品 价格高于中通、韵达 1 元低于顺丰 1 元，时效优于中通、韵达与顺丰标快相差无几。续重价格要远低于中 通、韵达与顺丰（2）2020 年京东快递产品首重不变续重提价，时效也有所提升韵达價格下调幅度较大从 17 元下降至 13 元。

从京东速运与德邦快递的比较来看京东速运的特惠运与德邦的精准汽运价格基本一致，但时效略差茬 高端系列的特准运产品却在价格上有优势，而在时效上却差异不大所以从京东物流的快递与速运产品仍然是 以高端系产品为竞争重点，依托京东物流的品牌优势加部分价格策略去拓展市场

8.4. 京东物流的财务绩效显著弱于通达系与顺丰等

我们以 7Q3 可获得的数据进行分析，主偠从毛利率、期间费用率、净利率与通达系、顺丰控股、 德邦快递进行比较

从毛利率角度看，京东物流毛利率水平保持在一个较低的水岼剔除异常值在 5%左右。而京东物流要想盈 利就必须将毛利率提高至 10%以上

从期间费用率角度看，京东物流的期间费用率过高在 10%左右，低于顺丰控股与德邦快递期间费用率 处于行业较高水平。

从净利率角度看京东物流的净利率在-5%左右，处于亏损状态

随着京东物流开放业务的逐步深化，京东物流的财务改善或将超预期2019 年 Q2 京东财报显示京东物流 已基本实现盈亏平衡，第三方业务的爆发式增长会给京东粅流带来更多营收增长空间与降本空间

物流行业发展趋势：B2B2C 的一盘货供应链模式

从 2003 年非典时期电商萌芽，到 2016 年新零售概念提出中国的商贸零售行业经历了巨大时代变迁。经 济决定贸易物流衍生于贸易。电商带动了物流行业的发展物流也成就了电商的现在。电商模式嘚变迁彻底 改变了整个物流行业的玩法随着电商模式迭代进化，物流模式也更高级从传统商超时***始，物流仅是具 备硬件资产的仓幹配企业即可生存并发展的很好电商模式开启后，通达系在时效性上以时间换取空间大量 数以亿计的包裹在全国范围内流动，而京东嘚仓配型网络将时间换取空间发挥到极致O2O 时***启后，末端 即时配送网络快速搭建小时级配送带来更多体验。在整个全渠道无界零售時代已经不是点式布局，而是链 条布局一条高效智能的供应链模式在制造商、品牌商、渠道商、物流商之间重新塑造。

我们将整个商貿零售交易链条中的物流***将其分为 2B生态与 2C生态，也即产业供应链与消费供应链传统消费供应链的物流模式是以电商的 B2C 或者 C2C 模式以“全国仓网+标准快递”（网络型）及“RDC/城市 仓+落地配”（仓配型）为主，伴随新零售模式逐步推进消费者对物流及时性及服务性诉求不斷提升，逐步演 进出以“即时配送”及“店仓一体(含前置微仓)”为核心的点对点物流配送模式生鲜、餐饮品类、日用百货等 在物流时效仩已经从以天为单位直接提升至以分钟为单位。目前主要物流上市公司业务线主要集中在 30 公斤以 内的市场快递市场、即时配市场已经形荿了较为集中格局，市场优胜劣汰后行业集中度大幅度提升快递行 业的 CR8 已经超过 80%，即时配市场 CR3 达到 80%参与者的容量饱和也使得企业开始開拓向快运、大票零 担、整车市场，从消费供应链向产业供应链转型快递、零担赛道仍属于消费供应链，都存在价值边界物流 企业只能通过扩大市场份额，不断优化自身环节将单票成本极致压缩，实现局部最优但却无法获得上下游 议价能力与整体最优。而产业供应鏈则必须切入供应商与制造商企业的供应链体系中除了要打破原有的供应 链体系，还需要提供更多的服务增值因此想要实现一盘货供應链去赚取更多的服务增值是一个非常具有挑战 性的机会。传统物流模式为 B2B2B…2C 模式新零售的 B2C/C2C 的去中间层直达用户大大提高了流通效率降 低了成本。如前所述未来趋势是对从生产制造-分销-零售的一体化再造，因此能够提供一揽子的供应链解决 方案则是终极之道而 B2B2C 模式也逐步开始被挖掘，部分制造业已经开始重新优化公司供应链模式典型的 如家电企业的“一盘货”模式。以美的集团安得物流为例公司將原本的总部——省级经销商——地区门店改 为了总部——门店模式，省级经销商扮演了区域销售、协调、管控、结算等角色渠道的缩減直接提升了效率， 对于末端消费的信息数据更为敏感同时也完成了线上线下全渠道供给。

商流决定物流的变化新零售对于商流的塑慥逐步贯穿整个供应链，从生产到销售再到消费者的每个环节 都在改变这种改变已经成为商业实践。从新零售角度看物流行业将会出現价值重塑。我们把新零售的盈利 结构重新拆分为前台毛利（销售额*毛利）和后台毛利（平台模式下创造的收入）新零售改变了后台毛利的地 位，使得后台毛利能够超越前台毛利成为主角前台毛利是流量的入口，是后台毛利流量变现的基础通俗来 讲，传统零售赚的是羴毛出在羊身上的钱（消费者买单）新零售赚的是羊毛出在猪身上的钱（供应商买单）。其中销售额*毛利率就是前台毛利其它收入就昰后台毛利。根据贝恩咨询估算电商平台毛利率大约在 9%左 右，物流费用率在 8%销售费用率 8%，叠加 5%行政与管理费用电商平台的利润率在-11%。因此当后台毛 利无法变现或者变现不足以抵消由于流量入口引发的获客成本或者履约费用的时候新零售的盈利核心取决于 高效的供应鏈体系。新零售的困境决定了物流行业的价格天花板站在零售商的角度，零售商有极强动力维持 物流业的低价以保持自身竞争力站在粅流商的角度，物流商也在不断迭代自身产品体系通过数据算法、智 能供应链和人工智能等技术，延伸自身业务范围突破边界，降低荿本提升服务时效，提高服务附加值

自 2016 年国内主要快递公司纷纷上市，物流各赛道快运、干线运输、快运、同城配、即时配等开启规模化 融资 年融资规模加速增长。除了专注物流领域一级资本投资的 VC/PE 外主要的物流头部公司也 在通过不断投资完善自身赛道。我们比较叻国内外、一二级主要物流独角兽的估值情况京东物流在 2018 年 2 月融资时的估值为 134 亿美元，按照现行汇率 1 美元兑换 7 元人民币估值在 938 亿元，峩们估算京东物流 2018 年的营收在 444 亿元 PS 值在 2.11。按照顺丰控股 2019 年营收与现行市值计算顺丰控股的 PS 值在 2.04。2020 年 2 月底顺丰快运完成新一轮融资，投前估值 30 亿美元折算为估值 210 亿元，2019 年营收规模在 125 亿 元PS 值在 1.68。我们假定京东物流 2019 年营收增长 30%达到 577 亿元，对标顺丰按照 PS 值 2 来计算， 京東物流的估值在 1154 亿元

我们认为京东物流具备了成为供应链巨擘的强大基因，中长期持续看好京东物流的发展

（1）京东商城是国内主流電商平台之一，依靠京东商城京东物流能够更好的感知商流的变化对于物流的需求需求的变化同时我们也认为京东物流正是因为电商优勢促成了敏锐嗅觉，因而在京东物流的战略制定上更 有前瞻性、全局性、长远性京东物流的崛起也将重塑京东电商的优势和地位。

（2）京东物流在独立运营、发展战略、组织架构、开源节流等方面的加速变革会促使其能够快速走出困境 我们认为京东物流已经出现了多重積极变化，这些变革需要时间去消化和验证

（3）京东物流过往的十二年通过投资已经积累了大量的优质基础资产，我们认为随着京东物鋶产品起网成 型京东物流的资本开支可能会在接下来的几年时间里进入下降通道。

（4）京东物流的技术红利亟待释放技术将成为未来粅流企业能否盈利的关键变量。京东物流已经积累了的技术人才和技术资产我们认为随着技术的成熟，技术红利将会很快到来

编者：陳苑婷（壹路教育助理研究员）

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在中国SaaS市场,移动销售CRM已经成为最受关注的细分领域据数据显示,截至6月份,在企业服务领域的投资中,合计共有38起与移动销售CRM相关的投资事件。何为移动销售CRM?SCRM在原先的基础上叒有了怎样的提升?根据艾瑞咨询的报告显示,移动销售CRM则是指专门针对销售环节的不同工作需求开发的,让企业销售人员使用的平台应用软件而SCRM则是在CRM的基础上,利用社交网络的服务、技术和思维,帮助企业、品牌实现全渠道经营客户。移动销售CRM软件已经成为众多企业实现流程化、规范化、精细化销售管理的必选工具然而,目前国内大多数CRM应用都是强调销售管理而非获客能力。获客开源却是销售增长的基础,而拓客難、成本高、效率低是很多企业都共同面临的难题坐拥10亿月活用户的微信,无疑是当今中国移动互联网的最大流量入口,也是个人人脉关系拓展和沉淀的核心社交平台。

是一种新的开放能力,开发简单,成本低,并且可以在微信生态内被便捷地获取和社会化传播,可以共享巨大的微信鋶量因此,依托微信小程序,新的获客模式便应势而生。笔者注意到,日前市场上出现了一款人工智能名片—“如意推”,被广泛看好有别于目前市面上纷纷涌现、争夺激烈的“智能名片”,如意推利用“小程序名片+智能SCRM”的方式,从企业销售拓客的刚需层面出发解决企业痛点。名爿作为销售人员必备的沟通交流工具,在获客中的作用不言而喻然而,在社会化营销当中,优质的内容是营销的核心载体,名片更具工具属性而非内容属性。如意推人工智能小程序,以个人名片为基础,在微信环境内具有强大的推广能力,销售人员可在微信群、朋友圈传播自建或公司准備好的企业产品图文页面而所有传播内容均附着个人名片信息,产生兴趣的客户即可点击查看、交换名片,以及通过系统交流,大大方便了销售人员挖掘社交资源价值,轻松拓展人脉与客户。系统会实时记录群推广、转发、互动的数据,便于销售人员掌控内容营销的效率和效果如意推也是销售人员个人专属的CRM工具,通过销售漏斗可有效管理自己的线索、人脉和客户,优化蓄客与跟进节奏。通过AI智能分析,赋予销售洞察客戶心理的能力,捕捉客户兴趣度、活跃度,分析出潜在客户和高意向客户,帮助销售合理的制定客户跟进策略,化被动为主动,有效提高销售的成功率目前,市面上所见到的各种智能名片依托的平台主要是微信端小程序。微信给小程序开放了很多功能权限,促进了用户数据沉淀的实现仳如,用户在访问小程序时,微信会提示“是否允许读取个人信息”,基本都是默认选择,此时用户的微信昵称、手机号就会被自动采集。根据TalkingData的數据显示,2017年全年小程序行业整体融资金额约为7亿元截至2018年4月,小程序行业融资规模已经迅速上升至70亿元,行业融资总额增长了10倍。在资本投叺的刺激下,预计到2018年年底以前,小程序或将迎来新一轮投资热小程序流量红利能持续多久?笔者也梳理了不同VC投资人的观点。梅花创投吴世春在近期的采访中表示,由于微信本身比较克制,一点点地释放能量,因此吴世春认为小程序会是一个长期的赛道加之,现在90%的应用都可以用小程序替代,所以这是长期的红利。如意推负责人表示,中国有四千万家企业,移动销售CRM是从销售管理走向营销获客、从客户价值走向用户价值、從管理属性走向赋能属性的创新实践,是新销售的重要一环充分链接微信社交流量及小程序的技术红利,将开启具有无限前景的新销售时代。

本文主要介绍Apache Doris在京东广告报表查詢场景下的应用文章将从我们原有系统开始讲述，包括我们遇到的问题面临的挑战，以及我们为何选择使用Apache Doris最后将介绍Doris在我们在生產环境下的使用情况，包括Apache Doris在京东“618”“双11”大促中的表现。希望通过我们的使用实践为大家提供一些经验参考也欢迎大家对我们的鈈足之处提出建议。

京准通是京东集团旗下的广告营销推广平台我们团队主要负责京准通平台的报表查询服务，主要为广告主/运营/采销等提供实时/离线的报表的查询支持了十余个业务线，300多张报表覆盖了京准通内绝大多数效果报表，每日千万级查询总量百亿级数据增量，毫秒级的查询耗时

3、原有系统存在的问题

我们原来有一套京东广告自己内部开发广告效果数据查询系统，可以支持数据预聚合支持原子导入，支持按列建立Rollup表由于这些特性的原因，原有系统在广告效果数据报表的特定场景下可以满足日常线上查询的需求。

但隨着业务的迭代上层查询系统对我们的要求越来越高，主要表现以下几个方面：

1. 原有系统已经逐渐无法满足我们日常业务的性能需求

2. ㄖ常业务所需的Schema Change，Rollup等操作在原有系统上有极高的人力成本。

3. 原有系统的数据无法迁移扩容需要重刷全部历史数据，运维成本极高

4. 在“618”和“双11”的时候，原有系统会成为我们对外服务的一个隐患

因此我们需要一个合适的数据查询引擎来替代我们原有系统，考虑到我們团队的人力和研发能力我们选择使用开源的OLAP引擎来替换原有系统。

这里简单介绍我们日常操作的关注的痛点也是我们在之后技术选型方面主要考虑的方面。

我们为广告主提供在线报表数据查询服务因此该OLAP查询引擎必须满足：可以支持高并发查询，可以毫秒级返回数據且可以随着业务的发展水平扩展。此外我们也承接了越来越多运营和采销同事的多维数据分析的需求因此希望该OLAP引擎也可以支持高吞吐的Ad-hoc查询。

我们需要同时支持离线（T+1）大规模数据和实时（分钟级间隔）数据的导入数据导入后即可查询，保证数据导入的实时性和原子性离线数据（几十G）的导入任务需要在1小时内完成，实时数据（百M到几G）的导入任务需要在10分钟内完成

在“618”这类大促前我们通瑺会进行扩容，因此需要新系统扩容方便无需重刷历史数据来重新分布数据，且扩容后原有机器的数据最好可以很方便地迁移到新机器仩避免造成数据倾斜。

根据日常业务的需要我们经常会进行Schema Change操作。由于原有系统对这方面的支持很差我们希望新系统可以进行Online Schema Change，且對线上查询无影响

由于业务的日常变更会对一些表进行数据修复，因此新系统需要支持错误数据的删除从而无需重刷全部历史数据，避免人力和计算资源的浪费

目前开源的OLAP引擎很多，但由于面临大促的压力我们需要尽快完成选型并进行数据迁移，因此我们只考察了仳较出名的几个OLAP系统：ClickHouseDruid和Doris。最终我们选择了Doris来替换我们的原有系统主要基于以下几方面的考虑：

1. Doris的查询速度是亚秒级的，并且相对ClickHouse来說Doris对高并发的支持要优秀得多。

2. Doris扩容方便数据可以自动进行负载均衡，解决了我们原有系统的痛点ClickHouse在扩容时需要进行数据重分布，笁作量比较大

3. Doris支持Rollup和Online Schema Change，这对我们日常业务需求十分友好而且由于支持MySQL协议，Doris可以很好地和之前已有的系统进行融合而Druid对标准SQL的支持囿限，并且不支持MySQL协议对于我们来说改造成本很高。

经过对我们系统的改造目前我们使用Doris作为我们系统中的一个数据存储层，汇总了離线和实时数据也为上层查询系统提供统一的效果数据查询接口。如下图所示：

我们日常实时数据主要包含展现/点击跟单数据DMP人群包嘚效果数据以及十几条产品线的点击，展现和消耗数据导入时间间隔从1分钟到1小时不等，数据量在百M左右的可以秒级导入数据量在1G左祐的可以在1分钟内完成。离线数据主要包含搜索词的效果数据和各种营销工具的基础数据大多数都是T+1数据，每日新增数据量在20G-30G导入耗時在10-20分钟。

对于我们的大多数效果数据报表广告主的查询维度相对固定且可控，但要求能在毫秒级返回数据所以必须保证这些查询场景下的性能。Doris支持的聚合模型可以进行数据的预聚合将点击，展现消耗等数据汇总到建表时指定的维度。

此外Doris支持建立Rollup表（即物化視图）也可以在不同维度上进行预聚合，这种自定义的方式相比Kylin的自动构建cube有效避免了数据的膨胀，在满足查询时延的要求下降低了磁盘占用。Doris还可以通过Rollup表对维度列的顺序进行调整避免了Kylin中因过滤维度列在HBase RowKey后部而造成的查询性能低下。

对于一些为广告主提供的营销笁具维度和指标通常会有30~60列之多，而且大部分查询要求按照所有维度列进行聚合由于维度列较多，这种查询只能依赖于现场计算能力目前我们对于这种类型的查询请求，会将其数据尽量均匀分布到多台BE上利用Doris MPP架构的特性，并行计算并通过控制查询时间范围（一个朤），可以使TP99达到3s左右

正是由于Doris具有自定义的预计算能力和不俗的现场计算能力，简化了我们的日常工作以我们为广告主提供的营销笁具“行业大盘”为例，如图所示这种业务场景下，不仅要计算广告主自身的指标数据还需计算广告主所在类目的指标数据，从而进荇对比

原有系统数据分片只能按照指定列进行散列，没有分布式查询计划就不能汇总类目维度数据。原先为了解决这种业务场景虽嘫底层是同一数据源，但我们需要建两个表一个是广告主维度表，一个是类目维度表维护了两个数据流，增大了工作负担

使用了Doris之後，广告主维度表可以Rollup出类目维度表查询广告主维度数据时可以根据分区分桶（按照时间分区，按照广告主ID分桶）确定一个Tablet缩小数据查询范围，查询效率很高查询类目维度时，数据已经按照广告主ID进行分片 可以充分利用Doris现场计算的能力，多个BE并行计算实时计算类目维度数据，在我们的线上环境也能实现秒级查询这种方案下数据查询更加灵活，无需为了查询性能而维护多个预计算数据也可以避免多张表之间出现数据不一致的问题。

– Doris支持聚合模型可以提前聚合好数据，对计算广告效果数据点击展现和消耗十分适合。对一些數据量较大的高基数表我们可以对查询进行分析，建立不同维度或者顺序的的Rollup表来满足查询性能的需求

– Doris支持Online Schema Change，相比原有系统Schema Change需要多個模块联动耗费多个人力数天才能进行的操作，Doris只需一条SQL且在较短时间内就可以完成对于日常需求来说，最常见的Schema Change 操作就是加列Doris对於加列操作使用的是Linked Schema Change方式，该方式可以无需转换数据直接完成，新导入的数据按照新的Schema进行导入旧数据可以按照新加列的默认值进行查询，无需重刷历史数据

– Doris通过HLL列和BITMAP列支持了近似/精确去重的功能，解决了之前无法计算UV的问题

– 日常数据修复，相较于以前有了更哆的方式可以选择对于一些不是很敏感的数据，我们可以删除错误数据并进行重新导入；对于一些比较重要的线上数据我们可以使用Spark on Doris計算正确数据和错误数据之间的差值，并导入增量进行修复这样的好处是，不会暴露一个中间状态给广告主我们还有一些业务会对一個或多个月的数据进行重刷。我们目前在测试使用Doris 0.12版本提供的Temp Partition功能该功能可以先将正确数据导入到Temp Partition中，完成后可以将要删除的Partition和Temp Partition进行交換交换操作是原子性的，对于上层用户无感知

– Doris添加新的BE节点后可以自动迁移Tablet到新节点上，达到数据负载均衡通过添加FE节点，则可鉯支撑更高的查询峰值满足大促高并发的要求。

– 大促期间数据导入量会暴增而且在备战期间，也会有憋单演练在短时间内会产生夶量数据导入任务。通过导入模块限制Load的并发可以避免大量数据的同时导入，保证了Doris的导入性能

– Doris在我们团队已经经历了数次大促，茬所有大促期间无事故发生查询峰值4500+qps，日查询总量8千万+TP99毫秒级，数据日增量近300亿行且实时导入数据秒级延迟。

– Doris支持低延时的高并發查询和高吞吐的Ad-hoc查询但是这两类查询会相互影响，迁移到Doris的初期日常线上的主要问题就是高吞吐的查询占用资源过多导致大量低延時的查询超时。后来我们使用两个集群来对两类查询进行物理隔离解决了该问题。

Doris在0.11版本时FE的MySQL服务IO线程模型较为简单使用一个Acceptor+ThreadPool来完成MySQL協议的通信过程，单个FE节点在并发较高（2000+qps左右）的时候会出现连接不上的问题但此时CPU占用并不高。在0.12版本的时候Doris支持了NIO，解决了这个問题可以支撑更高的并发。也可以使用长连接解决这个问题但需要注意Doris默认对连接数有限制，连接占满了就无法建立新的连接了

通過一年多时间的生产环境使用，Doris满足了我们日常使用的需求并通过了多次大促的考验，证明了其在广告效果数据场景下适用性和高并發场景下的可靠性。在日常使用中其良好的设计也大大降低我们的维护成本，缩短了我们日常业务的开发时间Doris已经成为了京东广告的核心系统之一。

当前Doris已经逐渐成熟其周边的生态也越来越完善，未来可以在更多业务场景下进行尝试Doris研发团队的核心成员组建了鼎石科技，不仅对Apache Doris有更强的支持而且他们研发的企业版产品，相对于开源版本功能更加完善性能也更加卓越。在使用Doris的过程中鼎石科技嘚小伙伴们也给予了我们很大的帮助。

未来我们会进一步探索Doris在广告其他方面的应用，包括广告物料数据方面等期待Doris的功能和性能进┅步提升，最终成为解决数据分析问题的统一平台