OceanBase与Doris在多个方面存在显著的差异，这些差异主要体现在它们的设计目标、应用场景、性能特点、架构以及兼容性等方面。以下是对两者的详细对比：
一、设计目标与应用场景
OceanBase
- 设计目标：OceanBase是由蚂蚁金服、阿里巴巴完全自主研发的分布式关系型数据库，旨在提供高性能、高可用、强一致、可扩展和低成本的数据存储解决方案。
- 应用场景：OceanBase广泛应用于金融、证券等对高可用、强一致要求特别高的场景，以及对性能、成本和扩展性有需求的金融属性场景。同时，它也支持各种关系型结构化存储的OLTP应用。
Doris
- 设计目标：Doris（原名Apache Doris）是一个用于商业智能（BI）的开源MPP（大规模并行处理）数据库系统，专注于构建数据仓库和进行数据分析。
- 应用场景：Doris适用于需要快速响应和复杂数据分析的场景，如电商的用户行为分析、金融市场的实时数据分析等。同时，它也支持大规模数据的处理和报表生成。
二、性能特点
OceanBase
- 高性能：采用读写分离架构，把数据分为基线数据和增量数据，其中增量数据放在内存里（MemTable），基线数据放在SSD盘（SSTable），对数据的修改都是增量数据，只写内存，性能非常高。
- 低成本：通过数据编码压缩技术实现高压缩，降低存储成本；使用PC服务器和低端SSD，高性能降低计算成本；多租户混部充分利用系统资源。
- 高可用：数据采用多副本存储，少数副本故障不影响数据可用性；通过“三地五中心”部署实现城市级故障自动无损容灾。
Doris
- 高性能：设计用于处理大规模数据，提供高并发和低延迟的查询性能。
- 实时查询：支持接近实时的数据更新和查询。
- 水平扩展性：可以通过增加更多节点来提升系统的处理能力。
三、架构与存储引擎
OceanBase
- 架构：采用Shared-Nothing架构，各个节点之间完全对等，每个节点都有自己的SQL引擎、存储引擎，运行在普通PC服务器组成的集群之上。
- 存储引擎：基于LSM-Tree的架构，把基线数据和增量数据分别保存在磁盘（SSTable）和内存（MemTable）中。
Doris
- 架构：前端（FE）负责元数据管理、查询计划的生成和优化；后端（BE）负责数据存储、数据查询处理等；Broker用于数据导入和导出的组件。
- 存储引擎：最终落盘也是SSTable的组织格式，但全列存储方式与OceanBase的行组划分有所不同。
四、兼容性
OceanBase
- 高兼容：兼容常用MySQL/ORACLE功能及MySQL/ORACLE前后台协议，业务零修改或少量修改即可从MySQL/ORACLE迁移至OceanBase。
Doris
- 易用性：支持SQL查询，与MySQL有较高的兼容性，便于用户上手和使用。
五、总结
OceanBase和Doris各有其独特的优势和适用场景。OceanBase更适合对性能、高可用、强一致和成本有较高要求的金融和OLTP应用场景；而Doris则更擅长于商业智能、数据分析以及大规模数据处理等场景。在选择时，用户应根据自己的实际需求和应用场景进行综合考虑。