导入概览
Apache Doris 提供了多种数据导入与集成方式，帮助您从不同数据源将数据写入数据库。本篇文档从典型业务场景出发，介绍如何在 实时写入、流式同步、批量导入、外部数据源集成 四类方式中选择最合适的方案。
快速导航
按照数据来源与时效性需求，可以参考下表快速定位推荐的导入方式：
| 业务场景 | 数据来源 | 推荐导入方式 |
|---|---|---|
| 应用程序实时写入（极少量、5 分钟级） | JDBC 客户端 | JDBC INSERT |
| 应用程序高并发或高频小批量写入 | JDBC / HTTP | Group Commit + JDBC INSERT 或 Stream Load |
| 应用程序高吞吐写入 | HTTP | Stream Load |
| 实时数据流接入 | Flink | Flink Doris Connector |
| 实时消息队列接入 | Kafka | Routine Load 或 Doris Kafka Connector |
| 事务数据库实时同步（无需外部组件） | MySQL / PostgreSQL | Streaming Job 持续导入 |
| 事务数据库 CDC 同步 | MySQL / PostgreSQL 等 | Flink CDC 或 DataX |
| 对象存储持续导入（增量文件自动加载） | S3 | Streaming Job 持续导入 |
| 对象存储 / HDFS 文件批量导入 | S3 / OSS / HDFS | Broker Load 或 INSERT INTO SELECT |
| 本地文件批量导入 | 本地磁盘 | Stream Load 或 Doris Streamloader |
| 外部数据源（数据湖/外部表）查询并导入 | Hive / Iceberg / JDBC 等 | Catalog + INSERT INTO SELECT |
Doris 的每次导入默认都是一个隐式事务，事务相关的更多信息请参考事务。
按场景选择导入方式
实时写入：应用程序直接写入
适用于应用程序通过 HTTP 或 JDBC 实时写入 数据到 Doris 表的场景，常用于需要实时分析和查询的业务。
- 极少量数据（约 5 分钟一次）：使用 JDBC INSERT 写入数据。
- 高并发或高频次（大于 20 并发，或 1 分钟内多次写入）：建议开启 Group Commit，配合 JDBC INSERT 或 Stream Load 使用。
- 高吞吐写入：推荐使用 Stream Load 通过 HTTP 协议写入。
流式同步：实时数据流接入
适用于通过实时数据流（如 Flink、Kafka、事务数据库 CDC）将数据持续同步到 Doris 表的场景。
-
Flink 实时数据流
使用 Flink Doris Connector 将 Flink 的实时数据流写入到 Doris 表中。
-
Kafka 实时数据流
可选 Routine Load 或 Doris Kafka Connector，二者差异如下：
方式 数据流向 支持格式 Routine Load Doris 主动从 Kafka 拉取数据 csv、json Kafka Connector Kafka 主动将数据写入 Doris avro、json、csv、protobuf -
事务数据库 CDC 同步
可使用 Flink CDC 或 DataX 将事务数据库的 CDC 数据流写入到 Doris 中。
-
Streaming Job 持续导入（无需外部组件）
通过 Doris 内置的 Streaming Job 直接从 MySQL、PostgreSQL、S3 等数据源持续读取数据并写入 Doris，无需依赖 Flink、Kafka 等外部组件。支持两种同步方式：
同步方式 底层机制 自动建表 语义保证 典型场景 SQL 映射同步 Job + TVF（INSERT INTO SELECT） 需预建 exactly-once 需要列裁剪、字段重命名、类型转换、条件过滤 自动建表同步 Job + 原生整库 DDL 首次自动创建 at-least-once 整库或一组表的镜像复制，下游表结构自动跟随上游
批量导入：外部存储文件加载
适用于将外部存储系统（如对象存储、HDFS、本地文件、NAS）中的文件 批量加载 到 Doris 表的非实时场景。
- 对象存储 / HDFS 文件：使用 Broker Load 写入到 Doris 中。
- 对象存储 / HDFS / NAS 文件（同步或异步）：使用 INSERT INTO SELECT 同步写入；如需异步执行，可配合 JOB 调度。
- 本地文件：使用 Stream Load 或 Doris Streamloader 写入到 Doris 中。
外部数据源集成：Catalog 联邦查询与导入
适用于通过与外部数据源（如 Hive、JDBC、Iceberg 等）集成，对外部数据进行查询并 按需导入 到 Doris 表的场景。
- 通过创建 Catalog 读取外部数据源中的数据。
- 使用 INSERT INTO SELECT 将外部数据源数据同步写入 Doris；如需异步执行，可配合 JOB 调度。
导入时进行部分列更新
Doris 支持在数据导入时进行 部分列更新，允许您只更新表中的特定列，而不需要提供所有列的值。该能力对以下场景特别有用：
- 更新宽表中的少量字段
- 执行增量更新（Upsert 部分列）
关于如何对主键模型和聚合模型表进行部分列更新的详细信息，请参考列更新。
导入方式总览
Doris 的导入主要涉及数据源、数据格式、导入方式、错误数据处理、数据转换、事务等多个方面。下表汇总了各导入方式适合的场景、支持的文件格式以及导入模式：
| 导入方式 | 使用场景 | 支持的文件格式 | 导入模式 |
|---|---|---|---|
| Stream Load | 导入本地文件或者应用程序写入 | csv、json、parquet、orc | 同步 |
| Broker Load | 从对象存储、HDFS 等导入 | csv、json、parquet、orc | 异步 |
| INSERT INTO VALUES | 通过 JDBC 等接口导入 | SQL | 同步 |
| INSERT INTO SELECT | 可以导入外部表或者对象存储、HDFS 中的文件 | SQL | 同步 |
| Routine Load | 从 Kafka 实时导入 | csv、json | 异步 |
| MySQL Load | 从本地数据导入 | csv | 同步 |
| Group Commit | 高频小批量导入 | 根据使用的导入方式而定 | - |
| Streaming Job | 从 MySQL、PostgreSQL、S3 等数据源持续导入 | 取决于数据源 | 异步 |
常见问题
Q1：高并发小批量写入应该选择哪种导入方式？
建议开启 Group Commit，并配合 JDBC INSERT 或 Stream Load 使用。当并发大于 20，或 1 分钟内写入多次时，Group Commit 可显著降低导入压力。
Q2：Routine Load 与 Doris Kafka Connector 有何区别？
- Routine Load：由 Doris 调度任务从 Kafka 主动拉取 数据，支持 csv、json 格式。
- Doris Kafka Connector：由 Kafka 将数据 主动推送 到 Doris，支持 avro、json、csv、protobuf 格式。
Q3：如何将本地文件导入到 Doris？
可以使用 Stream Load（适合中小文件）或 Doris Streamloader（适合大文件批量场景）。
Q4：能否将 Hive、Iceberg 等外部数据源的数据导入 Doris？
可以。先通过 Catalog 接入外部数据源，再使用 INSERT INTO SELECT 将数据同步写入 Doris；若需要异步执行，可结合 JOB 调度。
Q5：导入是否具备事务保证？
是。Doris 的每次导入默认都是一个隐式事务，详细内容请参考事务。
Q6：Streaming Job 与 Flink CDC 该如何选择？
- Streaming Job：Doris 内置能力，无需依赖 Flink、Kafka 等外部组件，支持 MySQL、PostgreSQL 的 SQL 映射 / 自动建表同步以及 S3 持续导入。自动建表同步会在首次同步时自动建表，SQL 映射同步提供 exactly-once 语义并支持 SQL 加工。
- Flink CDC：需要部署 Flink 集群，适合已有 Flink 流处理体系、需要复杂 ETL 加工或多端同步的场景。
如果只是把 MySQL/PostgreSQL 数据持续同步到 Doris，且无外部流处理需求，优先选择 Streaming Job，详见 持续导入概览。