客户背景 深耕銀行 IT 建設領域 26 的年， 宇信科技服務超數百家金融機構，覆蓋核心系統、渠道平台、風控中台等關鍵業務場景。其數據條線團隊專注經營分析場景 20 餘年，為城商行、農商行提供從報表系統到智能決策的全棧解決方案。隨着銀行業數字化進程步入深水區，宇信科技面臨雙重挑戰：一方面，市場節奏的加快，讓客户對“分鐘級數據響應”需求迫切，傳統數據平台的處理效率與擴展能力已顯滯後；另
導讀 上海證券引入 SelectDB 作為核心實時分析引擎，有效彌補了實時數據處理與分析的能力短板，實現湖倉一體與流批一體，同時替換了原架構中的 Elasticsearch 組件。達成了寫入性能提升 4 倍，支撐 1000+ QPS 高併發訪問，關鍵決策響應速度 200 ms，開發效率提升 50%，運維成本大幅降低的關鍵收益。 業務背景 上海證券成立於 200
隨着人工智能技術在業務中的滲透，我們逐漸意識到：AI 不僅是提升效率的工具，更是重構數據處理與消費方式的核心驅動力。在這一背景下，我們思考：能否構建一款「AI + Data」一站式融合的數據引擎？ 它不僅能夠統一處理文本、音視頻等非結構化數據與傳統結構化數據，還能為算法工程師提供流暢的數據開發體驗，實現數據處理與 AI 模型無縫銜接，並能確保數據處理負載與在線服務負載完全隔離。這是 20
在數據庫系統的核心層，查詢優化器如同一位精明的策略家，不斷分析數據特徵並制定最優執行計劃。Apache Doris 作為一款高性能的 MPP 分析型數據庫，其優化器內置的 Data Trait 分析機制，通過挖掘數據內在的統計特徵和語義約束，為查詢優化提供了基礎設施。讓我們一起來探索這個強大的功能！ 什麼是 Data Trait？ 想象一下，如果你能提前知道數據的 “性格特徵”，
摘要 本文基於 ClickBench 數據集，展示了 Apache Doris 如何通過選擇壓縮算法、調整數據頁大小與分桶數、優化編碼策略以及改進數據排序來提升壓縮效率。最終，相同數據集的壓縮空間從 16.08 GB 降至 8.2 GB，壓縮率提升 48.6%。通過合理的調整與優化，Doris 成功在保持查詢性能的同時顯著降低了存儲成本。 在分析型數據庫中，列式存儲是壓縮和
摘要：在如 Snowflake、ElasticSearch、ClickHouse.... 等傳統系統中，對於 JSON 的處理往往面臨靈活性及性能無法兼得的困境，而 Apache Doris 的 VARIANT 類型，通過動態子列、稀疏列存儲、延遲物化和路徑索引等能力，實現了靈活結構 + 列存性能的平衡。本文將對該能力的實現一一講解，全面展示其優勢。 在大數據時代，JSON 已
在當今數據驅動的商業環境中，企業越來越依賴數據分析來驅動決策。無論是用户行為分析、業務報表還是運營監控，企業都需要具備快速、高效的數據處理能力。企業在數據分析能力上的演進，往往始於 TP（事務處理）系統，隨着業務發展不斷探索 TP 系統的擴展方案，最終走向構建獨立的 AP（分析處理）系統。 企業實時分析典型演進過程 第一階段：使用 TP 系統支撐事務處理和數據分析 在企業信息
波司登集團作為全球領先的羽絨服公司，每年的銷售旺季集中在四個月間，需高效把握業務機遇以實現高營收。為滿足集團銷售旺季的實時數據分析需求，同時降低淡季數據分析成本，波司登決定升級大數據架構，採用阿里雲數據庫 SelectDB 版升級數倉，基於阿里雲 SelectDB 雲原生存算分離架構，實現了資源隔離與彈性擴縮容，並取得了查詢性能提升 2-5 倍、總體成本降低 30% 以上、效率提升 30
近日，北京飛輪數據科技有限公司（以下簡稱“飛輪科技”）旗下現代化數據倉庫 SelectDB 完成同轅開發深度適配，正式獲得 Kunpeng Native 測試認證證書。 該認證表明 SelectDB 深度兼容鯤鵬芯片，可實現高效部署。通過與同轅開發協同創新，SelectDB 實時分析、湖倉一體、存算分離等核心能力，可針對性解決海量數據處理慢、實時決策延遲、運維複雜等痛點，助力金融、製造、
Flink-Doris-Connector 作為 Apache Flink 與 Doris 之間的橋樑，打通了實時數據同步、維表關聯與高效寫入的關鍵鏈路。本文將深入解析 Flink-Doris-Connector 三大典型場景中的設計與實現，並結合 Flink CDC 詳細介紹了整庫同步的解決方案，助力構建更加高效、穩定的實時數據處理體系。 一、Apache Doris 簡介 A
浩瀚深度（[SHA: 688292]）旗下企業級大數據平台選擇 Apache Doris 作為核心數據庫解決方案，目前已在全國範圍內十餘個生產環境中穩步運行，其中最大規模集羣部署於 117 個高性能服務器節點，單表原始數據量超 13PB，行數突破 534 萬億，日均導入數據約 145TB，節假日峯值達 158TB，是目前已知國內最大單表。憑藉 Apache Doris 的高可靠、
Apache Doris SelectDB 培訓與認證課程上線信息分析 一、課程上線背景 隨着 Apache Doris 用户羣體不斷壯大，用户在學習和掌握該數據庫過程中面臨“缺乏系統性指導”的問題。無論是初次接觸的新手，還是希望在特定場景深度應用的用户，均迫切需要一套從0到1、覆蓋全面的學習路徑。基於此需求，飛輪科技正式推出 Apache Doris SelectDB 培訓
坦白講，每次看性能測試排行榜，我都會下意識地先找找 Apache Doris 在哪個位置。 這次打開 JSONBench 的榜單，心情一如既往的期待加緊張。 好在結果讓我鬆了一口氣：默認配置下就能排到第三，僅次於維護方 ClickHouse 的兩個版本。 不過，Doris 只能止步於此了嗎？經過一系列優化後，查詢時長能不能再縮短點？和 ClickHouse 的差距在哪裏？
在初步探索了 AI 函數的可能性之後，本次我們將目光投向兩個更為核心的函數：AI_AGG 和 EMBED。我們將深入解析這兩個函數的設計理念、實現原理及其在業務場景中的應用，展示 Apache Doris 如何通過原生的函數設計，將文本聚合與語義向量分析無縫集成到 SQL 中，為用户提供更強大、更易用的智能數據分析體驗。 相關閲讀： Apache Doris 4.0 AI 能力揭
在海量數據分析中，追求高性價比已成為各大企業的主流趨勢。ARM 架構憑藉其高能效和低成本的特點，逐漸在數據中心崛起，成為理想的高性價比選擇。基於 ARM 架構的 AWS Graviton 系列處理器，正是這一趨勢的典型代表。Graviton 處理器不僅在計算性能上表現優異，同時顯著降低了運行成本，尤其在數據密集型任務中展現出明顯優勢。與傳統的 x86 架構處理器相比，Graviton 提
森馬引入阿里雲 SelectDB 替換原 Elasticsearch + 業務庫混合架構，統一分析 16+ 核心業務，打通 BI 組件，大幅簡化數據同步鏈路和分析系統架構。實現複雜查詢 QPS 提升 400%，響應時間縮短至秒級，億級庫存流水聚合查詢縮短至 8 秒內的顯著收益，有效驅動森馬全渠道運營效率持續增長與業務創新。 早期架構面臨挑戰 浙江森馬服飾股份有限公司
