基于 Apache Doris 的云原生实时数据仓库,致力于为客户提供极致性能、简单易用的数据分析服务。 加入钉钉交流群:87535000468
小米通过将 Apache Doris(数据库)与 Apache Paimon(数据湖)深度融合,不仅解决了数据湖分析的性能瓶颈,更实现了 “1+1>2” 的协同效应。在这些实践下,小米在湖仓数据分析场景下获得了可观的业务收益。
本文基于 Apache Doris 数据运维治理 Agent 展开讨论,如何让 AI 成为 Doris 数据运维工程师和数据治理专家的智能助手,并在某些场景下实现对人工操作的全面替代。这种变革不仅仅是技术层面的进步,更是数据运维治理思维方式的根本性转变:从“被动响应”到“主动预防”,从“人工判断”到“智能决策”,从“孤立处理”到“协同治理”。
Apache Doris 为何在 OLAP 领域表现卓越?凭借其主键模型、数据延迟、查询性能、并发处理、易用性等多方面特性的表现,在分析领域展现了独特的实时更新能力。
浩瀚深度旗下企业级大数据平台选择 Apache Doris 作为核心数据库解决方案,目前已在全国范围内十余个生产环境中稳步运行,其中最大规模集群部署于 117 个高性能服务器节点,单表原始数据量超 13PB,行数突破 534 万亿,日均导入数据约 145TB,节假日峰值达 158TB,是目前已知国内最大单表。
本文介绍了 Apache Doris 在菜鸟的大规模落地的实践经验,菜鸟为什么选择 Doris,以及 Doris 如何在菜鸟从 0 开始,一步步的验证、落地,到如今上万核的规模,服务于各个业务线,Doris 已然成为菜鸟 OLAP 数据分析的最优选型。
本文将深入解析 Flink-Doris-Connector 三大典型场景中的设计与实现,并结合 Flink CDC 详细介绍了整库同步的解决方案,助力构建更加高效、稳定的实时数据处理体系。
网易云信引入 Apache Doris 统一了原有 Elasticsearch、InfluxDB 和 Hive 多技术栈系统。凭借其高性能和易扩展的特点,提供一站式的数据存储和分析服务。实现机器成本降低 70%、实时场景查询提速 11 倍、离线任务耗时缩短 80% 的显著收益。
数据不再是静态的存储对象,而是流动的智能资源;数据库不再是单纯的存储系统,而是智能化的服务平台。Apache Doris 以其在 AI 方向的深度布局和技术创新,正在成为连接数据与智能的重要桥梁。
JSONBench 是一个为 JSON 数据而生的数据分析 Benchmark,在默认设置下,Doris 的性能表现是 Elasticsearch 的 2 倍,是 PostgreSQL 的 80 倍。调优后,Doris 查询整体耗时降低了 74%,对比原榜单第一的 ClickHouse 产品实现了 39% 的领先优势。本文详细描述了调优思路与 Doris 调优前后的性能表现,欢迎阅读了解~
Apache Doris 是全球领先的开源实时数据仓库,已被 5000+ 中大型企业广泛应用。为解决传统客户端工具在功能、成本及适配性上的不足,飞轮科技推出专为 Apache Doris 打造的可视化工具 SelectDB Studio。它提供 Desktop 和 Server 两个版本,支持永久免费使用,具备多数据源连接、SQL 编辑器、Profile 分析、日志检索、查询审计和权限管理等核心功能,深度集成 Apache Doris 的联邦查询与湖仓一体分析能力。未来还将新增数据导入与迁移功能,助力用户高效开发与管理数据。
基于 SelectDB 的高性能倒排索引、高吞吐量写入和高压缩存储,用户可以构建出性能高于Elasticsearch 10 倍的可观测性平台,并支持国内外多个云上便捷使用 SelectDB Cloud 的开箱即用服务。
顺丰科技引入 Doris 替换 Presto,在内部可视化数据自助分析工具丰景台场景广泛应用。目前,顺丰临时查询业务、丰景台报表业务的 Presto 场景已经 100% 切换到 Doris 集群中,日均查询量 100W+。并实现 P95 性能提升近 3 倍,硬件资源节省达 48% 显著收益。
网易游戏 Apache Doris 集群超 20 个 ,总节点数百个,已对接内部 200+ 项目,日均查询量超过 1500 万,总存储数据量 PB 级别。
本文将对 Doris & SelectDB 适合的分析场景和技术能力进行概述解析
Apache Doris 2.1.9 版本正式发布,欢迎使用~
秉承“以场景驱动创新” 的核心理念,持续深耕三大核心场景的关键能力,并对大模型 GenAI 场景的融合应用进行重点投入,为智能时代构建实时、高效、统一的数据底座。
拉卡拉早期基于 Lambda 架构构建数据系统面临存储成本高、实时写入性能差、复杂查询耗时久、组件维护复杂等问题。为此,拉卡拉选择使用 Apache Doris 替换 Elasticsearch、Hive、Hbase、TiDB、Oracle / MySQL 等组件,实现了 OLAP 引擎的统一、查询性能提升 15 倍、资源减少 52% 的显著成效。
本文将从技术选型的视角,从开放性、系统架构、实时写入、实时存储、实时查询等多方面,深入分析 Apache Doris 与 Elasticsearch 的能力差异及性能表现
基于阿里云SelectDB,MiniMax构建了覆盖国内及海外业务的日志可观测中台,总体数据规模超过数PB,日均新增日志写入量达数百TB。系统在P95分位查询场景下的响应时间小于3秒,峰值时刻实现了超过10GB/s的读写吞吐。通过存算分离、高压缩比算法和单副本热缓存等技术手段,MiniMax在优化性能的同时显著降低了建设成本,计算资源用量降低40%,热数据存储用量降低50%,为未来业务的高速发展和技术演进奠定了坚实基础。
天翼云基于 Apache Doris 成功落地项目已超 20 个,整体集群规模超 50 套,部署节点超 3000 个,存储容量超 15PB
BOCDOP 宝舵早期基于 TiDB 构建实时数仓,随着数据量增长,在数据处理效率、OLAP 能力扩展、功能支持、成本与资源方面存在一定优化空间。**为提升数据分析能力并优化成本,宝舵引入 [SelectDB](https://www.selectdb.com/?utm_source=selectdbwechat&utm_medium=1&utm_campaign=post),达成写入速度提升 10 倍,成本直降 30% 的显著成效。
川航选择引入 SelectDB 建设湖仓一体大数据分析引擎,取得了数据导入效率提升 3-6 倍,查询分析性能提升 10-18 倍、实时性提升至 5 秒内等收益。
Apache Doris 提出“数据无界”和“湖仓无界”理念,提供高效的数据管理方案。本文聚焦三个典型应用场景:湖仓分析加速、多源联邦分析、湖仓数据处理,深入介绍 Apache Doris 的最佳实践,帮助企业快速响应业务需求,提升数据处理和分析效率
湖仓一体架构融合了数据湖的低成本、高扩展性,以及数据仓库的高性能、强数据治理能力,高效应对大数据时代的挑战。为助力企业实现湖仓一体的建设,Apache Doris 提出了数据无界和湖仓无界核心理念,并结合自身特性,助力企业加速从 0 到 1 构建湖仓体系,降低转型过程中的风险和成本。本文将对湖仓一体演进及 Apache Doris 湖仓一体方案进行介绍。
日志数据已成为企业洞察系统状态、监控网络安全及分析业务动态的宝贵资源。网易云音乐引入 Apache Doris 作为日志库新方案,替换了 ClickHouse。解决了 ClickHouse 运维复杂、不支持倒排索引的问题。目前已经稳定运行 3 个季度,规模达到 50 台服务器, 倒排索引将全文检索性能提升7倍,2PB 数据,每天新增日志量超过万亿条,峰值写入吞吐 6GB/s 。
浙江霖梓早期基于 Apache Doris 进行整体架构与表结构的重构,并基于湖仓一体和查询加速展开深度探索与实践,打造了 Doris + Paimon 的实时/离线一体化湖仓架构,实现查询提速 30 倍、资源成本节省 67% 等显著成效。
该版本持续在湖仓一体、异步物化视图、查询优化器与执行引擎、存储管理等方面进行改进提升与问题修复,进一步加强系统的性能和稳定性,欢迎大家下载体验。
中信银行信用卡中心每日新增日志数据 140 亿条(80TB),全量归档日志量超 40PB,早期基于 Elasticsearch 构建的日志云平台,面临存储成本高、实时写入性能差、文本检索慢以及日志分析能力不足等问题。因此使用 Apache Doris 替换 Elasticsearch,实现资源投入降低 50%、查询速度提升 2~4 倍,同时显著提高了运维效率。
飞轮科技推出了 Doris 的 Kubernetes Operator 开源项目(简称:Doris Operator),并捐赠给 Apache 基金会。该工具集成了原生 Kubernetes 资源的复杂管理能力,并融合了 Doris 组件间的分布式协同、用户集群形态的按需定制等经验,为用户提供了一个更简洁、高效、易用的容器化部署方案。
灵犀科技早期基于 Hadoop 构建大数据平台,在战略调整和需求的持续扩增下,数据处理效率、查询性能、资源成本问题随之出现。为此,引入 [Apache Doris](https://doris.apache.org/) 替换了复杂技术栈,升级为集存储、加工、服务为一体的统一架构,实现存储成本下降 60%,计算效率提升超 10 倍的显著成效。
3.0 版本是 Apache Doris 研发路程中的重要里程碑,他将这一进展总结为“实时之路”、“统一之路”和“弹性之路”,详细介绍了所对应的核心特性的设计思考与应用价值,揭晓了 2025 年社区发展蓝图
现代多云原生实时数据仓库 SelectDB Cloud,充分利用云原生能力,为客户提供极致性价比、融合统一、简单易用、安全稳定的云上数据分析服务。
亲爱的社区小伙伴们,Apache Doris 3.0.3 版本已于 2024 年 12 月 02 日正式发布。该版本进一步提升了系统的性能及稳定性,欢迎大家下载体验。
某全球领先网络解决方案提供商早期架构面临架构复杂、数据冗余存储、运维困难、资源利用率低、数据时效性差等问题。因此,引入 Apache Doris 替换了 Trino、Pinot 、 Iceberg 及 Kyuubi 技术栈,依赖于 Doris 的实时数据湖能力及高性能 OLAP 分析能力,统一数据湖仓及查询分析引擎,显著提升了查询性能及系统稳定性,同时实现资源成本降低 30%。
Apache Doris 物化视图进行了支持。**早期版本中,Doris 支持同步物化视图;从 2.1 版本开始,正式引入异步物化视图,[并在 3.0 版本中完善了这一功能](https://www.selectdb.com/blog/1058)。**
亲爱的社区小伙伴们,**Apache Doris 2.1.7 版本已于 2024 年 11 月 10 日正式发布。**2.1.7 版本持续升级改进,同时在湖仓一体、异步物化视图、半结构化数据管理、查询优化器、执行引擎、存储管理、以及权限管理等方面完成了若干修复。欢迎大家下载使用。
阿里云数据库 SelectDB 版是阿里云与飞轮科技联合基于 Apache Doris 内核打造的现代化数据仓库,支持大规模实时数据上的极速查询分析。通过实时、统一、弹性、开放的核心能力,能够为企业提供高性价比、简单易用、安全稳定、低成本的实时大数据分析支持。SelectDB 具备世界领先的实时分析能力,能够实现秒级的数据实时导入与同步,在宽表、复杂多表关联、高并发点查等不同场景下,提供超越一众国际知名的同类产品的优秀性能,多次登顶 ClickBench 全球数据库分析性能排行榜。
飞轮科技正式推出 Apache Doris 和 SelectDB 精选案例集 ——《走向现代化的数据仓库(2024 版)》,汇聚了来自各行各业的成功案例与实践经验。该书以行业为划分标准,辅以使用场景标签,旨在为读者提供一个高度整合、全面涵盖、分类清晰且易于查阅的学习资源库。
从 3.0 系列版本开始,Apache Doris 开始支持存算分离模式,用户可以在集群部署时选择采用存算一体模式或存算分离模式。基于云原生存算分离的架构,用户可以通过多计算集群实现查询负载间的物理隔离以及读写负载隔离,并借助对象存储或 HDFS 等低成本的共享存储系统来大幅降低存储成本。
实现写入性能提升 4 倍、使用成本节省达 80% 的显著成效
Apache Doris 2.0.15 版本已于 2024 年 9 月 30 日正式与大家见面,该版本提交了 157 个改进项以及问题修复,进一步提升了系统的性能及稳定性,欢迎大家下载体验。
飞轮科技技术副总裁姜国强于「数据分析与洞察」专场分享[阿里云数据库 SelectDB 版在日志存储分析、实时报表生成、用户行为分析及 Lakehouse 场景应用方案
快手 OLAP 系统为内外多个场景提供数据服务,每天承载近 10 亿的查询请求。原有湖仓分离架构,由离线数据湖和实时数仓组成,面临存储冗余、资源抢占、治理复杂、查询调优难等问题。通过引入 Apache Doris 湖仓一体能力,替换了 Clickhouse ,升级为湖仓一体架构,并结合 Doris 的物化视图改写能力和自动物化服务,实现高性能的数据查询以及灵活的数据治理。
2.1.6 版本在 Lakehouse、异步物化视图、半结构化数据管理持续升级改进,同时在查询优化器、执行引擎、存储管理、数据导入与导出以及权限管理等方面完成了若干修复
本文我们将聚焦企业最普遍使用的 JSON 数据,分别介绍业界传统方案以及 Apache Doris 半结构化数据存储分析的三种方案,并通过图表直观展示这些方案的优势与不足。同时,结合具体应用场景,分享不同需求场景下的使用方式,帮助用户快速选择最合适的 JSON 数据存储及分析方案。
在云原生存算分离架构下,多计算集群的实现从技术方案上看似乎并不存在过多难题。但从产品的角度而言,具备成熟易用的多计算集群能力且能运用于用户实际业务场景中,还有较多核心要点需要深度设计
该版本新增了对 Flink 1.20 的支持,并支持通过 Arrow Flight SQL 高速读取 Doris 中数据。
通过兼容 Connector 插件,Apache Doris 能够支持 Trino/Presto 可对接的所有数据源,而无需改动 Doris 的内核代码。
招联内部已有 40+ 个项目使用 Apache Doris ,拥有超百台集群节点,个别集群峰值 QPS 可达 10w+ 。通过应用 Doris ,招联金融在多场景中均有显著的收益,比如标签关联计算效率相较之前有 6 倍的提升,同等规模数据存储成本节省超 2/3,真正实现了降本提效。
早期 MiniMax 基于 Grafana Loki 构建了日志系统,在资源消耗、写入性能及系统稳定性上都面临巨大的挑战。为此 MiniMax 开始寻找全新的日志系统方案,并基于阿里云数据库 SelectDB 版内核 Apache Doris 升级了日志系统,新系统已接入 MiniMax 内部所有业务线日志数据,数据规模为 PB 级, 整体可用性达到 99.9% 以上,10 亿级日志数据的检索速度可实现秒级响应。