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
本文档将作为一份官方指南，系统性地阐述 Apache Doris 的数据更新能力，内容涵盖其核心原理、多样的更新与删除方式、典型的应用场景，以及在不同部署模式下的性能最佳实践，旨在帮助您全面掌握并高效利用 Doris 的数据更新功能。
小米早在 2019 年便引入 Apache Doris 作为 OLAP 分析型数据库之一，经过五年的技术沉淀，已形成以 Doris 为核心的分析体系，并基于 2.1 版本异步物化视图、3.0 版本湖仓一体与存算分离等核心能力优化数据架构。本文将详细介绍小米数据中台基于 Apache Doris 3.0 的查询链路优化、性能提升、资源管理、自动化运维、可观测等一系列应用实践。
小米早在 2019 年便引入 Apache Doris 作为 OLAP 分析型数据库之一，经过五年的技术沉淀，已形成以 Doris 为核心的分析体系，并基于 2.1 版本异步物化视图、3.0 版本湖仓一体与存算分离等核心能力优化数据架构。本文将详细介绍小米数据中台基于 Apache Doris 3.0 的查询链路优化、性能提升、资源管理、自动化运维、可观测等一系列应用实践。
现代数据处理在多维度面临严峻挑战，一方面，数据量的持续增长致使传统存储成本居高不下，非结构化数据所占比例日益攀升，进一步加重了存储负担，且数据质量问题推高了存储和清洗成本；另一方面，企业内部往往存在多套系统，数据难以集成，这对数据分析的成本和时效性也提出了更高的要求。Apache Doris 作为一款具备高性能的实时分析数据库，拥有湖仓一体的能力。当它与 MinIO 这样高性能且 S3 兼容的对象存储系统相结合时，能够构建出一个高效且具备低成本特性的数据分析系统。本文将介绍基于 Apache Doris 和 MinIO 的存算分离部署教程与使用实践。
随着业务全球化扩展与数字化运营的深入推进，日志系统的规模和复杂度不断攀升，原有基于 OpenSearch 的日志平台逐渐难以满足成本控制、性能保障和可维护性等多维需求。为应对持续增长的数据压力和更灵活的分析场景，领创集团技术团队启动了日志系统的架构升级实践，并最终选择 Apache Doris 作为新一代日志系统的核心。实现了综合成本下降超 45%、查询性能提升 5 倍、日志写入达到准实时以及灵活的运维策略等一系列显著收益。
企业数据分析能力从TP系统起步，随业务发展历经扩展优化，最终走向AP系统独立建设。Apache Doris凭借高并发、低延迟、实时更新与强查询性能，成为实时分析架构升级的理想选择，助力网易云音乐、快手、拉卡拉等企业实现性能倍增与成本优化。
Apache Doris 在最新 RTABench 实时分析榜单中登顶，性能达 ClickHouse 的6倍、PostgreSQL 的30倍、MongoDB 的100倍。依托 MPP 架构、列式存储、Pipeline 引擎与智能优化器，Doris 在多表关联、实时查询等场景表现卓越，成为实时分析新标杆。
Doris MCP Server 0.5.1 升级发布，增强全局SQL超时、自愈连接池，新增数据治理八项能力，支持ADBC协议提速3-10倍，升级日志系统与调参文档，兼容0.4.x版本，助力企业高效稳定数据分析。
货拉拉基于Apache Doris构建高效用户画像系统，实现标签管理、人群圈选与行为分析的统一计算引擎，支持秒级响应与大规模数据导入，显著提升查询效率与系统稳定性，助力实时化、智能化运营升级。
Apache Doris 4.0 正式发布！深度融合AI与搜索能力，支持向量索引、AI函数、全文检索打分，强化离线计算稳定性，提升查询性能与数据质量，助力企业构建高效实时数仓。
Planet深耕支付与税务数字化近40年，服务全球零售、酒店与旅游行业。为应对数据增长挑战，其数据团队将数仓从Snowflake迁移至Apache Doris，实现月成本降低80%、查询性能提升最高90倍，并达成实时分析能力，构建了高效、低成本、可扩展的数据新架构，为业务发展奠定坚实基础。
Doris MCP Server v0.6.0 重磅发布！全面升级为企业级认证与数据库管理系统，支持多租户隔离、Token绑定配置、热重载免重启、Web可视化管理。增强安全防护、连接池性能飞跃，助力多租户SaaS与高可用生产环境，平滑兼容旧版本，开启数据管理新时代。
Apache Doris 数据导入机制基于分布式架构，通过 FE 与 BE 协同实现高效、可靠的数据写入。本文深入解析其核心流程、事务管理与性能瓶颈，涵盖 Stream Load、Broker Load 等多种导入方式，重点剖析 MemTable 前移、存算分离优化等关键技术，并提供表结构设计、攒批策略、分桶配置等实战优化方案，帮助用户在延迟与吞吐间取得平衡，显著提升数据导入效率。
Apache Doris 推出 AI_AGG 与 EMBED 两大核心函数，实现文本智能聚合与语义向量化分析。AI_AGG 支持海量文本动态预聚合，EMBED 结合向量函数实现相似度检索、问答匹配等场景，原生集成 AI 能力至 SQL，让数据分析更智能高效。
在分布式环境下，分区对性能的影响不可小觑。本文深度、详尽的讲解 Apache Doris 自动分区设计思考，并就多线程复杂并发场景下所面临的挑战，一一剖析 Doris 自动分区设计时的应对策略。
基于 Apache Doris 替换了早期架构中 Kylin、Druid、Clickhouse、Elasticsearch、HBase 等引擎，统一了实时分析架构，并广泛应用于广告系统、日志平台和会员报表分析等典型场景，导入性能提升 3～30 倍，机器成本整体降低 55%、部分场景下高达 85%，每年节省数百万成本，综合效能提升 3～7 倍等显著收益，本文将详尽介绍基于 Doris 架构升级及在这些场景中的应用实践。
SelectDB Studio 提供 Desktop & Server 双版本，专注于为用户提供高效、便捷的可视化操作体验，帮助数据开发者、DBA 低门槛、高效率地对 Apache Doris 及其兼容数据库中的数据进行可视化开发和管理。
Doris 与 ClickHouse 各有优势，但在运维效率、集群自动化能力、故障恢复机制以及开源治理模型方面，Doris 展现出了更成熟、更开放、更面向云原生架构的产品能力。对于希望构建可控、弹性、高可用分析平台的团队而言，Doris 提供了一个更具确定性和长期价值的选择。而 ClickHouse 仍是极具性能优势的分析引擎，但其闭源方向的转变可能需要用户在技术与商业之间做出更谨慎的权衡。
Apache Doris 4.0 原生集成 LLM 函数，将大语言模型能力深度融入 SQL 引擎，实现文本处理智能化与数据分析一体化。通过十大函数，支持智能客服、内容分析、金融风控等场景，提升实时决策效率。采用资源池化管理，保障数据一致性，降低传输开销，毫秒级完成 AI 分析。结合缓存复用、并行执行与权限控制，兼顾性能、成本与安全，推动数据库向 AI 原生演进。
Apache Doris 3.1 正式发布！全面升级半结构化分析，支持 VARIANT 稀疏列与模板化 Schema，提升湖仓一体能力，增强 Iceberg/Paimon 集成，优化存储引擎与查询性能，助力高效数据分析。
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。
波司登集团升级大数据架构，采用阿里云数据库 SelectDB 版，实现资源隔离与弹性扩缩容，查询性能提升 2-5 倍，总体成本降低 30% 以上，效率提升 30%，助力销售旺季高效运营。
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。
亲爱的社区小伙伴们，Apache Doris 2.1.10 版本已正式发布。2.1.10 版本对湖仓一体、半结构化数据类型、查询优化器、执行引擎、存储管理进行了若干改进优化。欢迎大家下载使用。
在即将发布的 Apache Doris 4.0 版本中，我们正式引入了一系列 LLM 函数，将前沿的 AI 能力与日常的数据分析相结合，无论是精准提取文本信息，还是对评论进行情感分类，亦或生成精炼的文本摘要，皆可在数据库内部无缝完成。
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。
在 Apache 基金会管理的近 300 个顶级项目中，Doris 已经成为仅次于 Apache Airflow 的全球第二大影响力项目。
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。
森马引入阿里云 SelectDB 替换原 Elasticsearch + 业务库混合架构，统一分析 16+ 核心业务，打通 BI 组件，大幅简化数据同步链路和分析系统架构。实现复杂查询 QPS 提升 400%，响应时间缩短至秒级，亿级库存流水聚合查询缩短至 8 秒内的显著收益，有效驱动森马全渠道运营效率持续增长与业务创新。
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
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。
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