数据仓库

云原生数据仓库 ADB PostgreSQL 全托管 Supabase 服务，彻底打通AI原生应用的快速落地通路。本次分享将重点介绍 ADB Supabase 核心能力，并通过实战演示，带您学习如何使用 MCP Server 实现全栈 Agent 自主开发，以及如何结合 Bolt 和 Qwen3-Coder 大模型，快速构建 Web、APP 和小程序等多样化应用。免费开通指南：https://help.aliyun.com/zh/analyticdb/analyticdb-for-postgresql/user-guide/supabase/

在第16届中国数据库技术大会（DTCC2025）大会上，ClickHouse Inc技术总监王鹏程，根据自己和团队在ClickHouse的技术实践经历，发表了题为《ClickHouse在AI领域的进展和应用》的主题演讲，分享了ClickHouse在现代数据架构中的创新应用，特别是在向量搜索、智能代理分析、机器学习数据管理等关键领域的突破。本文由ITPUB整理，经王鹏程老师授权发布。以下为演讲实录。

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。

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。

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~

阿里云 SelectDB 是由阿里云与飞轮科技合作，基于 Apache Doris 研发的新一代云原生实时数据仓库，聚焦于满足企业级大数据分析需求，广泛应用于实时报表分析、即席多维分析、日志检索分析、湖仓一体分析等场景，致力于为客户提供极致性能、简单易用的数据分析服务。 本方案基于阿里云 SelectDB 构建高性能、低成本、开放的日志存储与分析解决方案，覆盖运维监控、安全审计、业务分析等场景，并通过倒排索引与分级存储实现数据亚秒级检索。在同样的资源下，本方案写入性能达 Elasticsearch 的 5 倍，存储空间占用仅需 Elasticsearch 的 1/4，性价比总体提升 5 倍。

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

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。

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。

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。

为解决自建TiDB带来的运维难题和高昂成本，华鼎采用阿里云PolarDB MySQL与AnalyticDB MySQL，通过Zero-ETL实现数据无感集成，大幅降低成本、提升性能和效率，并实现了异地灾备、秒级查询和BI分析等功能，助力业务快速发展。

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。

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%。