# 云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版 #
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湖仓一体：小米集团基于 Apache Doris + Apache Paimon 实现 6 倍性能飞跃
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。
终于有人把湖仓一体讲清楚了
湖仓一体是将数据仓库与数据湖融合的新一代数据架构，兼具结构化分析与多样化数据处理能力，实现统一存储、高效查询与深度分析，助力企业提升数据管理效率与业务决策水平。
Apache Doris 实时更新技术揭秘：为何在 OLAP 领域表现卓越？
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。
Apache Doris 在菜鸟的大规模湖仓业务场景落地实践
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。
数据不用搬，AI直接炼！阿里云AnalyticDB AI数据湖仓一站式融合AI+BI
阿里云瑶池旗下的云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版（以下简称ADB）诞生于高性能实时数仓时代，实现了PB级结构化数据的高效处理和分析。在前几年，为拥抱大数据的浪潮，ADB从传统数仓拓展到数据湖仓，支持Paimon/Iceberg/Delta Lake/Hudi湖格式，为开放的数据湖提供数据库级别的性能、可靠性和管理能力，从而更好地服务以SQL为核心的大规模数据处理和BI分析，奠定了坚实的湖仓一体基础。
实时数仓和离线数仓还分不清楚？看完就懂了
本文通俗易懂地解析了实时数仓与离线数仓的核心区别，涵盖定义、特点、技术架构与应用场景，助你快速掌握两者差异，理解数据处理的“快慢之道”。
【跨国数仓迁移最佳实践3】资源消耗减少50%！解析跨国数仓迁移至MaxCompute背后的性能优化技术
本系列文章将围绕东南亚头部科技集团的真实迁移历程展开，逐步拆解 BigQuery 迁移至 MaxCompute 过程中的关键挑战与技术创新。本篇为第3篇，解析跨国数仓迁移背后的性能优化技术。
注：客户背景为东南亚头部科技集团，文中用 GoTerra 表示。
释放Qwen3-Coder潜力：Bolt+AnalyticDB Supabase，打造真正的生产力工具
阿里云发布Qwen3-Coder，具备卓越自主编码能力，支持超长上下文窗口与工具调用，结合Bolt与AnalyticDB Supabase，实现高效开发。
构建数据中台，为什么“湖仓一体”成了大厂标配？
在大数据时代，数据湖与数据仓库各具优势，但单一架构难以应对复杂业务需求。湖仓一体通过融合数据湖的灵活性与数据仓的规范性，实现数据分层治理、统一调度，既能承载海量多源数据，又能支撑高效分析决策，成为企业构建数据中台、推动智能化转型的关键路径。
【跨国数仓迁移最佳实践1】Append Delta Table 统一存储格式创新
本系列文章将围绕东南亚头部科技集团的真实迁移历程展开，逐步拆解 BigQuery 迁移至 MaxCompute 过程中的关键挑战与技术创新。本篇为第一篇，跨国数仓迁移背后 MaxCompute 的统一存储格式创新。
注：客户背景为东南亚头部科技集团，文中用 GoTerra 表示。
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