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个人介绍

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

擅长的技术

  • 数据库
  • 数据处理
  • BI
  • 数据建模
  • 数据可视化
  • OLAP
  • 运维
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暂时未有相关通用技术能力~

云产品技术能力:

暂时未有相关云产品技术能力~

阿里云技能认证

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2026年06月

  • 06.22 16:12:32
    发表了文章 2026-06-22 16:12:32

    秒级弹性、最高降本 70%:SelectDB Serverless 如何重塑云数仓资源效率

    阿里云设计 SelectDB Serverless 的初衷,正是为了解决这一资源供需矛盾,实现资源按需供给与按使用量计费,在负载高峰时补齐资源,在低谷时释放资源。本文将从问题出发,拆解 SelectDB Serverless 的架构设计、核心能力与适用场景
  • 06.15 18:15:38
    发表了文章 2026-06-15 18:15:38

    2026 SelectDB AI 产品发布会:Agent Native 数据基础设施能力全景发布

    “只有解决好极速、统一、Agent Native 与 Cloud 弹性四个挑战,才能成为 Agent 时代最好的分析引擎。”
  • 06.09 14:55:34
    发表了文章 2026-06-09 14:55:34

    Agentic Analytics 时代,AI Agent 真正需要怎样的数据基座?

    飞轮科技创始人马如悦指出:Agentic Analytics 的落地瓶颈不在模型,而在数据基座。SelectDB(基于 Apache Doris)以实时极速分析、湖仓一体联邦查询、语义建模与MCP接口,支撑AI Agent实现快响应、广覆盖、可理解的智能分析。(239字)
  • 06.02 17:41:43
    发表了文章 2026-06-02 17:41:43

    从 Machine-Readable 到 Agent-Ready:面向智能体的数据库接口演进

    新业务上线前,AI助手发现Doris分桶键`tenant_id`存在写入热点隐患,提出改用均匀分桶+`tenant_id`前置排序的优化方案。该实践揭示:数据库正从“人机交互”迈向“AI Agent原生协作”,SelectDB通过CLI+Skill双闭环,实现内核调优与云上运维的智能协同。
  • 05.27 11:17:36
    发表了文章 2026-05-27 11:17:36

    97% 召回率、900 QPS:Apache Doris 4.1 生产级向量检索的工程实践

    本文详解 Apache Doris 4.1 原生向量检索实践:通过 IVF 算法降本、IVF_ON_DISK 冷热分层与 PQ 量化,大幅压缩内存;首创 ANN Index Only Scan,实现 900 QPS 与 97% 召回率;原生支持向量+结构化混合查询及 RRF 多路融合,以统一 SQL 破解大模型时代海量数据存算难题。
  • 05.21 17:22:43
    发表了文章 2026-05-21 17:22:43

    Agent 时代,为什么传统的可观测方案不适用了?

    Agent时代,系统“运行正常”不等于任务“做对了”。传统可观测聚焦稳定性,却无法评估语义正确性、推理合理性与业务效果。新范式需融合Trace、评估与归因,实现“观测→评估→优化”闭环,支撑可信AI落地。
  • 05.20 15:15:02
    发表了文章 2026-05-20 15:15:02

    PB 级自动驾驶数据秒级检索:Apache Doris 统一多模态数据平台实践

    多模态数据成企业核心资产,但PB级管理挑战巨大。本文介绍某自动驾驶公司以Apache Doris统一标签、元数据、全文及向量检索,将查询从分钟级降至秒级,实现千亿数据高并发实时分析。

2026年05月

  • 05.29 14:34:21
    发表了文章 2026-05-29 14:34:21

    别把懂语义和查事实混为一谈:企业级 Agent 真正缺的是什么?

    企业级Agent落地最大痛点:懂语义却查不准业务事实。纯向量检索难撑复杂混合查询,真正缺失的是**实时、统一、多模的上下文数据入口**。Apache Doris/SelectDB凭借极速分析、Hybrid Search与多模融合能力,正从OLAP引擎进化为AI-native的Context Engine。
  • 05.15 16:45:26
    发表了文章 2026-05-15 16:45:26

    Litefuse 正式发布:Agent 可观测与效果评估, 比 Langfuse 成本低 88%

    Litefuse 是一个 Agent 可观测与评估平台,兼容 Langfuse SDK 和 100 多个 AI 生态,并支持 Hermes、OpenClaw、Claude Code 等通用 Agent。存储成本比 Langfuse 降低 88%、简化部署架构、Trace 文本检索效率提升 10 倍,帮助团队以更低成本构建可靠的观测平台。
  • 05.15 11:54:02
    发表了文章 2026-05-15 11:54:02

    Agent 应用范式下,企业数据基础设施如何演进?

    Agent正重塑企业智能化入口:它统一“人”与“能力”的接口,让目标驱动执行。SelectDB发布会将探讨——当Agent成为新范式,实时OLAP引擎如何成为数据栈核心?6月11日14:00,揭晓Agentic Analytics新架构。
  • 05.14 15:27:54
    发表了文章 2026-05-14 15:27:54

    时间序列近邻关联性能实测:Doris ASOF JOIN 领先 ClickHouse、DuckDB

    Doris 4.0.5/4.1.0 正式支持高性能 ASOF JOIN,专为交易撮合、行情补全、事件归因等时间序列近邻关联场景设计。实测全面领先 ClickHouse(快近2倍)、DuckDB(快3倍以上),在大小表、亿级数据、乱序、稀疏、低NDV等真实业务场景下均稳定高效,已落地金融核心分析。

2026年04月

2026年03月

  • 03.18 15:23:43
    发表了文章 2026-03-18 15:23:43

    PostgreSQL + Apache Doris:构建用于实时分析的 HTAP 架构

    本文介绍如何通过 PostgreSQL + Apache Doris 构建 HTAP 架构:PostgreSQL 专注高并发事务,Doris 承担实时分析。借助 CDC 实时同步、MOW 引擎秒级更新、向量化查询与分层存储,实现事务/分析物理隔离、查询提速数倍、成本显著降低。
  • 03.18 15:22:58
    发表了文章 2026-03-18 15:22:58

    OLAP 无需事务?Apache Doris 如何让实时分析兼具事务保障

    Apache Doris 内置轻量级强一致事务机制,支持 READ COMMITTED 隔离级别与 Label 幂等写入,彻底打破“OLAP 无需事务”认知。兼容存算一体(三阶段提交)与存算分离(FoundationDB)架构,保障实时分析“又快又准”,是业界少数兼具高性能、低延迟与金融级一致性的实时分析引擎。
  • 03.18 15:22:17
    发表了文章 2026-03-18 15:22:17

    Apache Doris + SelectDB:定义 AI 时代,实时分析的三大范式

    我们正处数据与智能深度耦合时代,AI能力边界取决于实时数据获取速度与精度。Apache Doris是为实时而生的统一分析引擎,支持秒级更新、亚秒查询、多模数据(含向量)、AI增强(RAG/Embedding)及存算分离,大幅降本增效。SelectDB提供全托管云服务,助力企业实现内部分析、客户洞察与AI代理三大实时范式。
  • 03.10 14:51:09
    发表了文章 2026-03-10 14:51:09

    Apache Doris在易车AI +实时湖仓技术架构的落地实践

    易车基于Apache Doris构建湖仓一体架构,统一替换Druid、ClickHouse等近10种引擎,融合Paimon+Hive实现流批一体;支撑实时多维分析、用户画像与BI报表,并探索Doris+AI(ChatBI、Data Agent)智能应用,打造高效、实时、智能的数据底座。(239字)
  • 03.06 17:33:36
    发表了文章 2026-03-06 17:33:36

    我们用 AI Observe Stack 观测了 OpenClaw,发现 AI Agent 背后的这些隐患

    本文基于 AI Observe Stack 构建的 OpenClaw 可观测系统是使用 AI 在一天内完成的。用户也可以用阿里云 SelectDB 云服务或者开源 Apache Doris 在几分钟内快速搭建起来亲身体验

2026年02月

  • 02.28 12:00:55
    发表了文章 2026-02-28 12:00:55

    Apache Doris 4.0.3 版本正式发布

    亲爱的社区小伙伴们,**Apache Doris 4.0.3 版本已正式发布。**此版本新增了在 AI & Search、湖仓一体、查询引擎等方面的能力,并同步进行了多项优化改进及问题修复,欢迎下载体验!
  • 02.02 11:51:29
    发表了文章 2026-02-02 11:51:29

    快手:从分散存储到统一分析,Apache Doris 在万亿规模广告场景的应用

    面对日增 3 亿行、万亿规模存量广告数据,快手广告数据平台如何突破性能瓶颈、实现架构统一与体验跃升? 快手引入 Apache Doris 替换 ClickHouse、Elasticsearch,从分散存储到统一分析,实现查询性能提升 20~90%,单表写入吞吐 300 万行/秒,存储效率提升 60%!

2026年01月

  • 01.27 11:30:28
    发表了文章 2026-01-27 11:30:28

    上市大模型企业数据基础设施的选择:MiniMax 基于阿里云 SelectDB 版,打造全球统一AI可观测中台

    MiniMax 作为上市大模型企业,基于阿里云 SelectDB 打造 AI 可观测中台,实现“一个平台,全球覆盖”。这一成功实践足以表明:SelectDB 能够很好满足 AI 时代海量数据实时处理与分析的需求,为同样需求的 AI 大模型企业提供了一个高性能、低成本的可靠技术解决方案。
  • 01.23 16:00:56
    发表了文章 2026-01-23 16:00:56

    构建 AI 数据基座:思必驰基于 Apache Doris 的海量多模态数据集管理实践

    面对海量多模态数据管理困境,思必驰通过构建以 Apache Doris 为核心的数据集平台,实现了数据从“散、乱、滞”到“统、明、畅”的转变。在关键场景中,存储占用下降 80%、查询 QPS 提升至 3w,不仅实现可量化的效率提升和成本优化,更系统化地提升了 AI 研发效率与模型质量。
  • 01.21 16:56:48
    发表了文章 2026-01-21 16:56:48

    AI 能力揭秘(五):Apache Doris 原生向量检索的设计及实现

    随着大模型和多模态 AI 的快速发展,向量已成为文本、图像、音视频等多元数据的通用语义表示。在这种背景下,检索增强生成(RAG)技术成为连接私有知识与大模型的核心桥梁,而高效的向量检索则是其关键支柱。 与将向量检索视为独立外挂服务的方案不同,Apache Doris 4.0 选择将向量检索能力深度集成于其 MPP 分析型数据库内核。实现向量检索与 SQL 计算、实时分析和事务保障的无缝融合。 本文旨在深入剖析 Doris 向量检索的系统级设计与工程实践,展示其如何在性能、易用性与规模扩展之间取得的平衡。
  • 01.13 20:28:43
    发表了文章 2026-01-13 20:28:43

    驾驭 CPU 与编译器:Apache Doris 实现极致性能的底层逻辑

    Apache Doris 的演进给我们提供了一个生动的答案——它不仅跟随硬件与编译器的发展而演进,更主动地通过向量化、模板化、指令级并行与精细的用户态调度模式,将每一代 CPU 的潜力推向理论极限。
  • 01.12 17:04:45
    发表了文章 2026-01-12 17:04:45

    从 Greenplum 到 Doris:集群缩减 2/3、年省数百万,度小满构建超大规模数据分析平台经验

    面对日益增长的业务体量与复杂多变的分析需求,选用一个高效、可靠的数据库系统,已成为支撑业务稳健发展与快速创新的关键。Apache Doris 以其出色的性能表现与高度灵活的架构,成为众多场景下的优选方案,详情阅读原文。

2025年12月

  • 12.30 21:03:33
    发表了文章 2025-12-30 21:03:33

    Doris Catalog 已上线!性能提升 200x ,全面优于 JDBC Catalog,跨集群查询迈入高性能分析时代

    Apache Doris 4.0.2 版本推出重磅特性:Doris Catalog。该功能专为跨 Doris 集群联邦分析设计,支持通过 Arrow Flight 和虚拟集群两种模式,进行更高效、更贴合原生优化的跨集群查询。
  • 12.19 19:43:58
    发表了文章 2025-12-19 19:43:58

    Apache Doris 4.0.2 版本正式发布

    亲爱的社区小伙伴们,Apache Doris 4.0.2 版本已正式发布。此版本新增了在 AI & Search、函数、物化视图、Lakehouse 等方面的功能,并同步进行了多项优化改进及问题修复,欢迎下载体验!
  • 12.18 17:28:50
    发表了文章 2025-12-18 17:28:50

    较 Trino 省 67% 成本,速度快 10 倍,中通快递基于 SelectDB 的湖仓分析架构

    中通快递基于 SelectDB 构建了湖仓分析架构,补齐 OLAP 分析能力。在离线场景中,实现 2000+ QPS 并发点查;在实时场景中,仅以 1/3 原集群机器数量覆盖所有业务,90% 分析任务从 10 分钟缩短至 1 分钟内,投入产出比大幅提升。
  • 12.18 16:45:04
    发表了文章 2025-12-18 16:45:04

    Apache Doris AI 能力揭秘(四):HSAP 一体化混合搜索架构全解

    AI 时代正在重塑数据库的角色。过去,数据库主要为人类分析者提供报表与查询能力;而现在,越来越多的查询来自智能代理(Agent),它们会自动检索知识、过滤数据、组合多种信号,并将数据库作为“实时信息源”支撑推理与决策。
  • 12.12 11:25:12
    发表了文章 2025-12-12 11:25:12

    面向 Agent 的高并发分析:Doris vs. Snowflake vs. ClickHouse

    智能体能够独立推理、实时分析数据,甚至主动触发行动。这意味着分析模式正从被动报告转向主动决策,处理模式也从以查询为中心转向以语义和响应为中心。 这一转变对数据基础设施提出巨大挑战:工作负载已从“少量用户、繁重查询、慢容忍度”转变为“海量用户(智能体)、轻量级/迭代查询、零延迟容忍度”。如果数据库系统无法满足高并发低延迟的查询需求,那么其上构建的 AI 智能体就会变得缓慢、笨拙,尤其是在一些信息检索的领域产生幻觉,给人误导性的结果。 因此,面向智能体的高并发和低延迟处理能力,已不再是可选项,而是决定数据仓库能否支撑 AI 时代的生存基石。
  • 12.11 17:21:31
    发表了文章 2025-12-11 17:21:31

    浙江头部城商行:每日 700 万查询、秒级响应,Apache Doris 查算分离架构破局资源冲突

    在当前银行业务全面线上化、实时化的驱动下,浙江省头部城商行亟需构建一个能够同时承载海量数据加工与高并发实时查询的数据平台,以支撑精准营销、实时风控和智能决策等关键业务。 在这一数字化转型进程中,我们最终引入了 Apache Doris 作为湖仓一体架构的核心组件。Doris 凭借其卓越的查询性能、高吞吐、对标准 SQL 的完整支持以及高效的实时数据摄入能力,在多个候选方案中脱颖而出。尤其值得一提的是,其架构的灵活度及可扩展性、极大降低了运维难度和成本投入。截至目前,我们已顺利完成 200TB+ 历史数据的平滑迁移与落地,为后续的深度应用奠定了坚实基础。
  • 12.04 16:31:18
    发表了文章 2025-12-04 16:31:18

    Apache Doris 实时更新全解:从设计原理到最佳实践|Deep Dive

    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。
  • 12.03 11:43:08
    发表了文章 2025-12-03 11:43:08

    云上数据安全新范式:Apache Doris IAM Assume Role 解锁无密钥访问 AWS S3 数据

    本文介绍了 Apache Doris 基于 AWS IAM Assume Role 的无密钥访问能力,解决传统 AK/SK 长期暴露、权限难控与审计困难等问题。通过临时令牌与最小权限机制,Doris 能安全访问 S3 并在 FE/BE 扩容时自动校验角色绑定,全面支持 Load、TVF、Export 等场景。
  • 发表了文章 2026-06-22

    秒级弹性、最高降本 70%:SelectDB Serverless 如何重塑云数仓资源效率

  • 发表了文章 2026-06-15

    2026 SelectDB AI 产品发布会:Agent Native 数据基础设施能力全景发布

  • 发表了文章 2026-06-10

    从 Machine-Readable 到 Agent-Ready:面向智能体的数据库接口演进

  • 发表了文章 2026-06-10

    97% 召回率、900 QPS:Apache Doris 4.1 生产级向量检索的工程实践

  • 发表了文章 2026-06-10

    Agent 时代,为什么传统的可观测方案不适用了?

  • 发表了文章 2026-06-10

    PB 级自动驾驶数据秒级检索:Apache Doris 统一多模态数据平台实践

  • 发表了文章 2026-05-15

    Litefuse 正式发布:Agent 可观测与效果评估, 比 Langfuse 成本低 88%

  • 发表了文章 2026-05-15

    Agent 应用范式下,企业数据基础设施如何演进?

  • 发表了文章 2026-05-14

    时间序列近邻关联性能实测:Doris ASOF JOIN 领先 ClickHouse、DuckDB

  • 发表了文章 2026-04-30

    基于 SelectDB 实现 Hive 数据湖统一分析:洋钱罐全球一体化探索分析平台升级实践

  • 发表了文章 2026-04-30

    从 T+1 到分钟级:金城银行基于 Apache Doris 构建高可靠、强一致的实时数据平台

  • 发表了文章 2026-04-13

    AI 成为主流负载后,数据基础设施将如何演进?|Apache Doris 2026 Roadmap

  • 发表了文章 2026-04-09

    写入快 2 倍,查询快 6 倍,存储成本反降 50%:丰巢日志平台从 ELK 升级为 Apache Doris

  • 发表了文章 2026-03-18

    OLAP 无需事务?Apache Doris 如何让实时分析兼具事务保障

  • 发表了文章 2026-03-06

    我们用 AI Observe Stack 观测了 OpenClaw,发现 AI Agent 背后的这些隐患

  • 发表了文章 2026-02-28

    Apache Doris 4.0.3 版本正式发布

  • 发表了文章 2026-02-02

    快手:从分散存储到统一分析,Apache Doris 在万亿规模广告场景的应用

  • 发表了文章 2026-01-27

    上市大模型企业数据基础设施的选择:MiniMax 基于阿里云 SelectDB 版,打造全球统一AI可观测中台

  • 发表了文章 2026-01-23

    构建 AI 数据基座:思必驰基于 Apache Doris 的海量多模态数据集管理实践

  • 发表了文章 2026-01-21

    AI 能力揭秘(五):Apache Doris 原生向量检索的设计及实现

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