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Apache Doris 高性能 Open Lake Variant 读写技术解析
面对日志、事件、AI 调用等不断变化的半结构化数据，如何既保留灵活结构，又实现高效查询？从 Doris 4.2 开始，Iceberg、Paimon 中的 Variant 数据可以直接高效读写，并通过按需读取、拆列优化和向量化计算提升查询效率。本轮测试中，相比 Spark，Doris 冷跑综合加速 15.10×、热跑 19.14×；拆列场景热跑综合加速达 58.64×，部分 Paimon 测试超过 106×。本文将介绍这些性能提升背后的关键技术。
当 Variant 遇到 Lakehouse：Apache Doris 5.0 Variant 统一解决方案
Apache Doris 5.0 把 Variant 类型从内表扩展到了 Iceberg / Paimon 等开放湖格式，使用同一种 VARIANT 类型、同一套 SQL、同一个执行引擎，即可处理不同格式的 Variant 数据。
Doris 直查 Paimon 索引：快手湖上向量检索的共建与落地
快手在生产环境用 Apache Doris 直接查询 Apache Paimon 表上的向量索引。向量与业务数据留在 Paimon 表中，检索由 Doris SQL 发起并下推到湖上执行，原有的入湖链路和 OLAP 读取方式不变。本文介绍 Paimon 2.0 的索引底座和 Doris 与 Paimon 两个社区共建的读取链路，并用千万级与亿级向量的实测结果说明实际表现。
Apache Doris+ Paimon 2.0：构建 Agentic AI 数据闭环
通过统一 SQL 打通向量检索、实时分析与结果写回，共同为 Agent 构建新鲜、可信、可验证的业务上下文
Apache Doris + Lance：让多模态数据真正进入智能驾驶与具身智能的分析闭环
智能驾驶与具身智能每天产生海量多模态数据，真正难的是从中快速找到高价值 Episode，并判断问题集中在哪些场景、版本与任务。本文介绍 Apache Doris + Lance 如何打通语义检索、结构化筛选与 OLAP 分析，在开放数据架构上实现难例挖掘、失败归因和训练评测闭环。
Apache Doris 5.0 年度版本前瞻（一）：构建统一的多模湖仓实时分析平台
Doris 面向多模湖仓的核心方向只有一条：让内表上已经验证的统一检索与实时分析能力，同样作用于 Iceberg、Paimon、Lance 与 Fluss 中的数据。数据不必为了检索和分析离开开放格式，结构化数据、Variant、全文和向量也不必分别进入不同系统。
15 分钟搭建 PostgreSQL + Apache Iceberg + Apache Doris 的湖仓分析平台
搭建一条 CDC 实时数据同步链路，往往意味着要部署 Kafka、Debezium 等额外组件。有没有更轻量、更易运维的方案？
本文将演示如何利用开源数据复制引擎 OLake，结合 Apache Iceberg 开放表格式与 Apache Doris 极速查询引擎，在 15 分钟内搭建一条端到端可运行的实时湖仓链路。
Apache Doris 4.1 全面增强 Iceberg：支持 UPDATE、MERGE INTO 与 Iceberg V3
在已有查询能力的基础上，Doris 进一步支持了 UPDATE、DELETE、MERGE INTO 等数据修改操作、完整的表结构管理与分区演进，以及 rewrite_data_files、expire_snapshots 等日常维护操作，并完整支持 Iceberg V3 格式。
快手从 ClickHouse 到 Apache Doris 的百 PB 数据、200+集群迁移实践
支撑了百 PB 级数据、 200+集群、数千张表的平滑迁移，在保障业务无感切换的同时，缩短了复杂数据加工链路，降低了集群运维和业务使用成本，也为统一内部 OLAP 分析底座打下基础。
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
浙江头部城商行基于 Apache Doris 构建了湖仓一体架构，并成功完成 200TB+ 历史数据的平滑迁移落地。在此基础上进行一系列优化，最终实现每日超 700 万次查询的稳定运行，99.95% 的查询响应时间均在 1 秒以内，更在压测中达到 1500 QPS，充分验证 Doris 具备支撑实时查询的高性能与高稳定性的能力。
Apache Doris 在小米统一 OLAP 和湖仓一体的实践
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。
上海证券 SelectDB 升级实践：湖仓流批一体落地与 Elasticsearch 全面替换
上海证券引入 SelectDB 作为核心实时分析引擎，有效弥补了实时数据处理与分析的能力短板，实现湖仓一体与流批一体，同时替换了原架构中的 Elasticsearch 组件。达成了写入性能提升 4 倍，支撑 1000+ QPS 高并发访问，关键决策响应速度 200 ms，开发效率提升 50%，运维成本大幅降低的关键收益。