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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。
湖仓一体：小米集团基于 Apache Doris + Apache Paimon 实现 6 倍性能飞跃
本文的核心观点是：“架起数据库与数据湖的桥梁” 并非趋势，而是破局的关键。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。
顺丰科技：从 Presto 到 Doris 湖仓构架升级，提速 3 倍，降本 48%
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。
Apache Flink + Doris 实时湖仓解决方案
Apache Doris 是一款基于 MPP 架构的高性能、实时分析型数据库。它以高效、简单和统一的特性著称，能够在亚秒级的时间内返回海量数据的查询结果。Doris 既能支持高并发的点查询场景，也能支持高吞吐的复杂分析场景。
网易游戏 x Apache Doris：湖仓一体架构演进之路
网易游戏引入 Apache Doris 升级架构，先是替换 Elasticsearch、Hbase、Clickhouse 构建了实时数仓，而后基于 Apache Doris 和 Iceberg 构建了湖仓融合架构，实现架构的大幅简化及统一。目前，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。
天翼云：Apache Doris + Iceberg 超大规模湖仓一体实践
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。天翼云基于 Apache Doris 和 Apache Iceberg 构建的湖仓一体方案，兼具灵活性、高性能和低成本优势，同时满足了报表和 BI 分析、湖仓融合分析、日志存储分析、高并发实时分析、MPPDB 国产化替代等多种场景需求。
从湖仓分离到湖仓一体，四川航空基于 SelectDB 的多源数据联邦分析实践
随着川航大规模数据导入需求增长，数据响应频繁出现卡顿，原 Hadoop + Apache Doris 的数据架构存在许多痛点。经过综合选型对比，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。