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拉卡拉 x Apache Doris：统一金融场景 OLAP 引擎，查询提速 15 倍，资源直降 52%
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。
Apache Doris 的高效桌面 GUI 工具正式发布
SelectDB Studio Desktop v1.0.0 已经正式发布！这是一款专为 Apache Doris 及其兼容数据库打造的桌面 GUI 工具，为数据开发者和数据库管理员提供了高效、便捷的可视化管理体验。
为什么 Apache Doris 是比 Elasticsearch 更好的实时分析替代方案？
Elasticsearch 与 Apache Doris 在可观测性、网络安全和实时分析领域均有广泛应用。Elasticsearch 在存储资源与写入成本方面存在较高开销，相比之下，Apache Doris 利用其高效存储架构、存储压缩比等特性显著降低了资源消耗，并提供了更完善的分析能力以及更优的查询性能。
MiniMax GenAI 可观测性分析 ：基于阿里云 SelectDB 构建 PB 级别日志系统
阿里云SelectDB作为MiniMax日志存储服务的核心支撑，为在线和离线业务提供了高效、稳定的查询与聚合分析能力。其支持实时物化视图、租户资源隔离、冷热分离等企业级特性，不仅有效解决了日志场景下PB级别数据查询的性能瓶颈，还通过智能化的资源调度与存储优化，实现了成本与效率的最佳平衡，为业务的高效运转提供了坚实保障。
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。
SelectDB 实时分析性能突出，宝舵成本锐减与性能显著提升的双赢之旅
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，达成写入速度提升 10 倍，成本直降 30% 的显著成效。
云原生时代的架构革新，Apache Doris 存算分离如何实现弹性与性能双重提升
随着云基础设施的成熟，Apache Doris 3.0 正式支持了存算分离全新模式。基于这一架构，能够实现更低成本、极致弹性以及负载隔离。本文将介绍存算分离架构及其优势，并通过导入性能、查询性能、资源成本的测试，直观展现存算分离架构下的性能表现，为读者提供具体场景下的使用参考。
Apache Doris 3.0.4 版本正式发布
亲爱的社区小伙伴们，Apache Doris 3.0.4 版本已于 2025 年 02 月 28 日正式发布。该版本在存算分离、存储、湖仓一体、查询优化器以及执行引擎持续升级改进，欢迎大家下载使用。
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。
数据无界、湖仓无界，Apache Doris 湖仓一体典型场景实战指南（下篇）
在上一篇文章中，全面介绍了湖仓一体演进历程以及 Apache Doris 湖仓一体解决方案，本文将进一步深入，聚焦于 湖仓分析加速、多源联邦分析、湖仓数据处理 这三个典型场景，分享 Apache Doris 湖仓一体方案的最佳实践。
数据无界、湖仓无界， Apache Doris 湖仓一体解决方案全面解读（上篇）
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。
京东广告基于 Apache Doris 的冷热数据分层实践
京东广告先后尝试了 Apache Doris 数据湖、冷热数据分层方案，并在冷热分层方案的基础上，对查询优化器、分桶裁减、前缀索引、物化视图等持续改进及优化，最终实现存储成本降低 87%、并发查询性能提升超 10 倍、以及查询延迟大幅缩短的显著收益。