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共 344 篇
Apache Doris + SelectDB:定义 AI 时代,实时分析的三大范式
AI 时代,实时分析已是企业数字经济中生存与成功的必需品。AI 究竟能跑多快、多准,这取决于它能多快、多准地获取实时数据。 在此背景下,究竟该如何定义“实时分析”?
实时分析
2026/03/11
易车 × Apache Doris:构建湖仓一体新架构,加速 AI 业务融合实践
告别多引擎混用!易车基于 Apache Doris 实现架构收敛,统一替换近 10 种引擎,加速 AI 业务的落地! 不仅大幅简化架构、降低运维成本,更将 Doris + AI 融合提上日程,为智能化应用铺平道路。
2026/03/06
我们用 AI Observe Stack 观测了 OpenClaw,发现 AI Agent 背后的这些隐患
OpenClaw 成为风靡全球的 AI Agent 同时,它的安全性和 AI Agent 通用的不确定性等问题也引发人们的广泛关注。基于 SelectDB 或 Apache Doris 的 AI Observe Stack 可以为 OpenClaw 提供可观测性,让 AI Agent 的每一个行为清晰可见、安全问题可被洞察,让你看清它的每一个 “脑回路”。
SelectDB Cloud
2026/03/04
实力认证!飞轮科技入选“2025北京软件核心竞争力企业(技术研发型)”
飞轮科技入选“2025北京软件核心竞争力企业(技术研发型)”,技术创新能力再获权威认证!
新闻动态
2026/03/03
Doris & SelectDB for AI 实操:从零搭建非结构化数据智能分析洞察系统
Data + AI 能用在哪些场景?具体落地又该如何操作?本文借助 SelectDB + AI,搭建一个用于收集、整合与分析全域用户反馈的智能洞察系统。以此实战,给有需求的用户提供可参考的基础方法论。
SelectDB for AI
2026/02/26
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!
Apache Doris
2026/02/10
日志成本降低 83%:云上 Elasticsearch 和 SelectDB 的基准测试及成本分析
云上日志服务中,SelectDB 相比 Elasticsearch 展现出明显的性能和成本优势。为进一步探索,本文通过基准测试对比二者表现,验证 SelectDB 在日志场景下性能与成本上的显著优势。
SelectDB Cloud
2026/02/05
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
面对万亿级广告数据存量、日均 3 亿行增量及数千个复杂查询模板的挑战,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?本文系统介绍了快手广告团队从 ClickHouse on ES 混合架构,全面迁移至 Apache Doris 的统一分析实践,最终实现查询性能提升 20~90%,写入吞吐提升 3 倍,存储效率提升 60%。
替换 ClickHouse
替换 Elasticsearch
2026/01/30
喜报频传!飞轮科技荣获 DataFun(Data+AI)、InfoQ、科创中国年度奖项
新年伊始,喜报频传。在数据驱动与 AI 融合成为核心竞争力的当下,真正的行业引领者不仅在于技术的前瞻性,更在于其构建生态、推动产业进步的实际贡献。
新闻动态
2026/01/27
SelectDB 与 亿问 Data Agent 完成产品兼容互认证,携手攻克 AI 幻觉难题
近日,北京飞轮数据科技有限公司产品 SelectDB 与上海易问数据科技有限公司产品亿问 Data Agent 平台正式完成产品兼容性互认证。基于此次合作,将 SelectDB 极致查询分析性能与亿问 Data Agent 平台 NL2LF2SQL 架构相融合,共同应对 AI 数据决策中的“幻觉”问题,推动实现 AI 时代更具业务价值的可信辅助决策平台。
新闻动态
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
基于阿里云 SelectDB 版,MiniMax 构建了覆盖国内及海外业务的统一日志可观测中台。以 SelectDB 独立负责所有日志的存储与查询分析,实现了 “一个平台,全球覆盖” 。这彻底终结了以往为不同业务集群分散部署、独立运维多套系统的复杂局面,在架构上实现了极大的简化。
用户案例
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
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。
实时分析
2026/01/22
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