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某头部保险公司基于 SelectDB 的统一 OLAP 架构实践
某头部保险公司引入 SelectDB 建设统一 OLAP 底座，支撑百亿级明细查询与复杂分析。上线后，典型查询响应提速 50%，资源峰值下降约 20%，并为统一实时分析与智能化应用奠定基础。
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。
Doris Summit 2026 议题征集正式开启
议题提交截止时间为 2026 年 9 月 30 日
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。
统一全文检索与 SQL 分析：Apache Doris 日志分析实践
近年来，分析数据库开始逐步引入原生全文检索能力，希望将文本搜索与 SQL 分析统一到同一个查询框架中。Apache Doris 提供的 search() 函数，就是这一方向的实践。
开源！Apache Doris 上线 Profile 可视化诊断：基于 Doris Skills 破解 AI 误诊难题
正式上线[ Profile 诊断页面](https://doris.apache.org/profile-analysis)。用户上传 Profile 文件后，即可直观查看查询的逻辑执行计划、物理执行分片，并快速定位耗时节点。同时，系统支持生成从结论、证据链到行动建议的完整 AI 诊断报告
Apache Doris 在内容 AI 生产链路中的实践：从内容打标到可追溯数据链路
本文结合内容电商 AI 打标真实痛点，深度拆解如何解耦特征（Feature）、决策（Decision）与结果（Result），并基于 Apache Doris 4.x（VARIANT 半结构化 + 混合检索 + 增量物化视图）搭建统一的内容事实库，实现从模型推理到全链路可追溯的数据治理，为上层 AI Agent 打造坚实的数据底座。
SelectDB 与金乌数据库达成战略合作，共拓信创数据基础设施新实践
此次战略合作，是 SelectDB 与金乌数据库（Kingwow）构建开放、互利数据技术生态的重要一步。
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。