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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。

中通快递基于 SelectDB 构建了湖仓分析架构，补齐 OLAP 分析能力。在离线场景中，实现 2000+ QPS 并发点查；在实时场景中，仅以 1/3 原集群机器数量覆盖所有业务，90% 分析任务从 10 分钟缩短至 1 分钟内，投入产出比大幅提升。

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。

随着银行业数字化转型加速，传统分析体系面临着指标治理碎片化、实时响应不足、业务闭环缺失等结构性挑战。2023 年，宇信科技联合 SelectDB 基于 Apache Doris 重构智能分析体系，实现复杂查询 PB 级数据秒级分析，打通业务断点，显著提升实时监控能力与业务决策效率。

本文介绍了 Apache Doris 在菜鸟的大规模落地的实践经验，菜鸟为什么选择 Doris，以及 Doris 如何在菜鸟从 0 开始，一步步的验证、落地，到如今上万核的规模，服务于各个业务线，Doris 已然成为菜鸟 OLAP 数据分析的最优选型。

浩瀚深度旗下企业级大数据平台选择 Apache Doris 作为核心数据库解决方案，目前已在全国范围内十余个生产环境中稳步运行，其中最大规模集群部署于 117 个高性能服务器节点，单表原始数据量超 13PB，行数突破 534 万亿，日均导入数据约 145TB，节假日峰值达 158TB，是目前已知国内最大单表。凭借 Apache Doris 的高可靠、高性能与高可扩展能力，该集群已持续稳定运行半年以上，充分验证了其在超大规模数据场景下的卓越表现。

森马引入阿里云 SelectDB 替换原 Elasticsearch + 业务库混合架构，统一分析 16+ 核心业务，打通 BI 组件，大幅简化数据同步链路和分析系统架构。实现复杂查询 QPS 提升 400%，响应时间缩短至秒级，亿级库存流水聚合查询缩短至 8 秒内的显著收益，有效驱动森马全渠道运营效率持续增长与业务创新。

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。

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。

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。