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共 91 篇
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PostgreSQL 实时同步到 Apache Doris:一站式 CDC 解决方案
该方案将数据采集、任务调度、数据写入、断点续传等能力统一集成到 Doris Job 调度框架中,无需部署额外的 CDC 工具、消息队列或计算引擎。
吴迪,SelectDB 内核研发工程师 · 2026/7/22
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宽表元数据膨胀怎么解?Doris Segment V3 对比 Parquet、Lance
要让查询真正只为目标列付出元数据成本,思路无非有三种:让 Footer 更容易定位,把重型列元数据搬出 Footer,或者直接删掉其中不必要的内容。Parquet、Lance 和 Doris 的差别,主要在于三种方法的取舍,以及它们能改动到什么程度。
陈明雨,Apache Doris PMC Chair · 2026/7/14
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Agent 场景动态 JSON 性能拆解:Apache Doris 比 ClickHouse 快 7 倍、比 Elasticsearch 快 2 倍
为什么同样都支持 JSON,不同数据库在 Agent 日志场景下的性能差异会如此明显?
李航宇,飞轮科技内核开发工程师 · 2026/7/10
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Apache Doris 在 AgentLogsBench 中领先,支撑 Agent 可观测性生产负载
Agent 可观测性需要一种能够统一承载多种访问模式的新型系统能力
SelectDB 技术团队 · 2026/7/7
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Apache Doris Python UDF:让 SQL 直接调用 Python 生态,支撑 Agent 时代复杂业务逻辑
Doris Python UDF 提供的不只是一个函数扩展机制,而是一条连接 Doris 高性能分析能力与 Python 生态的通道。
李昊鹏、林真祺,SelectDB 查询引擎研发团队 · 2026/7/1
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秒级弹性、最高降本 70%:SelectDB Serverless 如何重塑云数仓资源效率
阿里云 SelectDB Serverless 可实现资源按需供给与按使用量计费,在负载高峰时补齐资源,在低谷时释放资源。
姜国强,飞轮科技产品副总裁 · 2026/6/17
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97% 召回率、900 QPS:Apache Doris 4.1 生产级向量检索的工程实践
针对大模型应用中专用向量库成本高、混合查询难的痛点,本文深入拆解 Apache Doris 4.1 原生向量检索的工程实践。从 IVF 算法降本、存储分层,到突破性能瓶颈的 ANN Index Only Scan,系统化解决 AI 时代的海量数据存算难题。在大幅压低内存开销的同时,跑出了 900 QPS 与 97% 召回率的亮眼成绩
SelectDB 技术团队 · 2026/5/26
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时间序列近邻关联性能实测:Doris ASOF JOIN 领先 ClickHouse、DuckDB
Doris 在 4.0.5 和 4.1.0 版本引入的 ASOF JOIN,把时间序列近邻关联做成一个能在大规模、多分布、复杂业务形态下稳定运行的分析路径。从测试结果来看,Doris 在主流场景下取得了全面的性能领先。
SelectDB 技术团队 · 2026/5/13
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强行拍平?全表扫描? AI Agent 动态 JSON 的观测分析
如何保留 JSON 灵活性的同时,获得列式存储的查询性能?
SelectDB 技术团队 · 2026/5/12
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AI Agent 时代,万列级宽 JSON 的性能与成本如何平衡?|Apache Doris 4.1
Apache Doris 4.1 通过 Doc Mode + Segment V3,在写入、查询与存储成本之间取得较好平衡,综合性价比优于 Clickhouse、PostgreSQL 等典型方案。
SelectDB 技术团队 · 2026/5/7
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