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浙江头部城商行基于 Apache Doris 构建了湖仓一体架构，并成功完成 200TB+ 历史数据的平滑迁移落地。在此基础上进行一系列优化，最终实现每日超 700 万次查询的稳定运行，99.95% 的查询响应时间均在 1 秒以内，更在压测中达到 1500 QPS，充分验证 Doris 具备支撑实时查询的高性能与高稳定性的能力。

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。

上海证券引入 SelectDB 作为核心实时分析引擎，有效弥补了实时数据处理与分析的能力短板，实现湖仓一体与流批一体，同时替换了原架构中的 Elasticsearch 组件。达成了写入性能提升 4 倍，支撑 1000+ QPS 高并发访问，关键决策响应速度 200 ms，开发效率提升 50%，运维成本大幅降低的关键收益。

本文的核心观点是：“架起数据库与数据湖的桥梁” 并非趋势，而是破局的关键。小米通过将 Apache Doris（数据库）与 Apache Paimon（数据湖）深度融合，不仅解决了数据湖分析的性能瓶颈，更实现了 “1+1>2” 的协同效应。

顺丰科技引入 Doris 替换 Presto，在内部可视化数据自助分析工具丰景台场景广泛应用。目前，顺丰临时查询业务、丰景台报表业务的 Presto 场景已经 100% 切换到 Doris 集群中，日均查询量 100W+。并实现 P95 性能提升近 3 倍，硬件资源节省达 48% 显著收益。

Apache Doris 是一款基于 MPP 架构的高性能、实时分析型数据库。它以高效、简单和统一的特性著称，能够在亚秒级的时间内返回海量数据的查询结果。Doris 既能支持高并发的点查询场景，也能支持高吞吐的复杂分析场景。

网易游戏引入 Apache Doris 升级架构，先是替换 Elasticsearch、Hbase、Clickhouse 构建了实时数仓，而后基于 Apache Doris 和 Iceberg 构建了湖仓融合架构，实现架构的大幅简化及统一。目前，网易游戏 Apache Doris 集群超 20 个 ，总节点数百个，已对接内部 200+ 项目，日均查询量超过 1500 万，总存储数据量 PB 级别。

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。

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。

浙江霖梓早期使用 CDH 产品套件搭建了大数据系统，面临业务逻辑冗余、查询效率低下等问题，基于 Apache Doris 进行整体架构与表结构的重构，并基于湖仓一体和查询加速展开深度探索与实践，打造了 Doris + Paimon 的实时-离线一体化湖仓架构，实现查询提速 30 倍、资源成本节省 67% 等显著成效。