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湖仓一体：小米集团基于 Apache Doris + Apache Paimon 实现 6 倍性能飞跃
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：从 Presto 到 Doris 湖仓构架升级，提速 3 倍，降本 48%
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 Flink + Doris 实时湖仓解决方案
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 x Apache Doris：湖仓一体架构演进之路
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：Apache Doris + Iceberg 超大规模湖仓一体实践
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。
从湖仓分离到湖仓一体，四川航空基于 SelectDB 的多源数据联邦分析实践
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。
浙江霖梓基于 Doris + Paimon 打造实时-离线一体化湖仓架构
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。
快手：从 Clickhouse 到 Apache Doris, 实现湖仓分离向湖仓一体架构升级
快手 OLAP 系统每天承载近 10 亿的查询请求，为多个场景提供数据服务，由于原有湖仓分离架构面临存储冗余、资源抢占、治理复杂、查询调优难等问题，决定引入 Apache Doris 湖仓一体能力，并结合 Doris 的物化视图改写能力和自动物化服务，实现高性能的数据查询以及灵活的数据治理。
网易游戏如何基于 Apache Doris 构建全新湖仓一体架构
随着网易游戏品类及产品的快速发展，游戏数据分析场景面临着越来越多的挑战，为了保证系统性能和 SLA，要求引入新的组件来解决特定业务场景问题。为此，网易游戏引入 Apache Doris 构建了全新的湖仓一体架构。经过不断地扩张，目前已发展至十余集群、为内部上百个项目提供了稳定可靠的数据服务、日均查询量数百万次，整体查询性能得到 10-20 倍提升。
Apache Doris 在某工商信息商业查询平台的湖仓一体建设实践
从传统 Lambda 架构到基于 Doris Multi-Catalog 的湖仓一体架构实践，保证了数据的准确性和实时性、高效处理和分析了大规模数据，推动信息服务行业发展创新！