博客

共 321 篇
技术分享
Apache Doris 中的 Data Trait:性能提速 2 倍的秘密武器
Apache Doris 作为一款高性能的 MPP 分析型数据库,其优化器内置的 Data Trait 分析机制,通过挖掘数据内在的统计特征和语义约束,为查询优化提供了基础设施。让我们一起来探索这个强大的功能!
SelectDB 技术团队 · 2025/09/28
用户案例
上海证券 SelectDB 升级实践:湖仓流批一体落地与 Elasticsearch 全面替换
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。
上海证券 金融科技总部 谭逸伦 · 2025/09/26
用户案例
宇信科技基于 SelectDB & Apache Doris 构建实时智能的银行经营分析平台
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。
宇信数据资产 产品部总经理 干从勇 · 2025/09/17
技术分享
Apache Doris 与 ClickHouse:运维与开源闭源对比
Doris 与 ClickHouse 各有优势,但在运维效率、集群自动化能力、故障恢复机制以及开源治理模型方面,Doris 展现出了更成熟、更开放、更面向云原生架构的产品能力。对于希望构建可控、弹性、高可用分析平台的团队而言,Doris 提供了一个更具确定性和长期价值的选择。而 ClickHouse 仍是极具性能优势的分析引擎,但其闭源方向的转变可能需要用户在技术与商业之间做出更谨慎的权衡。
SelectDB 技术团队 · 2025/09/17
技术分享
Apache Doris 内部数据裁剪与过滤机制的实现原理
本文展示了 Apache Doris 中,谓词过滤、LIMIT 数据裁剪、TopK 数据裁剪、JOIN 数据裁剪四种数据裁剪方式的实现策略。
SelectDB 技术团队 · 2025/09/12
技术分享
Apache Doris 4.0 AI 能力揭秘(二):为企业级应用而生的 AI 函数设计与实践
Apache Doris LLM Function 作为数据库技术与人工智能深度融合的创新实践,标志着数据分析领域向智能化方向演进的重要里程碑。通过将大语言模型能力原生集成到 SQL 执行引擎中,有效解决了传统数据分析架构中 AI 能力集成的技术挑战。
SelectDB 技术团队 · 2025/09/08
产品动态
Apache Doris 3.1 震撼上线:半结构化分析全面升级,湖仓一体能力再跃新高
在性能方面,3.1 着重优化了分区裁剪的能力和规划性能。在数万分区和复杂分区过滤表达式的场景下,能够显著提升查询性能并降低资源消耗。同时,3.1 还在优化器中全面引入了基于数据特征的优化手段,在特定场景下可以获得超过 10 倍的性能提升。
SelectDB 技术团队 · 2025/09/03
技术分享
为什么实时更新场景下 Doris 查询性能是 ClickHouse 的 34 倍
OLAP 系统的选择:为什么是 Apache Doris?企业在数据分析能力上的演进,往往始于 TP 系统,最终走向构建独立的 AP 系统。Apache Doris 凭借列式存储、向量化引擎及“标记删除”等实时更新机制,在高并发、复杂查询和实时分析场景中表现卓越,显著优于 ClickHouse 的“合并清理”模式,成为实时数仓的理想选择。
SelectDB 技术团队 · 2025/09/03
用户案例
爱玛集团:All In SelectDB 构建极速统一数据平台,领航 AI 数智化实践
爱玛集团 All In SelectDB 的统一数据平台,实现了从传统 Hadoop 多组件架构到 SelectDB 轻量级一体化平台的转变,与此同时,引入 MCP Server 智能交互查询,打造智能化数据中台。
爱玛 数据平台负责人 胡磊 · 2025/08/29
技术分享
Apache Doris 登顶 RTABench —— 实时分析领域的性能王者
Apache Doris 登顶实时分析领域知名 Benchmark,在实时分析场景下,其性能是 ClickHouse 的 6 倍,PostgresSQL 的 30 倍,MongoDB 的 100 倍。
SelectDB 技术团队 · 2025/08/27