Apache Doris

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如何运用「云、端融合的数智化安全体系」高效护航数据安全

左手AI，右手安全 —— 一汽丰田数字化转型之路

在数据分析技术加速迭代的浪潮中，ClickHouse 社区发起的 “来和我一起挑战吧” 性能测试活动，为行业构建了一个聚焦核心能力的竞技舞台。这不仅是对各引擎处理效能的实战校验，更是推动技术升级与行业标准完善的关键契机。

谁才是多快好省的数据分析选择：SelectDB vs. ClickHouse vs. Snowflake

在数据日益密集的当下，我们总在寻求更高效、更智能的数据分析工具。随着大语言模型（LLM）的兴起，如何将这些前沿的 AI 能力与日常的数据分析工作相结合，已然成为一个极具探索价值的方向。

Apache Doris 4.0 AI 能力揭秘（一）：AI 函数之 LLM 函数介绍

过去那些“老派”的 OLAP 系统，只能批量处理账目，对实时性要求高的“流水账”就力不从心了。它们在面对高并发实时写入和复杂的分析查询时，常常会露出疲态，数据延迟、查询性能、并发处理和数据更新等问题层出不穷。

Apache Doris 实时更新技术揭秘：为何在 OLAP 领域表现卓越？

近日，Doris MCP Server 0.5.1 版本带来了多项企业级数据治理与分析能力的功能升级，进一步提升系统稳定性与易用性，欢迎下载体验。

Doris MCP Server 0.5.1 版本正式发布

当我们谈论 2025 年时，业界普遍认为这将是"Agent 革命年"（Agentic Revolution）的开端。与传统的人机交互模式不同，AI Agent 作为一个全新的"用户角色"正在重塑整个数据分析领域的使用模式。这些智能代理不再是被动等待指令的工具，而是具备自主决策能力、能够理解上下文、执行复杂任务的智能实体。它们可以是数字助理、自动化工作流引擎、业务监控工具，或者是更复杂的企业级智能应用。这种用户角色的根本性变化，对底层数据基础设施提出了前所未有的挑战和要求。

Apache Doris + MCP：Agent 时代的实时数据分析底座

网易云音乐基于 Apache Doris 替换了早期架构中 Kylin、Druid、Clickhouse、Elasticsearch、HBase 等引擎，统一了实时分析架构，并广泛应用于广告实时数仓、日志平台和会员报表分析等典型场景中，带来导入性能提升 3～30 倍，机器成本整体降低 55%、部分场景下高达 85%，每年节省数百万成本，综合效能提升 3～7 倍等显著收益。

从 ClickHouse、Druid、Kylin 到 Doris：网易云音乐 PB 级实时分析平台降本增效

作为 Apache Doris 的智能管理工具，Doris Manager 提供一键部署、实时监控、弹性扩缩容、升级重启等核心功能，并支持告警、日志、审计、巡检等高级运维能力。历经千家企业验证，24.3 版本更稳定高效，让集群管理更简单！在新的版本中，Doris Manager 丰富了集群巡检，监控等能力。

Doris Manager 24.3 版本正式发布，增强集群巡检能力

作为全球领先的开源实时数据仓库， Apache Doris Github Stars 已超过 13.6k，并在 5000 余家中大型企业生产环境得到广泛应用，支撑业务核心场景，成为众多企业数据分析基础设施不可或缺的重要基座。过去，Apache Doris 用户常用 DBeaver、Navicat 等业界常见的数据库客户端工具连接 Apache Doris 及其兼容数据库。这些客户端工具可完成基本的数据查询与数据管理操作，但存在以下痛点：

Apache Doris 可视化数据管理工具 SelectDB Studio V1.1.0 重磅发布

可观测性（Observability）是指通过系统的外部输出数据，推断其内部状态的能力。可观测性平台通过采集、存储、可视化分析三大可观测性数据：日志（Logging）、链路追踪（Tracing）和指标（Metrics），帮助团队全面洞察分布式系统的运行状态，支撑资源优化、预警机制、故障分析等，提升系统可靠性与用户体验。

可观测性方案怎么选？SelectDB vs Elasticsearch vs ClickHouse

丰景台是顺丰科技自主研发的一款可视化数据自助分析工具，旨在提升数据分析师的工作效率，助力自助分析和业务决策。该产品支持多种丰富的图表类型，用户只需通过拖拽操作即可快速进行自助分析，实现数据可视化。目前，丰景台已广泛支撑顺丰的物流收、转、运、派等各个环节，该平台处理的数据规模庞大，用户数量众多，对实时响应速度和稳定性有着较高要求。

顺丰科技：从 Presto 到 Doris 湖仓构架升级，提速 3 倍，降本 48%

在全球 290 位开发者的协作下，Apache Doris 在 2024 年完成了 7000+ 次代码提交，并发布了 22 个版本，实现在实时分析、湖仓一体和半结构化数据分析等核心场景的技术突破及创新。

Apache Doris 2025 Roadmap：构建 GenAI 时代实时高效统一的数据底座

Elasticsearch 是一款开源的分布式检索引擎，广泛应用于日志分析、全文搜索和数据监控等领域。凭借其强大的实时搜索能力和灵活的查询语言，在市场上获得了广泛认可。然而，在过去两年，我们注意到一个趋势，很多 Elasticsearch 用户倾向于采用 Apache Doris  替代 Elasticsearch。

为什么 Apache Doris 是比 Elasticsearch 更好的实时分析替代方案？

在数据驱动决策的时代，数据规模增长加快、分析需求不断变化。数据从多种渠道（如应用日志、网络交互、移动设备等）源源不断地流入，包含结构化、半结构化、非格式化等多种数据格式，这对数据的存储和分析提出了很高的挑战。与此同时，企业对实时分析、探索性查询的需求激增，要求系统在保证毫秒级响应能力的同时，兼具极致的成本效益与弹性扩展能力。

Apache Doris 存算分离实现弹性与性能双重提升

亲爱的社区小伙伴们，Apache Doris 3.0.4 版本已于 2025 年 02 月 28 日正式发布。 该版本持续在存算分离、湖仓一体、异步物化视图等方面进行改进提升与问题修复，进一步加强系统的性能和稳定性，欢迎大家下载体验。

Apache Doris 3.0.4 版本正式发布

在数据驱动决策的时代，湖仓一体架构以统一存储、统一计算、统一管理的创新形式，补齐了传统数据仓库和数据湖的短板，逐步成为企业大数据解决方案新的标准。

数据无界、湖仓无界，Apache Doris 湖仓一体典型场景实战指南（下篇）

浙江霖梓是一家专注于深度学习和人工智能应用的金融创新企业，为企业提供精准经营决策，并基于大数据的风控能力的一系列高效便捷的金融服务产品。随着业务的持续扩展，大数据业务系统的局限逐渐暴露：报表系统计算缓慢、运维成本持续攀升、组件间的高度耦合导致架构稳定性较差等，严重影响了大数据系统产出效率，因此浙江霖梓引入 Doris+Paimon 重新构建了实时/离线一体化湖仓架构，为反欺诈策略、用户⾏为分析、BI 应用等若干系统提供了高效准确的服务，实现了查询提速 30 倍、资源成本节省 67% 等显著成效。

湖仓分析｜浙江霖梓基于 Doris + Paimon 打造实时/离线一体化湖仓架构

亲爱的社区小伙伴们，Apache Doris 2.1.8 版本已于 2025 年 01 月 24 日正式发布。 该版本持续在湖仓一体、异步物化视图、查询优化器与执行引擎、存储管理等方面进行改进提升与问题修复，进一步加强系统的性能和稳定性，欢迎大家下载体验。

Apache Doris 2.1.8 版本正式发布

本文转录自陈地长（中信信用卡中心信息技术部 高级工程师）在 Doris Summit Asia 2024 上的演讲，经编辑整理。

金融场景 PB 级大规模日志平台：中信银行信用卡中心从 Elasticsearch 到 Apache Doris 的先进实践

在此背景下，某全球领先网络解决方案提供商从早期的多系统架构（包括 Trino、Pinot、Iceberg 、 Kyuubi 等）改造为基于 Apache Doris 的统一架构。使用 Doris 替换了 Trino、Pinot 、 Iceberg 及 Kyuubi 技术栈，统一数据湖仓及查询分析引擎。显著提升了查询性能及系统稳定性，同时实现资源成本降低 30%。新架构目前已应用于 CCA Peak Ports 项目、Dashboard 系统、统一认证授权等业务场景中。

某全球领先网络解决方案提供商：统一 Trino、Pinot、Iceberg 及 Kyuubi，探索 Apache Doris 的改造实践

在现代化的数据分析场景中，数据量以指数级速度快速膨胀，分析维度在不断扩展，查询逻辑的复杂度也在日益增加。从性能角度考虑，在承担高并发查询的压力下，秒级别甚至更快的响应速度已成为基本需求。同时，面对有限的计算资源，成本及性能如何平衡，严格的资源管控也显得尤为重要。

兼顾高性能与低成本，浅析 Apache Doris 异步物化视图原理及典型场景

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