- 摘要：Apache Doris 4.0 作为一个重要里程碑正式发布，引入了原生向量检索、AI 函数以及全新的混合检索与分析处理（HSAP）架构。此后，社区通过 4.0.1 至 4.0.4 四个版本快速演进，本文总结了这四个版本中引入的关键新特性。Apache Doris 4.0.4 现已正式发布，该版本相较于其他 4.0.x 版本，更为稳定、可靠。Apache Doris 4.0.4 版本囊... 摘要：Apache Doris 4.0 作为一个重要里程碑正式发布，引入了原生向量检索、AI 函数以及全新的混合检索与分析处理（HSAP）架构。此后，社区通过 4.0.1 至 4.0.4 四个版本快速演进，本文总结了这四个版本中引入的关键新特性。Apache Doris 4.0.4 现已正式发布，该版本相较于其他 4.0.x 版本，更为稳定、可靠。Apache Doris 4.0.4 版本囊...
- 导读：AI 时代日志量巨大，传统用 Elasticsearch 做搜索、ClickHouse 做分析的两套系统成本高且复杂。SelectDB（基于 Apache Doris 内核研发的商业化产品） 通过内置 search() 函数，在同一个引擎内融合全文检索与 SQL 分析，实现一份数据同时支持搜索和分析，大幅简化架构、提升查询性能。 AI 时代日志爆增带来的难题当下，日志成为 AI 时代最... 导读：AI 时代日志量巨大，传统用 Elasticsearch 做搜索、ClickHouse 做分析的两套系统成本高且复杂。SelectDB（基于 Apache Doris 内核研发的商业化产品） 通过内置 search() 函数，在同一个引擎内融合全文检索与 SQL 分析，实现一份数据同时支持搜索和分析，大幅简化架构、提升查询性能。 AI 时代日志爆增带来的难题当下，日志成为 AI 时代最...
- 像 PostgreSQL 和 MySQL 这样的 OLTP（在线事务处理）数据库，凭借其强一致性和高并发事务处理能力，已成为行业标准。为应对更大规模的工作负载，许多团队还会引入分库分表方案，将数据分布到多个实例和表中，以此突破单节点瓶颈。然而，这种对事务行之有效的方案，在实时分析需求（实时运营仪表盘、多维业务报告、用户行为分析和实时监控）面前却暴露出明显短板。问题的关键不在于将 Postgr... 像 PostgreSQL 和 MySQL 这样的 OLTP（在线事务处理）数据库，凭借其强一致性和高并发事务处理能力，已成为行业标准。为应对更大规模的工作负载，许多团队还会引入分库分表方案，将数据分布到多个实例和表中，以此突破单节点瓶颈。然而，这种对事务行之有效的方案，在实时分析需求（实时运营仪表盘、多维业务报告、用户行为分析和实时监控）面前却暴露出明显短板。问题的关键不在于将 Postgr...
- Data + AI 能用在哪些场景？具体落地又该如何操作？本文借助 SelectDB + AI，搭建一个用于收集、整合与分析全域用户反馈的智能洞察系统。以此实战，给有需求的用户提供可参考的基础方法论。 Data + AI 能用在哪些场景？具体落地又该如何操作？本文借助 SelectDB + AI，搭建一个用于收集、整合与分析全域用户反馈的智能洞察系统。以此实战，给有需求的用户提供可参考的基础方法论。
- 高精度解析是强大的“武器”，但唯有与业务场景结合，才能转化为真正的“战斗力”。 高精度解析是强大的“武器”，但唯有与业务场景结合，才能转化为真正的“战斗力”。
- Apache Doris 3.1 刷新 JSONBench ，冷查性能超越 ClickHouse、Elasticsearch、MongoDB、PostgreSQL 等数据库，位居第一！ 热查性能同样优异，仅次于榜单发起者 ClickHouse。Doris 已成为当下更具竞争力的半结构化数据分析选择！ Apache Doris 3.1 刷新 JSONBench ，冷查性能超越 ClickHouse、Elasticsearch、MongoDB、PostgreSQL 等数据库，位居第一！ 热查性能同样优异，仅次于榜单发起者 ClickHouse。Doris 已成为当下更具竞争力的半结构化数据分析选择！
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- 在当今数据驱动的时代，实时数据分析已成为企业决策的核心引擎。面对海量数据的实时处理需求，Apache Flink 作为一款分布式流处理框架，凭借其低延迟、高吞吐的特性，成为流计算领域的明星；而 ClickHouse 作为高性能列式存储数据库，以其极快的查询速度和高效的压缩能力，在 OLAP 场景中大放异彩。两者的结合，不仅能解决传统批处理架构的时效性瓶颈，还能为实时报表、监控告警等场景提供强... 在当今数据驱动的时代，实时数据分析已成为企业决策的核心引擎。面对海量数据的实时处理需求，Apache Flink 作为一款分布式流处理框架，凭借其低延迟、高吞吐的特性，成为流计算领域的明星；而 ClickHouse 作为高性能列式存储数据库，以其极快的查询速度和高效的压缩能力，在 OLAP 场景中大放异彩。两者的结合，不仅能解决传统批处理架构的时效性瓶颈，还能为实时报表、监控告警等场景提供强...
- 工业大数据时代，时序数据库选型面临挑战。本文指出工业物联网(IIoT)场景的特殊性，强调高基数、写入吞吐量和存储成本等核心维度。通过对比标签模型与树形模型，推荐采用Apache IoTDB的树形架构，其免索引爆炸特性更适配工业设备层级关系。实测显示IoTDB的TsFile格式压缩比达12.5:1，显著优于Parquet。代码示例展示其高吞吐写入能力，原生端云协同架构简化数据传输流程，是工业场景的更 工业大数据时代，时序数据库选型面临挑战。本文指出工业物联网(IIoT)场景的特殊性，强调高基数、写入吞吐量和存储成本等核心维度。通过对比标签模型与树形模型，推荐采用Apache IoTDB的树形架构，其免索引爆炸特性更适配工业设备层级关系。实测显示IoTDB的TsFile格式压缩比达12.5:1，显著优于Parquet。代码示例展示其高吞吐写入能力，原生端云协同架构简化数据传输流程，是工业场景的更
- 面对海量多模态数据管理困境，思必驰通过构建以 Apache Doris 为核心的数据集平台，实现了数据从“散、乱、滞”到“统、明、畅”的转变。在关键场景中，存储占用下降 80%、查询 QPS 提升至 3w，不仅实现可量化的效率提升和成本优化，更系统化地提升了 AI 研发效率与模型质量。 面对海量多模态数据管理困境，思必驰通过构建以 Apache Doris 为核心的数据集平台，实现了数据从“散、乱、滞”到“统、明、畅”的转变。在关键场景中，存储占用下降 80%、查询 QPS 提升至 3w，不仅实现可量化的效率提升和成本优化，更系统化地提升了 AI 研发效率与模型质量。
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