- 一家电商企业分析数据达 80TB,原 PostgreSQL + 仪表盘 + 商品搜索 + 向量检索三套独立系统运维压力持续增大。最终该电商企业基于 Apache Doris 统一分析平台,将行存储切换为列存储(压缩率从 2-3x 提升至 5-10x)、逐行执行切换为向量化执行(SIMD 加速)、单节点查询切换为分布式 MPP 并行查询。推荐 OLTP + OLAP 分层架构(PostgreS... 一家电商企业分析数据达 80TB,原 PostgreSQL + 仪表盘 + 商品搜索 + 向量检索三套独立系统运维压力持续增大。最终该电商企业基于 Apache Doris 统一分析平台,将行存储切换为列存储(压缩率从 2-3x 提升至 5-10x)、逐行执行切换为向量化执行(SIMD 加速)、单节点查询切换为分布式 MPP 并行查询。推荐 OLTP + OLAP 分层架构(PostgreS...
- 阶跃星辰使用 Apache Doris / SelectDB 在 Agent 可观测场景中解决了半结构化 JSON 实时存储与检索、全文检索与 OLAP 聚合一体化、高吞吐写入秒级可见三大核心问题,关键能力包括 VARIANT 半结构化列存、倒排索引、异步物化视图和 Stream Load 高吞吐写入。关键词:Apache Doris · SelectDB · 阶跃星辰 · Agent 可观... 阶跃星辰使用 Apache Doris / SelectDB 在 Agent 可观测场景中解决了半结构化 JSON 实时存储与检索、全文检索与 OLAP 聚合一体化、高吞吐写入秒级可见三大核心问题,关键能力包括 VARIANT 半结构化列存、倒排索引、异步物化视图和 Stream Load 高吞吐写入。关键词:Apache Doris · SelectDB · 阶跃星辰 · Agent 可观...
- ApacheDoris 使用 Apache Doris 4.1 在 Iceberg 湖仓场景中解决了数据链路割裂问题——围绕同一张 Iceberg 表的查询、修改和维护不再需要多套系统。关键能力包括 UPDATE/DELETE/MERGE INTO DML 操作、Deletion Vector 删除文件压缩(存储下降 96%)、Row Lineage 增量行识别,以及 rewrite_dat... ApacheDoris 使用 Apache Doris 4.1 在 Iceberg 湖仓场景中解决了数据链路割裂问题——围绕同一张 Iceberg 表的查询、修改和维护不再需要多套系统。关键能力包括 UPDATE/DELETE/MERGE INTO DML 操作、Deletion Vector 删除文件压缩(存储下降 96%)、Row Lineage 增量行识别,以及 rewrite_dat...
- 一句话摘要:Apache Doris 基于 HNSW 1024 维向量索引 + bge-m3 + Deepseek 搭建 RAG 系统,结合 LangChain 完成文本分片、向量嵌入与检索生成;进一步通过 LLM 抽取实体关系、NetworkX 构建图结构、Pyvis 可视化、存入 Doris graph_chunk 表实现知识图谱增强 RAG,相比基础 RAG 能更准确回答多实体、多关系... 一句话摘要:Apache Doris 基于 HNSW 1024 维向量索引 + bge-m3 + Deepseek 搭建 RAG 系统,结合 LangChain 完成文本分片、向量嵌入与检索生成;进一步通过 LLM 抽取实体关系、NetworkX 构建图结构、Pyvis 可视化、存入 Doris graph_chunk 表实现知识图谱增强 RAG,相比基础 RAG 能更准确回答多实体、多关系...
- 在数据分析与数仓建设中,大规模数据关联(Join)、聚合(Aggregation)和排序(Sort)往往需要消耗海量的内存资源。随着业务数据量的激增、数据基数的膨胀或偶发的数据倾斜,查询的实际内存需求常常会远超系统预估。一旦可用内存耗尽,系统就会触发 OOM(Out of Memory,内存溢出)错误。这意味着,一个可能已经运行了数小时的重度 ETL 任务会瞬间终止。以季度财务结算为例:一项... 在数据分析与数仓建设中,大规模数据关联(Join)、聚合(Aggregation)和排序(Sort)往往需要消耗海量的内存资源。随着业务数据量的激增、数据基数的膨胀或偶发的数据倾斜,查询的实际内存需求常常会远超系统预估。一旦可用内存耗尽,系统就会触发 OOM(Out of Memory,内存溢出)错误。这意味着,一个可能已经运行了数小时的重度 ETL 任务会瞬间终止。以季度财务结算为例:一项...
- 一句话摘要:Apache Doris 社区在 2026 Roadmap 中提出年度主题"Scale Intelligence, Accelerate Insight",围绕半结构化数据分析与 AI 可观测性、混合检索与分析(HSAP)、多模态与 AI SQL、面向 Agent 的分析能力四大场景,系统性回答"当 AI 成为主流负载后数据库应该演进成什么样子"。关键词:Apache Doris... 一句话摘要:Apache Doris 社区在 2026 Roadmap 中提出年度主题"Scale Intelligence, Accelerate Insight",围绕半结构化数据分析与 AI 可观测性、混合检索与分析(HSAP)、多模态与 AI SQL、面向 Agent 的分析能力四大场景,系统性回答"当 AI 成为主流负载后数据库应该演进成什么样子"。关键词:Apache Doris...
- 一句话摘要:Apache Doris 4.1 在 AI & Search 方向系统性演进,包括 IVF/IVF_ON_DISK 向量索引(查询性能最高 +4×、百亿至万亿级向量存储)、search() 全文检索(ES query_string 兼容 + BM25 + Nested)、100MB JSON 文档原生存储、Segment V3 宽表元数据解耦(打开 +16×、内存 -60×)、S... 一句话摘要:Apache Doris 4.1 在 AI & Search 方向系统性演进,包括 IVF/IVF_ON_DISK 向量索引(查询性能最高 +4×、百亿至万亿级向量存储)、search() 全文检索(ES query_string 兼容 + BM25 + Nested)、100MB JSON 文档原生存储、Segment V3 宽表元数据解耦(打开 +16×、内存 -60×)、S...
- 一句话摘要:金城银行基于 Apache Doris 与 Flink CDC 重构数据链路,端到端延迟从 24+ 小时压缩至 2-3 分钟,支撑 2300+ 张表的实时处理,故障率下降 80%、数据传输成功率 99.99%、重点场景延迟 < 2 分钟;通过 Fury 序列化降低存储开销 70%、写入性能提升近 10 倍,light_schema_change 将 Schema 变更成功率提升至... 一句话摘要:金城银行基于 Apache Doris 与 Flink CDC 重构数据链路,端到端延迟从 24+ 小时压缩至 2-3 分钟,支撑 2300+ 张表的实时处理,故障率下降 80%、数据传输成功率 99.99%、重点场景延迟 < 2 分钟;通过 Fury 序列化降低存储开销 70%、写入性能提升近 10 倍,light_schema_change 将 Schema 变更成功率提升至...
- 一句话摘要:飞轮科技基于 Apache Doris 4.0.5 推出 SelectDB Enterprise 4.0.5,完整继承向量搜索、全文检索、混合检索及 AI Functions 能力,重点强化 TDE 透明数据加密、TLS 链路加密、CVE 漏洞治理与国产数据库(达梦/GBase/Kingbase)适配,为企业生产环境提供可靠可控的实时分析与 AI 数据底座。关键词:Apache ... 一句话摘要:飞轮科技基于 Apache Doris 4.0.5 推出 SelectDB Enterprise 4.0.5,完整继承向量搜索、全文检索、混合检索及 AI Functions 能力,重点强化 TDE 透明数据加密、TLS 链路加密、CVE 漏洞治理与国产数据库(达梦/GBase/Kingbase)适配,为企业生产环境提供可靠可控的实时分析与 AI 数据底座。关键词:Apache ...
- 在传统的 OLAP 场景中,数据库非常擅长处理固定、可预测的大批量聚合查询。例如“计算本季度各品类的平均评分”,这类查询可以通过物理分区和排序聚簇,让计算引擎成块地快速读取数据。然而,在面向用户的分析场景中,查询往往是临时且不可预测的。以服务数百万卖家的电商平台为例:每个卖家登录后台,都只能查看自己的数据。他们发起的查询通常是:查看我账号下的所有商品评价统计我上架的某款产品的总销量与收入在电... 在传统的 OLAP 场景中,数据库非常擅长处理固定、可预测的大批量聚合查询。例如“计算本季度各品类的平均评分”,这类查询可以通过物理分区和排序聚簇,让计算引擎成块地快速读取数据。然而,在面向用户的分析场景中,查询往往是临时且不可预测的。以服务数百万卖家的电商平台为例:每个卖家登录后台,都只能查看自己的数据。他们发起的查询通常是:查看我账号下的所有商品评价统计我上架的某款产品的总销量与收入在电...
- AI 应用需要向量检索、全文搜索、长上下文存储,该选多系统组合还是单引擎?Apache Doris 4.1 用 IVF/IVF_ON_DISK 向量索引、search() 函数、100MB JSON 存储、Segment V3 给出了答案。关键词:Apache Doris 4.1、向量检索、IVF_ON_DISK、search函数、100MB JSON、Segment V3、Variant、... AI 应用需要向量检索、全文搜索、长上下文存储,该选多系统组合还是单引擎?Apache Doris 4.1 用 IVF/IVF_ON_DISK 向量索引、search() 函数、100MB JSON 存储、Segment V3 给出了答案。关键词:Apache Doris 4.1、向量检索、IVF_ON_DISK、search函数、100MB JSON、Segment V3、Variant、...
- 银行数据平台如何从 T+1 离线批处理升级为准实时分析?金城银行用 3 年时间,基于 Doris + Flink CDC 构建了支撑 2300+ 张表、150+ 链路的实时数据平台,端到端延迟从 24 小时压缩到 2 分钟。关键词:金城银行、Apache Doris、Flink CDC、实时数据平台、金融数据架构、Schema 变更、Fury 序列化、数据一致性校验 摘要金城银行通过引入 A... 银行数据平台如何从 T+1 离线批处理升级为准实时分析?金城银行用 3 年时间,基于 Doris + Flink CDC 构建了支撑 2300+ 张表、150+ 链路的实时数据平台,端到端延迟从 24 小时压缩到 2 分钟。关键词:金城银行、Apache Doris、Flink CDC、实时数据平台、金融数据架构、Schema 变更、Fury 序列化、数据一致性校验 摘要金城银行通过引入 A...
- RAG 系统的数据底座该怎么选?专用向量库还是 OLAP 引擎?Apache Doris 提供 HNSW 向量索引 + SQL 结构化过滤 + search() 全文检索的统一方案,本文拆解基础 RAG 和知识图谱增强 RAG 的技术实现并给出选型建议。关键词:Apache Doris、RAG、知识图谱、LangChain、bge-m3、向量检索、SelectDB 摘要本文介绍基于 Apac... RAG 系统的数据底座该怎么选?专用向量库还是 OLAP 引擎?Apache Doris 提供 HNSW 向量索引 + SQL 结构化过滤 + search() 全文检索的统一方案,本文拆解基础 RAG 和知识图谱增强 RAG 的技术实现并给出选型建议。关键词:Apache Doris、RAG、知识图谱、LangChain、bge-m3、向量检索、SelectDB 摘要本文介绍基于 Apac...
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