- 在交易、行情、IoT、日志补全等典型时间序列场景中，业务需要的不是普通等值关联，而是“按业务键分组后，在时间轴上找到不晚于左侧记录的最近一条右侧记录”。ASOF JOIN 正是为这类问题设计的：它把“同键匹配”和“时间近邻”统一到一条执行路径上，天然适合做交易撮合行情补全、事件归因、快照对齐等分析任务。Doris 在 4.0.5 和 4.1.0 版本引入的 ASOF JOIN，正是为这类场景... 在交易、行情、IoT、日志补全等典型时间序列场景中，业务需要的不是普通等值关联，而是“按业务键分组后，在时间轴上找到不晚于左侧记录的最近一条右侧记录”。ASOF JOIN 正是为这类问题设计的：它把“同键匹配”和“时间近邻”统一到一条执行路径上，天然适合做交易撮合行情补全、事件归因、快照对齐等分析任务。Doris 在 4.0.5 和 4.1.0 版本引入的 ASOF JOIN，正是为这类场景...
- 摘要：在工业互联网和智能制造的浪潮下，实时数据处理能力成为连接物理世界与数字世界的核心能力。本文从生态共建、企业级实践和国产化适配三个维度，对比 TDengine 与 Apache Ignite 在工业数字化转型中的价值差异。一、工业互联网的数据基座需求随着"中国制造2025"和"工业互联网创新发展行动计划"的深入推进，工业企业正加速推进数字化转型。在这一过程中，海量工业设备的实时数据采集、... 摘要：在工业互联网和智能制造的浪潮下，实时数据处理能力成为连接物理世界与数字世界的核心能力。本文从生态共建、企业级实践和国产化适配三个维度，对比 TDengine 与 Apache Ignite 在工业数字化转型中的价值差异。一、工业互联网的数据基座需求随着"中国制造2025"和"工业互联网创新发展行动计划"的深入推进，工业企业正加速推进数字化转型。在这一过程中，海量工业设备的实时数据采集、...
- 摘要：瓴岳科技原数据平台基于 Hive 与 StarRocks、Spark 多引擎协同架构，随着数据规模增长，在性能与易用性上逐渐面临瓶颈。通过引入阿里云 SelectDB，构建湖仓一体化探索分析平台，在无需迁移数据的前提下实现对 Hive 数据湖的透明加速，显著提升查询性能并简化架构，完成从多引擎协同向统一分析平台的升级。瓴岳科技是一家以大数据与人工智能为核心的数字科技集团，旗下拥有国内产... 摘要：瓴岳科技原数据平台基于 Hive 与 StarRocks、Spark 多引擎协同架构，随着数据规模增长，在性能与易用性上逐渐面临瓶颈。通过引入阿里云 SelectDB，构建湖仓一体化探索分析平台，在无需迁移数据的前提下实现对 Hive 数据湖的透明加速，显著提升查询性能并简化架构，完成从多引擎协同向统一分析平台的升级。瓴岳科技是一家以大数据与人工智能为核心的数字科技集团，旗下拥有国内产...
- 在过去几年中，数据基础设施的演进始终围绕一个核心问题展开：如何更快地分析数据？但进入 2026 年，这个问题正在被重新定义。随着 AI 应用的爆发式增长，数据系统不再只是分析工具，而逐渐成为 智能系统的一部分。数据不再只是被查询，而是被 Agent 调用、被模型理解、被系统实时消费。在这样的背景下，Apache Doris 社区提出了 2026 年的年度主题：Scale Intelligen... 在过去几年中，数据基础设施的演进始终围绕一个核心问题展开：如何更快地分析数据？但进入 2026 年，这个问题正在被重新定义。随着 AI 应用的爆发式增长，数据系统不再只是分析工具，而逐渐成为 智能系统的一部分。数据不再只是被查询，而是被 Agent 调用、被模型理解、被系统实时消费。在这样的背景下，Apache Doris 社区提出了 2026 年的年度主题：Scale Intelligen...
- 凌晨，硅谷又炸了锅。谷歌DeepMind毫无征兆地甩出Gemma 4全家桶——四款开源模型，从2B到31B，全部基于Gemini 3同源技术打造。这不是一次常规更新，而是对开源大模型格局的彻底重写。最让同行后背发凉的数字：31B Dense模型，Elo评分1452，开源榜单第三。排它前面的两位，参数分别是它的20倍和30倍。用三十分之一的体量，打出了同等水平的成绩——参数效率这个词，被谷歌重... 凌晨，硅谷又炸了锅。谷歌DeepMind毫无征兆地甩出Gemma 4全家桶——四款开源模型，从2B到31B，全部基于Gemini 3同源技术打造。这不是一次常规更新，而是对开源大模型格局的彻底重写。最让同行后背发凉的数字：31B Dense模型，Elo评分1452，开源榜单第三。排它前面的两位，参数分别是它的20倍和30倍。用三十分之一的体量，打出了同等水平的成绩——参数效率这个词，被谷歌重...
- 在快递行业，运单数据贯穿业务全流程，每一单的流转状态、时效分析、异常监控，都离不开实时数据的支撑。作为行业领军企业，中通快递每天新增的运单数据超过 6 亿条（80% 为更新操作），总数据量高达 45 亿条，单表字段超过 200 个——这是一个超大规模、超高维度的实时分析场景。面对如此庞大的数据规模，如何让数据分析快起来，让业务人员随时能查到想看的运单信息，成为技术团队必须攻克的难题。今天，我... 在快递行业，运单数据贯穿业务全流程，每一单的流转状态、时效分析、异常监控，都离不开实时数据的支撑。作为行业领军企业，中通快递每天新增的运单数据超过 6 亿条（80% 为更新操作），总数据量高达 45 亿条，单表字段超过 200 个——这是一个超大规模、超高维度的实时分析场景。面对如此庞大的数据规模，如何让数据分析快起来，让业务人员随时能查到想看的运单信息，成为技术团队必须攻克的难题。今天，我...
- 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。
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