- 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。
- 与将向量检索视为独立外挂服务的方案不同，Apache Doris 4.0 选择将向量检索能力深度集成于其 MPP 分析型数据库内核。实现向量检索与 SQL 计算、实时分析和事务保障的无缝融合。 本文旨在深入剖析 Doris 向量检索的系统级设计与工程实践，展示其如何在性能、易用性与规模扩展之间取得的平衡。 与将向量检索视为独立外挂服务的方案不同，Apache Doris 4.0 选择将向量检索能力深度集成于其 MPP 分析型数据库内核。实现向量检索与 SQL 计算、实时分析和事务保障的无缝融合。 本文旨在深入剖析 Doris 向量检索的系统级设计与工程实践，展示其如何在性能、易用性与规模扩展之间取得的平衡。
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- Apache Doris 针对 TopN 类型查询进行了全局优化，可将此类查询的性能提升约 5 倍；同时，优化范围也从单表进一步拓展至数据湖场景与多表关联查询，显著扩大了适用 Apache Doris 针对 TopN 类型查询进行了全局优化，可将此类查询的性能提升约 5 倍；同时，优化范围也从单表进一步拓展至数据湖场景与多表关联查询，显著扩大了适用
- Apache Flink® 是一个强大的开源分布式流处理与批处理框架，具备高吞吐、低延迟和强状态一致性等特性。通过 Docker 方式部署 Flink，可实现环境一致性、快速部署与简化运维，非常适合开发测试、POC 以及中小规模生产场景。 Apache Flink® 是一个强大的开源分布式流处理与批处理框架，具备高吞吐、低延迟和强状态一致性等特性。通过 Docker 方式部署 Flink，可实现环境一致性、快速部署与简化运维，非常适合开发测试、POC 以及中小规模生产场景。
- Apache Doris 4.0.2 版本推出重磅特性：Doris Catalog。该功能专为跨 Doris 集群联邦分析设计，支持通过 Arrow Flight 和虚拟集群两种模式，进行更高效、更贴合原生优化的跨集群查询。 Apache Doris 4.0.2 版本推出重磅特性：Doris Catalog。该功能专为跨 Doris 集群联邦分析设计，支持通过 Arrow Flight 和虚拟集群两种模式，进行更高效、更贴合原生优化的跨集群查询。
- 天翼云在 Apache Doris 上的应用规模庞大，已在生产环境中落地超 30 个项目，覆盖广泛的业务场景，展现出大规模、多类型场景并行运行的特征 天翼云在 Apache Doris 上的应用规模庞大，已在生产环境中落地超 30 个项目，覆盖广泛的业务场景，展现出大规模、多类型场景并行运行的特征
- 亲爱的社区小伙伴们，Apache Doris 4.0.2 版本已正式发布。此版本新增了在 AI & Search、函数、物化视图、Lakehouse 等方面的功能，并同步进行了多项优化改进及问题修复，欢迎下载体验！ 亲爱的社区小伙伴们，Apache Doris 4.0.2 版本已正式发布。此版本新增了在 AI & Search、函数、物化视图、Lakehouse 等方面的功能，并同步进行了多项优化改进及问题修复，欢迎下载体验！
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- AI 时代正在重塑数据库的角色。过去，数据库主要为人类分析者提供报表与查询能力；而现在，越来越多的查询来自智能代理（Agent），它们会自动检索知识、过滤数据、组合多种信号，并将数据库作为“实时信息源”支撑推理与决策。 AI 时代正在重塑数据库的角色。过去，数据库主要为人类分析者提供报表与查询能力；而现在，越来越多的查询来自智能代理（Agent），它们会自动检索知识、过滤数据、组合多种信号，并将数据库作为“实时信息源”支撑推理与决策。
- 在实时数据处理领域，Apache Flink 作为一款高性能的流处理引擎，其事件时间（Event Time）处理能力是构建可靠流应用的核心。与处理时间（Processing Time）不同，事件时间基于数据本身携带的时间戳，而非系统处理时刻，这能有效解决网络延迟、数据乱序等分布式系统常见问题。本文将深入探讨事件时间处理的关键原理与基础实践，帮助开发者构建更健壮的流处理管道。 为什么事件时间至... 在实时数据处理领域，Apache Flink 作为一款高性能的流处理引擎，其事件时间（Event Time）处理能力是构建可靠流应用的核心。与处理时间（Processing Time）不同，事件时间基于数据本身携带的时间戳，而非系统处理时刻，这能有效解决网络延迟、数据乱序等分布式系统常见问题。本文将深入探讨事件时间处理的关键原理与基础实践，帮助开发者构建更健壮的流处理管道。 为什么事件时间至...
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