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- 引言：全球时序数据库的“春秋战国”当今世界，时序数据（Time-Series Data）已成为数字经济的血液。从支撑网站运行的DevOps监控，到金融市场的高频交易，再到工业4.0的智能制造，时序数据的应用无处不在。为了应对这股数据浪潮，时序数据库（TSDB）应运而生，并迅速发展成一个百花齐放的“春秋战国”时代。在这个领域，我们听过太多熟悉的名字：InfluxDB，以其在DevOps监控领域... 引言：全球时序数据库的“春秋战国”当今世界，时序数据（Time-Series Data）已成为数字经济的血液。从支撑网站运行的DevOps监控，到金融市场的高频交易，再到工业4.0的智能制造，时序数据的应用无处不在。为了应对这股数据浪潮，时序数据库（TSDB）应运而生，并迅速发展成一个百花齐放的“春秋战国”时代。在这个领域，我们听过太多熟悉的名字：InfluxDB，以其在DevOps监控领域...
- Apache RocketMQ是一款分布式消息中间件，由Apache软件基金会开发维护，具有高吞吐量、低延迟、高可靠性等特点，广泛应用于分布式系统中的异步通信、流量削峰、系统解耦等场景。随着容器化技术的普及，采用Docker部署RocketMQ可以显著简化环境配置、提高部署一致性和运维效率。 Apache RocketMQ是一款分布式消息中间件，由Apache软件基金会开发维护，具有高吞吐量、低延迟、高可靠性等特点，广泛应用于分布式系统中的异步通信、流量削峰、系统解耦等场景。随着容器化技术的普及，采用Docker部署RocketMQ可以显著简化环境配置、提高部署一致性和运维效率。
- 在这一数字化转型进程中，我们最终引入了 Apache Doris 作为湖仓一体架构的核心组件。Doris 凭借其卓越的查询性能、高吞吐、对标准 SQL 的完整支持以及高效的实时数据摄入能力，在多个候选方案中脱颖而出。尤其值得一提的是，其架构的灵活度及可扩展性、极大降低了运维难度和成本投入。 在这一数字化转型进程中，我们最终引入了 Apache Doris 作为湖仓一体架构的核心组件。Doris 凭借其卓越的查询性能、高吞吐、对标准 SQL 的完整支持以及高效的实时数据摄入能力，在多个候选方案中脱颖而出。尤其值得一提的是，其架构的灵活度及可扩展性、极大降低了运维难度和成本投入。
- Apache Kafka是一个开源的分布式事件流平台，旨在高吞吐量、低延迟地处理实时数据流。它最初由LinkedIn开发，2011年开源，2012年成为Apache Software Foundation顶级项目。Kafka广泛应用于流处理、数据集成、发布/订阅消息传递等场景，全球数千家组织使用它来支持关键业务的实时应用。 Apache Kafka是一个开源的分布式事件流平台，旨在高吞吐量、低延迟地处理实时数据流。它最初由LinkedIn开发，2011年开源，2012年成为Apache Software Foundation顶级项目。Kafka广泛应用于流处理、数据集成、发布/订阅消息传递等场景，全球数千家组织使用它来支持关键业务的实时应用。
- 本文档将作为一份官方指南，系统性地阐述 Apache Doris 的数据更新能力，内容涵盖其核心原理、多样的更新与删除方式、典型的应用场景，以及在不同部署模式下的性能最佳实践，旨在帮助您全面掌握并高效利用 Doris 的数据更新功能。 本文档将作为一份官方指南，系统性地阐述 Apache Doris 的数据更新能力，内容涵盖其核心原理、多样的更新与删除方式、典型的应用场景，以及在不同部署模式下的性能最佳实践，旨在帮助您全面掌握并高效利用 Doris 的数据更新功能。
- 小米早在 2019 年便引入 Apache Doris 作为 OLAP 分析型数据库之一，经过五年的技术沉淀，已形成以 Doris 为核心的分析体系，并基于 2.1 版本异步物化视图、3.0 版本湖仓一体与存算分离等核心能力优化数据架构。本文将详细介绍小米数据中台基于 Apache Doris 3.0 的查询链路优化、性能提升、资源管理、自动化运维、可观测等一系列应用实践。 小米早在 2019 年便引入 Apache Doris 作为 OLAP 分析型数据库之一，经过五年的技术沉淀，已形成以 Doris 为核心的分析体系，并基于 2.1 版本异步物化视图、3.0 版本湖仓一体与存算分离等核心能力优化数据架构。本文将详细介绍小米数据中台基于 Apache Doris 3.0 的查询链路优化、性能提升、资源管理、自动化运维、可观测等一系列应用实践。
- 随着人工智能技术在业务中的渗透，我们逐渐意识到：AI 不仅是提升效率的工具，更是重构数据处理与消费方式的核心驱动力。在这一背景下，我们思考：**能否构建一款「AI + Data」一站式融合的数据引擎？** 它不仅能够统一处理文本、音视频等非结构化数据与传统结构化数据，还能为算法工程师提供流畅的数据开发体验，实现数据处理与 AI 模型无缝衔接，并能确保数据处理负载与在线服务负载完全隔离。 随着人工智能技术在业务中的渗透，我们逐渐意识到：AI 不仅是提升效率的工具，更是重构数据处理与消费方式的核心驱动力。在这一背景下，我们思考：**能否构建一款「AI + Data」一站式融合的数据引擎？** 它不仅能够统一处理文本、音视频等非结构化数据与传统结构化数据，还能为算法工程师提供流畅的数据开发体验，实现数据处理与 AI 模型无缝衔接，并能确保数据处理负载与在线服务负载完全隔离。
- 引言：万物互联时代的“数据洪流”与“选型之痛”我们正处在一个前所未有的时代。从智慧工厂的机械臂、纵横交错的智能电网，到城市中川流不息的车联网车队，再到每个人手腕上的智能穿戴设备，数以百亿计的传感器正在以前所未有的速度生成着海量数据。这些数据最典型的特征，就是它们都携带着一个“时间戳”，记录着特定时刻的状态，这便是“时序数据”。据 IDC 预测，到 2025 年，全球物联网（IoT）连接设备将... 引言：万物互联时代的“数据洪流”与“选型之痛”我们正处在一个前所未有的时代。从智慧工厂的机械臂、纵横交错的智能电网，到城市中川流不息的车联网车队，再到每个人手腕上的智能穿戴设备，数以百亿计的传感器正在以前所未有的速度生成着海量数据。这些数据最典型的特征，就是它们都携带着一个“时间戳”，记录着特定时刻的状态，这便是“时序数据”。据 IDC 预测，到 2025 年，全球物联网（IoT）连接设备将...
- Planet 是一家全球领先的金融科技企业，在零售、酒店和旅游行业的支付与税务数字化服务领域深耕近四十年。为了应对日益增长的数据分析需求并优化成本效益，Planet 数据团队近期主导完成了一项重要的数据仓库升级，将系统从 Snowflake 迁移至开源的 Apache Doris。 Planet 是一家全球领先的金融科技企业，在零售、酒店和旅游行业的支付与税务数字化服务领域深耕近四十年。为了应对日益增长的数据分析需求并优化成本效益，Planet 数据团队近期主导完成了一项重要的数据仓库升级，将系统从 Snowflake 迁移至开源的 Apache Doris。
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- 随着业务全球化扩展与数字化运营的深入推进，日志系统的规模和复杂度不断攀升，原有基于 OpenSearch 的日志平台逐渐难以满足成本控制、性能保障和可维护性等多维需求。为应对持续增长的数据压力和更灵活的分析场景，领创集团技术团队启动了日志系统的架构升级实践，并最终选择 Apache Doris 作为新一代日志系统的核心。实现了综合成本下降超 45%、查询性能提升 5 倍、日志写入达到准实时以及灵活 随着业务全球化扩展与数字化运营的深入推进，日志系统的规模和复杂度不断攀升，原有基于 OpenSearch 的日志平台逐渐难以满足成本控制、性能保障和可维护性等多维需求。为应对持续增长的数据压力和更灵活的分析场景，领创集团技术团队启动了日志系统的架构升级实践，并最终选择 Apache Doris 作为新一代日志系统的核心。实现了综合成本下降超 45%、查询性能提升 5 倍、日志写入达到准实时以及灵活
- 本文基于 ClickBench 数据集，展示了 Apache Doris 如何通过选择压缩算法、调整数据页大小与分桶数、优化编码策略以及改进数据排序来提升压缩效率。最终，相同数据集的压缩空间从 16.08 GB 降至 8.2 GB，压缩率提升 48.6%。通过合理的调整与优化，Doris 成功在保持查询性能的同时显著降低了存储成本。 本文基于 ClickBench 数据集，展示了 Apache Doris 如何通过选择压缩算法、调整数据页大小与分桶数、优化编码策略以及改进数据排序来提升压缩效率。最终，相同数据集的压缩空间从 16.08 GB 降至 8.2 GB，压缩率提升 48.6%。通过合理的调整与优化，Doris 成功在保持查询性能的同时显著降低了存储成本。
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