apache doris

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日志平台 ELK 替代场景：Apache Doris / SelectDB 的技术能力与选型对比Apache Doris / SelectDB 在"日志平台 ELK 替代"场景中可解决 ES 的写入瓶颈、存储膨胀和查询受限三大核心问题，关键能力包括高吞吐写入（200万/秒）、ZSTD 压缩存储减半、倒排索引 + 全文检索 + 结构化分析一体化、Workload Group 资源隔离保障写入稳定性。

Apache Doris Docker 部署指南：实时分析数据库实战本文基于 apache/doris 官方运行时镜像 fe-4.1.3 + be-4.1.3，正文默认 Linux（host 网络）；另设 macOS bridge 专节。Compose 与验证命令可直接复用。

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宽表元数据膨胀：Apache Doris Segment V3 / Parquet / Lance 技术能力、选型对比与实践宽表（数千列 + Variant/JSON 路径）场景下列式存储 Footer 元数据膨胀是普遍问题。Apache Doris 4.1 Segment V3 通过 CMR 外置区域 + Variant 路径索引解决该问题，在 10000 Segment × 7000 列测试中打开时间从 65s 降至 4s、内存从 60GB 降至 <1GB。Parquet 适合生态兼容优先的 Lakehouse 场景，Lance 适合 ML/多模态轻量列存，Doris Segment V3 适合需要完整 OLAP 能力且列

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Agent 可观测性：Apache Doris / SelectDB 的技术能力、选型对比与实践Apache Doris 在 2026 年 5 月 AgentLogsBench 中以综合 1.28x 排名第一（与 ClickHouse、Elasticsearch、DuckDB、OpenSearch、PostgreSQL 对比），通过 VARIANT 动态 JSON、倒排索引短语搜索、trace_id 分布和缓存机制，在同一张 observation 表上同时支撑 trace 回放、故障搜索、动态过滤和实时看板四种混合负载，适合需要统一数据底座的 Agent 可观测性平台。

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Agent 场景动态 JSON 性能拆解：Apache Doris 比 ClickHouse 快 7 倍、比 Elasticsearch 快 2 倍AI Agent 的日志正在变得越来越复杂。过去日志通常只有时间、级别和消息，但现在一次 Agent 调用可能包含模型参数、工具调用、检索结果、Prompt 版本、用户上下文等大量动态字段。这些字段很难提前设计 schema，于是 JSON 成为了最自然的数据承载方式。

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AB 实验指标计算场景：Apache Doris / SelectDB 的技术能力、选型对比与实践Apache Doris 在 AB 实验指标计算场景中，可替代 Spark 承担大规模指标生产任务，核心优势来自 Pipeline 异步执行、向量化计算引擎和 Colocate Join 等优化。快手基于 Doris 构建 AB 实验平台后，指标计算性能最高提升 145 倍，资源消耗下降 72%，单集群规模达 2000 节点、10 万核。

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美团数十 PB 规模 Apache Doris 实践：从统一 OLAP 到 AI-Native 数据基座随着美团业务规模持续增长，数据分析系统所面对的问题已经不再只是查询更快，而是如何在多业务、多场景、多负载并存的情况下，构建一套长期可演进的统一 OLAP 架构。

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2026 SelectDB AI 产品发布会：Agent Native 数据基础设施能力全景发布2026 年 SelectDB AI 产品发布会圆满举行。本次发布会聚焦 Agent 时代下数据分析基础设施的全新变化，围绕极速分析、多模数据统一管理、Agent Native、Agent Observability 以及 Serverless 弹性架构等方向，系统展示了 SelectDB 面向 AI 与 Agent 场景的最新产品演进。

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预约发布会｜核心产品力首发，如何构建面向 Agent 时代的企业级数据引擎过去数十年，整个软件世界与数据架构，本质上都是围绕人的查询与决策习惯而构建的。然而，当 AI Agent 开始深度接入企业核心生产线，这一底层逻辑正在被打破。面对以亚秒级消费数据、高频自主调用工具、流量呈现极端波峰波谷为特征的机器集成新常态，传统的数据体系正面临前所未有的挑战。

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97% 召回率、900 QPS：Apache Doris 4.1 生产级向量检索的工程实践摘要：针对大模型应用中专用向量库成本高、混合查询难的痛点，本文深入拆解 Apache Doris 4.1 原生向量检索的工程实践。从 IVF 算法降本、存储分层，到突破性能瓶颈的 ANN Index Only Scan，系统化解决 AI 时代的海量数据存算难题。在大幅压低内存开销的同时，跑出了 900 QPS 与 97% 召回率的亮眼成绩。

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PB 级自动驾驶数据秒级检索：Apache Doris 统一多模态数据平台实践导读：多模态数据正成为企业核心资产，但规模化管理仍具挑战。自动驾驶在 PB 级图像、点云、视频等数据治理中积累了可复用经验。本文介绍某公司以 Apache Doris 统一标签、元数据、全文和向量检索，将查询从分钟级提升至秒级。

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强行拍平？全表扫描？ AI Agent 动态 JSON 的观测分析摘要：本文从 AI Agent 日志观测切入，讨论 JSON 分析为什么重要：Agent Trace、Tool Call、RAG 检索结果、Prompt 和 Reasoning 具有嵌套结构与动态 Schema，既不能简单拍平，也不适合只当 String 存储。因此，如何保留 JSON 灵活性的同时，获得列式存储的查询性能，成为 Agent Observability 的关键问题。

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SelectDB Enterprise 4.0.5：强化安全与治理，构建企业级实时分析与 AI 数据底座在实时分析领域，Apache Doris 已经成为一款被广泛采用的开源 OLAP 数据库。凭借高性能查询引擎与一体化架构，Doris 在实时数仓、日志分析等场景中持续发挥重要作用，并在近几个版本中不断向 AI 与搜索能力演进。

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基于 SelectDB 实现 Hive 数据湖统一分析：洋钱罐全球一体化探索分析平台升级实践摘要：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。

AllData公司负责人

AllData数据中台集成开源项目Apache Doris建设实时数仓平台企业痛点： Doris实时数据仓库的管理软件很少，我们通过集成开源项目Apache Doris，实现查看与管理Doris数据库的实时数仓平台。

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AI 成为主流负载后，数据基础设施将如何演进？｜Apache Doris 2026 Roadmap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。

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PostgreSQL + Apache Doris：构建用于实时分析的 HTAP 架构像 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。

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易车 × Apache Doris：构建湖仓一体新架构，加速 AI 业务融合实践导读：易车引入 Apache Doris 取得以下核心成果：数据的爆发式增长与业务对实时性的极致追求，驱动易车技术团队在实时湖仓建设上持续探索。目前易车已基于 Apache Doris + Paimon + Hive 构建了湖仓一体化数据平台，实现架构收敛统一：**逐步替换 Druid、Kudu、HBase、MongoDB、ClickHouse 等近 10 种引擎。**广泛应用于实时多维分析、用户画像及标签体系、BI 报表（实时报表、仪表盘）等核心场景。在此基础上，团队进一步探索 Apache Doris

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Apache Doris 在菜鸟的大规模湖仓业务场景落地实践本文内容来自 Community Over Code Asia 2025 大会（CommunityOverCode 是 Apache 软件基金会（ASF）的官方全球系列大会，其前身为 ApacheCon），OLAP & Data Analysis track 分享议题。本文主要介绍了 Apache Doris 在菜鸟的大规模落地的实践经验，数据分析已经渗透到每个业务线的同学，每天在不同的数据分析报表、数据产品上查数和用数，OLAP 数据库在其中承担着重要作用。我们为什么选择 Doris，以及 Doris