ITPub博客

亲爱的社区小伙伴们，Apache Doris 2.1.7 版本已于 2024 年 11 月 10 日正式发布。2.1.7 版本持续升级改进，同时在湖仓一体、异步物化视图、半结构化数据管理、查询优化器、执行引擎、存储管理、以及权限管理等方面完成了若干修复。欢迎大家下载使用。立即下载：https://doris.apache.org/downloadGitHub 下载：https://github.c

 在现代计算环境中，信息系统和应用程序变得越来越复杂和多样化，从单一服务器到分布式系统、云计算、微服务架构，系统规模和复杂度的增加使得监控和管理这些系统变得更加具有挑战性。 日志是系统运行的详细记录，例如操作系统主机日志(Linux、VVindows、MacOS等)、网络设备日志(防火墙、交换机、路由器等)、安全设备日志(IPS、IDS等)、中间件日志(Nginx、Tomcat

 降本增效，作为企业持续发展的核心驱动力，不仅关乎成本控制，更在于通过技术创新提升整体运营效率。企业竞争力越来越依赖于其高效运营和精准决策的能力，两种能力的提升又需要庞大的数据支撑。企业庞大的数据急需一个安全易用的载体来承接，就目前的市场使用占有率来看数据仓库是企业的最佳选择。 数据仓库作为企业数据管理的核心，承载着存储、整合、分析和查询企业数据的重要任务。然而，传统的数据仓库

当前，各企业正面临前所未有的数据增量，不仅体现在数据规模的急剧上升，还体现在数据的类型多样性和产生速度的加快。数据体量大固然蕴藏着更大的潜力及可能性，但如何有效利用这些数据，解决实际问题、赋能业务增长，才是各企业发展的关键。因此，企业亟需搭建高效的数据处理与分析平台，以帮助其从海量数据中提取有价值的信息。作为开源的现代化数据仓库项目，Apache Doris 自诞生以来便以其强大的实时分析能力著称

SelectDB 是由飞轮科技基于 Apache Doris 内核打造的现代化数据仓库，支持大规模实时数据上的极速查询分析。 通过实时、统一、弹性、开放的核心能力，能够为企业提供高性价比、简单易用、安全稳定、低成本的实时大数据分析支持。SelectDB 具备世界领先的实时分析能力，能够实现秒级的数据实时导入与同步，在宽表、复杂多表关联、高并发点查等不同场景下，提供超越一众国际知名的同类产品的优秀性

 当前企业对于数据处理的需求日益增加，既要求快速响应实时数据，又需要高效处理历史数据。这一背景下，流批一体（UnifiedStreamandBatchProcessing）作为一种创新的数据处理模式应运而生，它结合了流处理（StreamProcessing）和批处理（BatchProcessing）的优势，为企业提供了更加灵活、高效的数据处理能力。 流批一体是什么？ 

数据的存储与处理效率直接关系到企业的业务运营和决策质量，随着数据量的增长，传统的行式存储方式逐渐暴露出查询效率低、存储成本高等弊端。而列式存储作为一种新兴的存储技术，以其独特的优势在众多应用场景中脱颖而出。 列式存储的定义 列式存储（Column-OrientedStorage）是一种与行式存储（Row-OrientedStorage）相对的数据库存储方式。在行式存储中，数据以

OLAP数据库是什么？ OLAP（OnlineAnalyticalProcessing，联机分析处理）数据库，也被称为分析型数据库，是一类专门设计用于支持大规模数据复杂分析处理的数据库系统。它不同于传统的OLTP（OnlineTransactionProcessing，联机事务处理）数据库，后者主要关注实时事务处理，如订单处理、库存管理等。OLAP数据库则侧重于对大量历史数据的分析和处理

如今数据处理和分析成为企业竞争的关键环节。大规模并行处理（MassivelyParallelProcessing，简称MPP）作为一种高效的数据处理架构，正逐渐成为数据仓库、商业智能和大数据分析等领域的核心技术。一起来深入了解MPP给数据仓库带来了哪些优势以及MPP架构数据库有哪些。 MPP是什么？ MPP，即大规模并行处理，是一种通过分布式处理实现大规模数据处理和分析的计算机

亲爱的社区小伙伴们，我们很高兴地向大家宣布，在近期我们迎来了 Apache Doris 3.0 版本的正式发布，欢迎大家下载使用体验！从 3.0 系列版本开始，Apache Doris 开始支持存算分离模式，用户可以在集群部署时选择采用存算一体模式或存算分离模式。基于云原生存算分离的架构，用户可以通过多计算集群实现查询负载间的物理隔离以及读写负载隔离，并借助对象存储或 HDFS 等低成本的共享存储

数据已然成为企业最宝贵的资产之一，大数据分析技术的兴起，为企业提供了前所未有的机会去挖掘数据背后的价值，指导决策制定，优化业务流程，甚至推动产品和服务的创新。了解大数据分析技术以及解决方案可为企业在数据驱动的道路上提供有价值的参考。

数据仓库系统是一个面向主题的、集成的、随时间变化的数据集合，它支持复杂的查询和分析操作，以帮助企业做出更加明智的决策。该系统通过ETL（Extract,Transform,Load）过程从多个数据源中提取数据，经过清洗、转换和加载后存储在数据仓库中，供后续的数据分析和挖掘使用。

导读： 为满足更严苛数据分析的需求，腾讯音乐内容库借助 Apache Doris 替代了 Elasticsearch 集群，统一了内容库数据平台的内容搜索和分析引擎。并基于 Doris 倒排索引和全文检索的能力，支持了复杂的自定义标签计算，实现秒级查询响应需求。此外，实现写入性能提升 4 倍、使用成本节省达 80% 的显著成效。相关文章：#腾讯音乐案例 、#Elasticsearch 到 Apache

亲爱的社区小伙伴们，Apache Doris 2.0.15 版本已于 2024 年 9 月 30 日正式与大家见面，该版本提交了 157 个改进项以及问题修复，进一步提升了系统的性能及稳定性，欢迎大家下载体验。立即下载：https://doris.apache.org/downloadGitHub 下载：https://github.com/apache/doris/releases/tag/2.

引言：OLAP（OnlineAnalyticalProcessing，联机分析处理）作为数据处理和分析领域的重要技术，自其诞生以来便在企业决策支持、市场分析、销售预测等多个领域发挥着不可替代的作用。本文将深入解析OLAP的概念、体系结构、主流框架、优势特点以及发展历程，帮助读者全面了解这一技术，并探讨其在现代数据分析中的重要性。

在大数据和云计算技术日新月异的今天，实时数据仓库（Real-TimeDataWarehouse,RTDW）已成为企业数字化转型的重要驱动力。它不仅能够为企业提供全面的数据洞察，还能在业务分析与管理决策中发挥关键作用。如何做好实时数仓的选型，是企业需要学习的一门功课。接下来，详细的实时数仓选型指南送给大家。

数仓分层（DataWarehouseLayering）是数据仓库架构设计中的一个核心概念，它指的是将数据仓库中的数据按照不同的逻辑层次进行组织和划分，以便更好地管理和利用数据。这种分层设计有助于实现数据的清晰化、标准化和规范化，提高数据处理的效率和灵活性，同时支持复杂的数据分析和决策制定。 一、数仓的分层结构 数据仓库的分层设计旨在将数据按照不同的处理阶段和用途进行划分，以提高

数据驱动的商业环境中，企业面临着前所未有的数据挑战与机遇。随着企业各种数据量不断的增长，如何高效、实时地处理和分析这些数据，以支持企业的即时决策和持续创新，成为了企业关注的重点。云原生实时数仓作为一种新型的数据架构，正逐步成为企业应对这些挑战的重要工具。接下来将会为您讲解云原生实时数仓的定义、优势，并为您推荐市场上口碑较好的云原生实时数仓厂商。 云原生实时数仓的定义 云原生实时

导读：快手 OLAP 系统为内外多个场景提供数据服务，每天承载近 10 亿的查询请求。原有湖仓分离架构，由离线数据湖和实时数仓组成，面临存储冗余、资源抢占、治理复杂、查询调优难等问题。通过引入 Apache Doris 湖仓一体能力，替换了 Clickhouse ，升级为湖仓一体架构，并结合 Doris 的物化视图改写能力和自动物化服务，实现高性能的数据查询以及灵活的数据治理。作者｜快手大数据架构

亲爱的社区小伙伴们，Apache Doris 2.1.6 版本已于 2024 年 9 月 10 日正式发布。2.1.6 版本在 Lakehouse、异步物化视图、半结构化数据管理持续升级改进，同时在查询优化器、执行引擎、存储管理、数据导入与导出以及权限管理等方面完成了若干修复。欢迎大家下载使用。官网下载：https://doris.apache.org/GitHub 下载：https://gith