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为了帮助用户快速获取目标数据，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，显著扩大了适用范围。

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。

天翼云是中国电信旗下一家科技型、平台型、服务型公司，以 "云网融合、安全可信、绿色低碳、生态开放" 四大优势，为客户提供公有云、私有云、专属云、混合云、边缘云全栈云服务。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！

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。

Doris Summit 2025 暨Apache Doris 社区年度盛会，共同探索 AI 如何重塑数据库、数据分析和检索的未来。从最前沿的行业实践到 Apache Doris 架构的深度剖析，本次峰会为您提供关于下一代数据基础设施的洞察与见解。

中通快递基于 SelectDB 构建了湖仓分析架构，补齐 OLAP 分析能力。在离线场景中，实现 2000+ QPS 并发点查；在实时场景中，仅以 1/3 原集群机器数量覆盖所有业务，90% 分析任务从 10 分钟缩短至 1 分钟内，投入产出比大幅提升。

面向智能体的高并发和低延迟处理能力，已不再是可选项，而是决定数据仓库能否支撑 AI 时代的生存基石。

在当前银行业务全面线上化、实时化的驱动下，浙江省头部城商行亟需构建一个能够同时承载海量数据加工与高并发实时查询的数据平台，以支撑精准营销、实时风控和智能决策等关键业务。

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。

本文介绍了 Apache Doris 基于 AWS IAM Assume Role 的无密钥访问能力，解决传统 AK/SK 长期暴露、权限难控与审计困难等问题。通过临时令牌与最小权限机制，Doris 能安全访问 S3 并在 FE/BE 扩容时自动校验角色绑定，全面支持 Load、TVF、Export 等场景。

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。

深耕银行 IT 建设领域 26 的年， 宇信科技服务超数百家金融机构，覆盖核心系统、渠道平台、风控中台等关键业务场景。其数据条线团队专注经营分析场景 20 余年，为城商行、农商行提供从报表系统到智能决策的全栈解决方案。

上海证券引入 SelectDB 作为核心实时分析引擎，有效弥补了实时数据处理与分析的能力短板，实现湖仓一体与流批一体，同时替换了原架构中的 Elasticsearch 组件。达成了写入性能提升 4 倍，支撑 1000+ QPS 高并发访问，关键决策响应速度 200 ms，开发效率提升 50%，运维成本大幅降低的关键收益。

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。

在数据库系统的核心层，查询优化器如同一位精明的策略家，不断分析数据特征并制定最优执行计划。Apache Doris 作为一款高性能的 MPP 分析型数据库，其优化器内置的 Data Trait 分析机制，通过挖掘数据内在的统计特征和语义约束，为查询优化提供了基础设施。让我们一起来探索这个强大的功能！

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。

在大数据时代，JSON 已成为数据交换的事实标准。从日志、埋点到 IoT 设备数据，从用户画像到实时监控，JSON 凭借其灵活、可扩展、无需预定义 Schema 的特性，完美契合了快速迭代的现代业务需求。然而，JSON 的动态灵活性与传统数据库的静态处理模型存在根本矛盾，这直接导致了查询性能低下、Schema 管理复杂以及在超宽表场景下的扩展性危机。因此，对于 JSON 数据的处理，用户常常陷入两

亲爱的社区小伙伴们，我们很高兴地向大家宣布，近期我们迎来了 Apache Doris 4.0 版本的正式发布，欢迎大家下载使用体验。本次发布围绕 “AI 驱动、搜索增强、离线提效” 三大核心方向，新增向量索引、AI 函数等关键特性，完善搜索功能矩阵，优化离线计算稳定性与资源利用率，并通过多项底层改进提升查询性能与数据质量，为用户构建更高效、更灵活的企业级数据分析平台。在 4.0 版本的研发过程中，

在当今数据驱动的商业环境中，企业越来越依赖数据分析来驱动决策。无论是用户行为分析、业务报表还是运营监控，企业都需要具备快速、高效的数据处理能力。企业在数据分析能力上的演进，往往始于 TP（事务处理）系统，随着业务发展不断探索 TP 系统的扩展方案，最终走向构建独立的 AP（分析处理）系统。企业实时分析典型演进过程第一阶段：使用 TP 系统支撑事务处理和数据分析在企业信息系统建设的早期，主要存储在