技术干货

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。

如果数据库系统无法满足高并发低延迟的查询需求，那么其上构建的 AI 智能体就会变得缓慢、笨拙，尤其是在一些信息检索的领域产生幻觉，给人误导性的结果。面向智能体的高并发和低延迟处理能力已是生存基石。

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。

本文基于 Apache Doris 数据运维治理 Agent 展开讨论，如何让 AI 成为 Doris 数据运维工程师和数据治理专家的智能助手，并在某些场景下实现对人工操作的全面替代。

引言 在当今数据驱动的商业环境中，OLAP（在线分析处理）数据库的选择对企业的数据分析能力和运维成本有着深远影响。Apache Doris 和 ClickHouse 作为业界领先的高性能 OLAP 数

Apache Doris 作为一款具备高性能的实时分析数据库，拥有湖仓一体的能力。当它与 MinIO 这样高性能且 S3 兼容的对象存储系统相结合时，能够构建出一个高效且具备低成本特性的数据分析系统。

本文将深入剖析 Doris 数据导入的核心原理，涵盖关键流程、组件、事务管理等，探讨影响导入性能的因素，并提供实用的优化方法和最佳实践，有助于用户选择合适的导入策略，优化导入性能。

我们将深入解析`AI_AGG` 和 `EMBED`的设计理念、实现原理及其在业务场景中的应用，展示 Apache Doris 如何通过原生的函数设计，为用户提供更强大、更易用的智能数据分析体验。

传统系统中，对于 JSON 的处理往往面临灵活性及性能无法兼得的困境，而 Apache Doris 的 VARIANT 类型，通过动态子列、稀疏列存储、延迟物化和路径索引等能力。

从环境搭建的简洁性到查询执行的高效性，从多数据源集成的便利性到安全管控的可靠性，每一个细节都体现着 Apache Doris 团队对 AI 时代数据访问需求的深刻理解和精心设计。

Apache Doris 为何在 OLAP 领域表现卓越？凭借其主键模型、数据延迟、查询性能、并发处理、易用性等多方面特性的表现，在分析领域展现了独特的实时更新能力。

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。

在即将发布的 Apache Doris 4.0 版本中，我们正式引入了一系列 LLM 函数，将前沿的 AI 能力与日常的数据分析相结合，无论是精准提取文本信息，还是对评论进行情感分类，亦或生成精炼的文

无论是简单的 Coffee Bench Join 场景，还是贴近生产的复杂 TPC-H/TPC-DS 测试，Apache Doris 都能展现出碾压级的性能优势。

Flink-Doris-Connector 作为 Apache Flink 与 Doris 之间的桥梁，打通了实时数据同步、维表关联与高效写入的关键链路。

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。

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

稳定性是数据价值实现的根本保障。数据从采集、传输、存储到计算处理的每个环节都需要系统的稳定运行支撑。数据库作为数据生命周期的核心载体，其稳定性的构建一直是业界公认的最大挑战。

本文展示了 Apache Doris 中，谓词过滤、LIMIT 数据裁剪、TopK 数据裁剪、JOIN 数据裁剪四种数据裁剪方式的实现策略。目前，Apache Doris 通过这四类高效的数据裁剪策略