SelectDB

Data + AI 能用在哪些场景？具体落地又该如何操作？本文借助 SelectDB + AI，搭建一个用于收集、整合与分析全域用户反馈的智能洞察系统。以此实战，给有需求的用户提供可参考的基础方法论。

亲爱的社区小伙伴们，Apache Doris 4.0.3 版本已正式发布。 此版本新增了在 AI & Search、湖仓一体、查询引擎等方面的能力，并同步进行了多项优化改进及问题修复，欢迎下载体验！

在可观测性场景中，Elasticsearch 常受限于写入性能与高昂成本。本文通过基准测试对比二者表现，验证 SelectDB 在日志场景下性能与成本上的显著优势。

快手引入 Apache Doris 替换 ClickHouse、Elasticsearch，从分散存储到统一分析，实现查询性能提升 20～90%，单表写入吞吐 300 万行/秒，存储效率提升 60%！

MiniMax 作为上市大模型企业，基于阿里云 SelectDB 打造 AI 可观测中台，实现“一个平台，全球覆盖”。SelectDB 能够很好满足 AI 时代海量数据实时处理与分析的需求。

面对海量多模态数据管理困境，思必驰通过构建以 Doris 为核心的数据集平台，实现了数据从“散、乱、滞”到“统、明、畅”的转变。在关键场景中，存储占用下降 80%、查询 QPS 提升至3W

本文旨在深入剖析 Doris 向量检索的系统级设计与工程实践，展示其如何在性能、易用性与规模扩展之间取得的平衡。

Apache Doris 的演进给我们提供了一个生动的答案——它不仅跟随硬件与编译器的发展而演进，更主动地通过向量化、模板化、指令级并行与精细的用户态调度模式，将每一代 CPU 的潜力推向理论极限。

面对日益增长的业务体量与复杂多变的分析需求，选用一个高效、可靠的数据库系统，已成为支撑业务稳健发展与快速创新的关键。Apache Doris 以其出色的性能表现与高度灵活的架构，成为众多场景下的优选。