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Apache Doris 高性能 Open Lake Variant 读写技术解析
面对日志、事件、AI 调用等不断变化的半结构化数据，如何既保留灵活结构，又实现高效查询？从 Doris 4.2 开始，Iceberg、Paimon 中的 Variant 数据可以直接高效读写，并通过按需读取、拆列优化和向量化计算提升查询效率。本轮测试中，相比 Spark，Doris 冷跑综合加速 15.10×、热跑 19.14×；拆列场景热跑综合加速达 58.64×，部分 Paimon 测试超过 106×。本文将介绍这些性能提升背后的关键技术。
快手基于 Apache Doris 千亿多模态检索的实践
大模型和 AI Agent 落地之后，多模态内容向量化与相似度检索逐渐成为大数据分析的基础能力。在快手，基于 Apache Doris 深度定制的 Bleem 分析引擎在承载标量分析的同时，将向量检索扩展到了千亿级规模。本文系统梳理 Bleem 引擎在存算分离架构下的演进过程，重点介绍在千亿规模、高维向量与成本约束下，结合 IVF-ON-DISK、RaBitQ 量化与全局两层索引的设计方案与实测收益，并总结生产环境沉淀的工程经验。
某头部保险公司基于 SelectDB 的统一 OLAP 架构实践
某头部保险公司引入 SelectDB 建设统一 OLAP 底座，支撑百亿级明细查询与复杂分析。上线后，典型查询响应提速 50%，资源峰值下降约 20%，并为统一实时分析与智能化应用奠定基础。
当 Variant 遇到 Lakehouse：Apache Doris 5.0 Variant 统一解决方案
Apache Doris 5.0 把 Variant 类型从内表扩展到了 Iceberg / Paimon 等开放湖格式，使用同一种 VARIANT 类型、同一套 SQL、同一个执行引擎，即可处理不同格式的 Variant 数据。
Doris 直查 Paimon 索引：快手湖上向量检索的共建与落地
快手在生产环境用 Apache Doris 直接查询 Apache Paimon 表上的向量索引。向量与业务数据留在 Paimon 表中，检索由 Doris SQL 发起并下推到湖上执行，原有的入湖链路和 OLAP 读取方式不变。本文介绍 Paimon 2.0 的索引底座和 Doris 与 Paimon 两个社区共建的读取链路，并用千万级与亿级向量的实测结果说明实际表现。
Apache Doris+ Paimon 2.0：构建 Agentic AI 数据闭环
通过统一 SQL 打通向量检索、实时分析与结果写回，共同为 Agent 构建新鲜、可信、可验证的业务上下文
Apache Doris + Lance：让多模态数据真正进入智能驾驶与具身智能的分析闭环
智能驾驶与具身智能每天产生海量多模态数据，真正难的是从中快速找到高价值 Episode，并判断问题集中在哪些场景、版本与任务。本文介绍 Apache Doris + Lance 如何打通语义检索、结构化筛选与 OLAP 分析，在开放数据架构上实现难例挖掘、失败归因和训练评测闭环。
Doris Summit 2026 议题征集正式开启
议题提交截止时间为 2026 年 9 月 30 日
Apache Doris 5.0 年度版本前瞻（一）：构建统一的多模湖仓实时分析平台
Doris 面向多模湖仓的核心方向只有一条：让内表上已经验证的统一检索与实时分析能力，同样作用于 Iceberg、Paimon、Lance 与 Fluss 中的数据。数据不必为了检索和分析离开开放格式，结构化数据、Variant、全文和向量也不必分别进入不同系统。
统一全文检索与 SQL 分析：Apache Doris 日志分析实践
近年来，分析数据库开始逐步引入原生全文检索能力，希望将文本搜索与 SQL 分析统一到同一个查询框架中。Apache Doris 提供的 search() 函数，就是这一方向的实践。
开源！Apache Doris 上线 Profile 可视化诊断：基于 Doris Skills 破解 AI 误诊难题
正式上线[ Profile 诊断页面](https://doris.apache.org/profile-analysis)。用户上传 Profile 文件后，即可直观查看查询的逻辑执行计划、物理执行分片，并快速定位耗时节点。同时，系统支持生成从结论、证据链到行动建议的完整 AI 诊断报告
Apache Doris 在内容 AI 生产链路中的实践：从内容打标到可追溯数据链路
本文结合内容电商 AI 打标真实痛点，深度拆解如何解耦特征（Feature）、决策（Decision）与结果（Result），并基于 Apache Doris 4.x（VARIANT 半结构化 + 混合检索 + 增量物化视图）搭建统一的内容事实库，实现从模型推理到全链路可追溯的数据治理，为上层 AI Agent 打造坚实的数据底座。