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上市大模型企业数据基础设施的选择：MiniMax 基于阿里云 SelectDB 版，打造全球统一 AI 可观测中台
基于阿里云 SelectDB 版，MiniMax 构建了覆盖国内及海外业务的统一日志可观测中台。以 SelectDB 独立负责所有日志的存储与查询分析，实现了 “一个平台，全球覆盖” 。这彻底终结了以往为不同业务集群分散部署、独立运维多套系统的复杂局面，在架构上实现了极大的简化。
构建 AI 数据基座：思必驰基于 Apache Doris 的海量多模态数据集管理实践
面对海量多模态数据管理困境，思必驰通过构建以 Apache 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，不仅实现可量化的效率提升和成本优化，更系统化地提升了 AI 研发效率与模型质量。
AI 能力揭秘（五）：Apache Doris 原生向量检索的设计及实现｜Deep Dive
Apache Doris 4.0 将向量检索能力深度集成于其 MPP 分析型数据库内核。实现向量检索与 SQL 计算、实时分析和事务保障的无缝融合。
飞轮科技 2025：AI-Ready 与稳步规模化
新一年，SelectDB 将继续聚焦实时极速、融合 AI 智能，以更坚实的产品与更开放的生态，持续赋能千行百业。
驾驭 CPU 与编译器：Apache Doris 实现极致性能的底层逻辑｜Deep Dive
本文深入解析 Apache Doris 如何通过向量化执行、模板化编译、多线程内存分配与 Pipeline 调度引擎等底层核心技术，实现对 CPU 与编译器潜力的极致利用，将硬件算力持续转化为用户场景下的实际吞吐与低延迟。
从 Greenplum 到 Doris：集群缩减 2/3、年省数百万，度小满构建超大规模数据分析平台经验
度小满引入 Apache Doris 替换原有 Greenplum，实现整体查询效率提升 82%，与此同时，集群缩减 2/3、年省数百万的巨大效益。本文将分享度小满如何基于 Doris 从0 到 1 构建超大规模数据分析平台，并围绕平滑迁移、异地多活容灾等方面，分享实践经验。
5 倍性能提升，Apache Doris TopN 全局优化详解｜Deep Dive
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。
Doris Catalog 已上线！性能提升 200x ，全面优于 JDBC Catalog，跨集群查询迈入高性能分析时代
随着 Apache Doris 4.0.2 发布，重磅特性 Doris Catalog 已上线！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。在单表聚合场景下，其执行速度比 JDBC Catalog 快 200 倍！
慢 SQL 诊断准确率 99.99%，天翼云基于 Apache Doris MCP 的 AI 智能运维实践
Apache Doris 在天翼云落地超 30 个项目，展现大规模、多类型场景并行运行的特征。在此背景下，运维团队长期面临人力和资源紧张状态。因此，天翼云基于 Doris MCP Server 和 AI 构建了智能运维体系，解放大量人力同时，显著提升运维效率及准确性。如：慢 SQL 分析执行效率提升约为 95.8%，准确率高达 99.99%；集群健康诊断从 6 小时缩短至 10 分钟...
Apache Doris 4.0.2 版本正式发布
Apache Doris 4.0.2 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！
Apache Doris AI 能力揭秘（四）：HSAP 一体化混合搜索架构全解
Apache Doris 在复杂、高维的混合搜索场景中的优异表现，充分证明其以在 AI 时代数据基础设施解决方案中占据一席之地。其统一的 HSAP 架构从根本上满足了 Agent 对多模态数据分析，应具备全面性、语义的精确性以及流程的可控性的需求。
较 Trino 省 67% 成本，速度快 10 倍，中通快递基于 SelectDB 的湖仓分析架构
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。