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SelectDB技术团队
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SelectDB,面向 AI 的极速分析与搜索数据库
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6 月 15 日
2026 SelectDB AI 产品发布会:Agent Native 数据基础设施能力全景发布
SelectDB技术团队
2026 年 SelectDB AI 产品发布会圆满举行。本次发布会聚焦 Agent 时代下数据分析基础设施的全新变化,围绕极速分析、多模数据统一管理、Agent Native、Agent Observability 以及 Serverless 弹性架构等方向,系统展示了 SelectDB 面向 AI 与 Agent 场景的最新产品演进。
发布了文章
6 月 9 日
预约发布会|核心产品力首发,如何构建面向 Agent 时代的企业级数据引擎
SelectDB技术团队
然而,当 AI Agent 开始深度接入企业核心生产线,这一底层逻辑正在被打破。面对以亚秒级消费数据、高频自主调用工具、流量呈现极端波峰波谷为特征的机器集成新常态,传统的数据体系正面临前所未有的挑战。
发布了文章
6 月 9 日
Agentic Analytics 时代,AI Agent 真正需要怎样的数据基座?
SelectDB技术团队
每个数据团队都熟悉这样的期待:业务用户用自然语言问一句:"上季度亚太区月活用户数是多少?"或"为什么华东仓的履约时效在过去两周下降了?"系统就能立即给出准确、可追溯、可行动的答案。这正是 Agentic Analytics 正在描绘的下一代分析体验。
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6 月 2 日
从 Machine-Readable 到 Agent-Ready:面向智能体的数据库接口演进
SelectDB技术团队
新业务上线前夕,核心数据表的设计通常已通过初步验证。在一个基于 Apache Doris 架构的多租户分析场景下,工程师采用几组测试数据进行验证,结果显示数据分布均匀、秒级返回,符合上线标准。
发布了文章
5 月 29 日
- 别把懂语义和查事实混为一谈:企业级 Agent 真正缺的是什么?
SelectDB技术团队
当企业级 Agent 步入生产环境,懂语义却查不对业务事实成了落地的最大痛点。为了拼凑完整的上下文,许多团队被迫进行多库拼接,导致推理链路极度割裂。既然纯向量检索撑不起复杂的混合查询,Agent 真正缺失的底层数据入口究竟在哪里?
发布了文章
5 月 27 日
97% 召回率、900 QPS:Apache Doris 4.1 生产级向量检索的工程实践
SelectDB技术团队
摘要:针对大模型应用中专用向量库成本高、混合查询难的痛点,本文深入拆解 Apache Doris 4.1 原生向量检索的工程实践。从 IVF 算法降本、存储分层,到突破性能瓶颈的 ANN Index Only Scan,系统化解决 AI 时代的海量数据存算难题。在大幅压低内存开销的同时,跑出了...
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5 月 21 日
Agent 时代,为什么传统的可观测方案不适用了?
SelectDB技术团队
先从一个真实场景出发:某团队上线了一款客服 Agent,并规范地接入了 Prometheus、Grafana、ELK 等主流的可观测性工具。从监控大盘来看,各项核心指标非常完美:P99 延迟为 0.2 秒,错误率为 0.001%,Token 消耗曲线表现平稳,所有系统指标均处于健康状态。
发布了文章
5 月 19 日
PB 级自动驾驶数据秒级检索:Apache Doris 统一多模态数据平台实践
SelectDB技术团队
导读:多模态数据正成为企业核心资产,但规模化管理仍具挑战。自动驾驶在 PB 级图像、点云、视频等数据治理中积累了可复用经验。本文介绍某公司以 Apache Doris 统一标签、元数据、全文和向量检索,将查询从分钟级提升至秒级。
发布了文章
5 月 18 日
Litefuse 正式发布:Agent 可观测与效果评估, 比 Langfuse 成本低 88%
SelectDB技术团队
摘要:Litefuse 是一个 Agent 可观测与评估平台,通过 Evaluation Driven Development (EDD) “观测-评估-优化”闭环,让 Agent 的执行过程可追踪、问题可定位、效果可量化、优化可验证。Litefuse 兼容 Langfuse SDK 和 100 多个 AI 生态,并支持 Hermes、OpenClaw、Cl...
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5 月 15 日
Agent 应用范式下,企业数据基础设施如何演进?
SelectDB技术团队
这背后并不只是应用形态变化,更像是一场新的接口革命:人不再需要理解每一个工具的使用方式,也不再需要在不同系统之间反复切换;人只需要表达目标,Agent 则负责理解意图、拆解任务、选择工具、调用数据并完成执行。
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5 月 14 日
时间序列近邻关联性能实测:Doris ASOF JOIN 领先 ClickHouse、DuckDB
SelectDB技术团队
在交易、行情、IoT、日志补全等典型时间序列场景中,业务需要的不是普通等值关联,而是“按业务键分组后,在时间轴上找到不晚于左侧记录的最近一条右侧记录”。ASOF JOIN 正是为这类问题设计的:它把“同键匹配”和“时间近邻”统一到一条执行路径上,天然适合做交易撮合行...
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5 月 13 日
强行拍平?全表扫描? AI Agent 动态 JSON 的观测分析
SelectDB技术团队
摘要:本文从 AI Agent 日志观测切入,讨论 JSON 分析为什么重要:Agent Trace、Tool Call、RAG 检索结果、Prompt 和 Reasoning 具有嵌套结构与动态 Schema,既不能简单拍平,也不适合只当 String 存储。因此,如何保留 JSON 灵活性的同时,获得列式存储的查询性能,...
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5 月 8 日
AI Agent 场景下,万级 JSON 字段的性能挑战与优化实践
SelectDB技术团队
摘要:随着数据不断演进,尤其在 AI Agent、LLMOps 与可观测性系统快速发展的背景下,宽 JSON 的字段膨胀带来巨大的性能挑战。Apache Doris 4.1 通过 Doc Mode 与 Segment V3 实现了高效的存储与查询优化,使系统在写入吞吐、查询性能与资源开销之间保持良好平衡,其...
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4 月 29 日
Doris & SelectDB for AI 实战:从基础 RAG 到知识图谱增强的完整实现
SelectDB技术团队
随着大语言模型(LLM)的普及,检索增强生成(RAG)技术成为解决大模型知识时效性、准确性问题的核心方案,通过引入外部知识库,为模型提供实时、可控的上下文,从而提升回答的准确性与可解释性。
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4 月 27 日
Apache Doris 4.1:面向 AI & Search 的统一数据存储与检索底座
SelectDB技术团队
AI 时代,数据库已成为智能 Agent、RAG 系统、大模型应用和 AI 可观测平台 的基础设施。它不仅要能存结构化数据,更要能承载长上下文、向量、全文、Trace、事件流等新型数据。不仅要能分析,更要能实时检索、混合召回、在线服务和系统治理。
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4 月 23 日
从 T+1 到分钟级:金城银行基于 Apache Doris 构建高可靠、强一致的实时数据平台
SelectDB技术团队
金城银行通过引入 Apache Doris,结合 Flink CDC 重构数据链路,将端到端延迟压缩至 2-3 分钟,实现从离线批处理向准实时分析的关键跃迁。
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4 月 17 日
SelectDB Enterprise 4.0.5:强化安全与治理,构建企业级实时分析与 AI 数据底座
SelectDB技术团队
在实时分析领域,Apache Doris 已经成为一款被广泛采用的开源 OLAP 数据库。凭借高性能查询引擎与一体化架构,Doris 在实时数仓、日志分析等场景中持续发挥重要作用,并在近几个版本中不断向 AI 与搜索能力演进。
发布了文章
4 月 15 日
基于 SelectDB 实现 Hive 数据湖统一分析:洋钱罐全球一体化探索分析平台升级实践
SelectDB技术团队
摘要:瓴岳科技原数据平台基于 Hive 与 StarRocks、Spark 多引擎协同架构,随着数据规模增长,在性能与易用性上逐渐面临瓶颈。通过引入阿里云 SelectDB,构建湖仓一体化探索分析平台,在无需迁移数据的前提下实现对 Hive 数据湖的透明加速,显著提升查询性能并简化架...
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4 月 13 日
AI 成为主流负载后,数据基础设施将如何演进?|Apache Doris 2026 Roadmap
SelectDB技术团队
但进入 2026 年,这个问题正在被重新定义。随着 AI 应用的爆发式增长,数据系统不再只是分析工具,而逐渐成为 智能系统的一部分。数据不再只是被查询,而是被 Agent 调用、被模型理解、被系统实时消费。
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4 月 3 日
写入快 2 倍,查询快 6 倍,存储成本反降 50%:丰巢日志平台从 ELK 升级为 Apache Doris
SelectDB技术团队
摘要:丰巢日志平台从 ELK 升级至 Apache Doris,旨在构建统一、高效的可观测性底座。新架构解决了原系统在写入、存储和查询上的瓶颈:存储成本降低 50%,写入性能提升 2 倍,查询速度提升 6 倍。为未来统一可观测性平台的建设奠定了技术基础。
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