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小米集团基于 Apache Doris + Apache Paimon 实现 6 倍性能飞跃

企业在数据驱动的道路上,始终面临一对核心矛盾:既需要低成本、可扩展的存储方案来承载海量结构化、半结构化乃至非结构化数据(这正是数据湖的强项),又渴望实时、低延迟的分析能力来支撑业务决策(这是分析型数据库的核心优势)。 然而现实是,单独的解决方案往往难以两全:以 Apache Paimon 为代表的数据湖技术,虽凭借开放格式、弹性扩展和低成本存储成为企业数据中台的基石,但在低延迟响应上存在天然短板;而以 Apache Doris 为代表的分析型数据库,虽能提供高效的查询性能,却缺乏数据湖的存储灵活性与开放性。 本文的核心观点是:"架起数据库与数据湖的桥梁" 并非趋势,而是破局的关键。小米通过将 Apache Doris(数据库)与 Apache Paimon(数据湖)深度融合,不仅解决了数据湖分析的性能瓶颈,更实现了 "1+1>2" 的协同效应。 数据库与数据湖的互补之力 "桥接数据库与数据湖"的核心价值,在于构建"存储灵活、计算高效、格式协同 "的一体化架构------不仅是存储与计算能力的分工互补,更包含数据格式层面的深度协同,让两者的技术特性形成叠加效应。 1. 数据湖仓的分...

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