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深入理解 Doris Variant:如何让 JSON 查询性能追平列存,还能承载万列索引字段?|Deep Dive

摘要:在如 Snowflake、ElasticSearch、ClickHouse.... 等传统系统中,对于 JSON 的处理往往面临灵活性及性能无法兼得的困境,而 Apache Doris 的 VARIANT 类型,通过动态子列、稀疏列存储、延迟物化和路径索引等能力,实现了灵活结构 + 列存性能的平衡。本文将对该能力的实现一一讲解,全面展示其优势。 在大数据时代,JSON 已成为数据交换的事实标准。从日志、埋点到 IoT 设备数据,从用户画像到实时监控,JSON 凭借其灵活、可扩展、无需预定义 Schema 的特性,完美契合了快速迭代的现代业务需求。然而,JSON 的动态灵活性与传统数据库的静态处理模型存在根本矛盾,这直接导致了查询性能低下、Schema 管理复杂以及在超宽表场景下的扩展性危机。 因此,对于 JSON 数据的处理,用户常常陷入两难抉择: 牺牲 性能 换取 灵活性(用 JSON 存储,承担高昂查询开销) 牺牲 灵活性 换取 性能(提前建立 Schema,丧失动态响应业务变化能力) 那么,是否存在两全之策,能让性能与灵活性兼得?答案是肯定的。 Doris VARIANT通...

比 MySQL 轻,比 SQLite 强:终于有人把 AI 数据库做对了

前几天,我看到了一个来自 Turso 创始人 Pekka 的观点: SQLite 被认为是 AI agent 的理想数据库,因为它轻量级且适用于 AI agent 的各种场景,但仍然需要进化。 评论区里也有意思,有人会和大家分享自己为了 SQLite 的进化做了哪些事情(比如开源了 Super SQLite 之类的项目),也有人会推荐有哪些 SQLite 的进化版产品,并和大家讨论这些产品的优劣。 实际上,AI 应用开发者对轻量级数据库的诉求,远远不止 AI Agent 这一个场景。那些在 Web 时代和移动互联网时代支撑了万亿级应用的传统数据库,如今在面对 AI 应用的敏捷、轻量、高频迭代的需求时,都纷纷开始暴露出它们的水土不服。 除了传统数据库几个最明显的问题 ------ 部署复杂度高、资源占用多、过度设计影响执行效率 以外,很多 AI 应用都会把数据和模型紧密结合,在设备端(如手机、物联网设备)实现本地化运行,传统数据库通过客户端远程连接服务器的模式,也无法满足这种嵌入式,甚至离线嵌入式的需求。 为了让 AI 开发者不浪费太多时间在与数据基础设施的搏斗上,而是能够专注于 AI ...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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