2024 年 5 月 21 日，由阿里云聯合飛輪科技共同舉辦的「阿里云數據庫 SelectDB 版商業化產品發布會」于線上召開。阿里巴巴集團副總裁、阿里云數據庫產品事業部負責人李飛飛宣布，阿里云數據庫 SelectDB 版在中國站及國際站全面發布，正式開啟商業化的全新篇章！
阿里云數據庫 SelectDB 版是專為現代企業量身定制的實時數倉解決方案，植根于開源 Apache Doris 的堅實基礎，卻不止于此——深度融合云隨需而用的特性，依托阿里云基礎設施，構建起云原生存算分離的全新架構，面向企業海量數據的實時分析需求，提供極速實時、湖倉融合統一、簡單易用的云上數倉服務。
早在 2023 年初，阿里云與飛輪科技開啟戰略合作，圍繞實時數據倉庫這一方向不斷深耕，探索符合現代化實時數據倉庫的新標準。在一年多的時間中，雙方的戰略合作不斷加深：
- 2023 年 3 月在阿里云瑤池數據庫峰會上，阿里云與飛輪科技正式達成戰略合作協議，共同研發新一代實時數據倉庫“阿里云數據庫 SelectDB 版”，為用戶提供在阿里云上的全托管服務。
- 2023 年 8 月，“阿里云數據庫 SelectDB 版” 上線開啟公測，用戶可以在阿里云上便捷地使用 SelectDB 數倉服務。自公測以來，“阿里云數據庫 SelectDB 版”的用戶數量不斷攀升，收到了來自金融、制造、互聯網、物流、房地產等各個行業的企業用戶的申請。
- 2023 年 11 月，“阿里云數據庫 SelectDB 版”在云棲大會上正式首發，阿里云數據庫產品事業部負責人李飛飛表示：“雙方將發揮各自的技術優勢和平臺能力，在產品生態融合、聯合解決方案等多個領域展開深度合作，推進技術合作的生態協同，構建合作共贏的生態體系。”
在歷經近一年的邀測及公測階段后，直至今日，阿里云 SelectDB 已贏得數百家企業的信賴與大規模應用實踐。
發布會上，阿里云數據庫產品事業部負責人李飛飛開場，正式宣布 SelectDB 已準備好迎接全球范圍內客戶在海量數據實時分析領域的挑戰，與服務大型企業級市場的實力與決心！
隨后，飛輪科技首席執行官、Apache Doris 創始人馬如悅介紹了現代化實時數據倉庫 SelectDB 的四大核心特性：
- 實時極速： 數據延遲和查詢延遲是衡量實時分析的兩個核心指標，SelectDB 以實時的數據導入和數據存儲確保分析數據的新鮮性，以極速高并發的數據查詢滿足響應的及時性。
- 融合統一：SelectDB 作為現代化統一的數據倉庫，單一系統支持多種數據源、多種數據類型和多種數據分析場景。All-In-One 的分析平臺，更加易于使用和管理，讓企業精力從管理復雜的數據基礎設施轉為關注上層的數據應用。
- 彈性架構：SelectDB 極致的彈性架構依托三種分離：計算與計算分離，實現了更細粒度的計算資源的管理；不同熱度的數據分層存儲，在不損失存儲性能的情況下實現存儲成本的大幅下降；存儲計算分離，讓存儲和計算實現真正的獨立擴縮容。
- 開放生態：SelectDB 基于 Apache Doris 構建，與 Apache Doris 100% 兼容；采用開放的 SQL 和廣泛使用的 MySQL 協議，確保系統學習和對接下游應用成本極低；同時提供開放的數據讀寫 API，讓大數據生態產品可以自由訪問，防止數據被鎖定在單一系統中、形成數據孤島。
接著，阿里云數據庫產品專家艾樂強對SelectDB的核心能力進行了解讀。
- 高吞吐數據寫入及實時更新： 支持主鍵表（Unique Key）進行高效的數據更新，并對 Upsert、條件更新/條件刪除、部分列更新、分區覆蓋等各類更新提供了完備的支持，不僅滿足高效靈活的數據更新需求，還可以對海量可變的數據更新提供支持。
- 極致的查詢性能： 采取更先進的 Cascades 框架，實現更智能化的自適應調優；采取 MPP 并行執行模型，引入了自適應的 Pipeline 執行模型，提升了SelectDB對于 CPU 多機多核的資源利用率；實現了全面向量化，并對執行算子進行了優化；支持多種索引結構進行查詢時數據剪枝優化。
- 基于Multi-Catalog 的湖倉一體能力： 自動同步數據目錄的數據庫和表，元數據自動刷新，并采用高效數據緩存和Native Reader ，較 Presto/ Trion 性能提高 3-5倍。
- 高性價比日志分析方案：利用倒排索引快速精準定位匹配的數據，結合時序存儲模型特點和 TopN 查詢的動態剪枝算法，相較于傳統方案能夠實現 4.2 倍的寫入性能提升和 2.3 倍的查詢性能提升。
其次，飛輪科技云原生研發負責人周飛分享了 SelectDB 云原生存算分離系統架構背后的設計與思考，并介紹了最新版本能力。SelectDB 內核基于 Apache Doris 最新發布的 2.1 版本打造，引入了自適應的 Pipeline 并行執行框架、異步物化視圖、基于 Arrow Flight 的高速讀取接口、自增列、自動分區以及服務端攢批等一系列重磅特性，在 TPC-H 1TB 測試數據集上獲得超過 100% 的性能提升，查詢性能居于業界領先地位。
此外，雅迪和編程貓作為典型客戶，分享了在阿里云數據庫 SelectDB 企業版上的應用實踐經驗。
- 北極星平臺作為雅迪內部的核心數據分析系統，通過實時監控營銷指標，幫助管理者即時洞察市場動態。在升級阿里云 SelectDB 后，面對海量數據高并發、多維度、多指標的查詢需求，查詢耗時從原有的平均 7 秒縮短至 1 秒以內，極大提升用戶查詢數據的效率和滿意度，增強了決策支持的及時性。在相同業務負載下，所需服務器資源降低至原先的 1/3-1/4，硬件成本也大幅降低。
- 編程貓曾圍繞 Hadoop 生態構建了大數據系統，并引入了 Hive、Spark、Presto、HBase、ClickHouse 等多個大數據組件。在數據開發過程中，繁雜的技術棧帶來了龐大的維護壓力，不同組件 SQL 語法不統一、學習成本高，同時數據中間結果依賴 Hive 進行計算、數據分析時需要等待。基于以上需求，編程貓選擇基于 SelectDB 作為數據倉庫底座進行升級。 在架構升級完成后，SelectDB 真正做到了集存儲、計算、查詢服務為一體，大大簡化了系統架構，加快了開發速度，使得數據的持續部署、持續開發、持續集成變得更簡單。
雅迪和編程貓的寶貴實踐經驗分享以及所收獲的顯著成效，無疑是對 SelectDB 強大功能與卓越價值的最佳注解。
最后，飛輪科技技術副總裁肖康介紹了日志系統的典型架構和面臨的挑戰，并分享了如何基于 SelectDB 打造新一代日志分析平臺。相較于典型的 ELK 架構，阿里云 SelectDB 實現了 3-5 倍的寫入吞吐提升、存儲空間降低 80%、查詢性能得到 2-3 倍，綜合性價比提升達十倍！
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