01
面向客户的分析，
由 实时 数据驱动
将亚秒级交互分析直接交付给大规模客户。
实时数据如何改变产品体验。
当分析从内部报表走向产品本身时，四个方面会同时发生变化：
- 用户体验
- 用户参与度
- 业务收入
- 决策速度
更好的用户体验
用户进入页面，仪表盘即可加载，分析成为产品的原生能力，而不是需要等待的报表。
更高的参与度与留存率
实时且响应迅速的分析，让产品数据成为吸引用户持续回访的理由。
商业变现
将客户分析服务作为产品内的增值功能，创造新的收入。
更快的决策
通过实时信号，在机会尚存时采取行动，而不是对昨天的数据做出反应。
已在生产环境落地。
三个团队使用 Apache Doris，在真实并发和实时数据下，为客户提供亚秒级分析。
案例 01 · 京东
京东搜索框的实时 OLAP 分析
“使用 Doris 替代 Flink 窗口计算，不仅提升开发效率、适应维度变化，还能减少计算资源使用。”
应用场景
面向京东搜索框开展实时分析，覆盖整体搜索流量、实时 A/B 测试监控和热搜词，为业务分析师提供 SKU 粒度的数据。
实际成效
- 每天处理 100 亿行数据
- 10,000 QPS，查询延迟低至 150 ms
- 每秒实时写入 100 万行
案例 02 · Xanh SM
Xanh SM 的实时推荐服务
“Apache Doris 的存算分离模式让我们能够基于同一存储层运行两类工作负载，在不牺牲性能的前提下降低基础设施成本和复杂度。”
应用场景
越南领先的电动网约车平台 Xanh SM 使用 Apache Doris 同时开展分析和实时服务，支撑个性化目的地推荐。
实际成效
- 每秒写入 175,000 条记录，延迟低于 1 秒
- 大多数时间窗口内的平均查询延迟约为 76 ms
- P9999 延迟仅偶尔超过 100 ms
案例 03 · 中通快递
中通快递的实时分析
中通快递围绕每日 5 亿条记录更新重建实时分析平台，在高频过滤字段上使用倒排索引，支撑监控、多维分析和精确过滤。
实际成效
- 多维过滤查询从超过 1 分钟降至 1 秒以内（60 倍）；复杂聚合从 5–10 分钟降至 1 分钟以内
- 关键查询并发从不足 50 提升至 100 以上，超时率从 30% 降至 5% 以下
- 仅需原来三分之一的硬件，每天 5 亿次更新可在数秒内被查询
中通快递客户分析服务需要什么，Apache Doris 如何应对。
面向客户的分析不同于内部 BI。服务引擎需要满足四项关键要求，Apache Doris 提供对应的能力。
Apache Doris 如何支持面向客户的分析
每项能力均链接到对应的功能文档。如需了解背后的工程细节，请阅读 Apache Doris 博客.
01
从写入到查询
只需数秒
02
亚秒级响应，
支持高并发
03
多租户与
资源隔离
04