导语：在大数据时代，数据分析成为了企业决策的重要依据。为了高效地处理和分析海量的数据，OLAP数据库应运而生。本文将介绍几种常用的OLAP数据库，为数据分析提供强大的支持。一、SnowflakeSnowflake是一种云原生的OLAP数据库，以其强大的数据处理能力和灵活的架构而闻名。它具有

一、简介官网：clickhouse.techClickHouse是俄罗斯的Yandex于2016年开源的列式存储数据库（DBMS），使用C++语言编写，主要用于在线分析处理查询（OLAP），能够使用SQL查询实时生成分析数据报告。OLAP：联机分析处理，以ClickHouse等分析型数据库为代表，适合对数据进行一次插入多

一、问题解析说到高并发写，就不得不提及新分布式数据库HTAP，它实现了OLAP和OLTP的融合，可以同时提供数据分析挖掘和关系查询。事实上，HTAP的OLAP并不是大数据，或者说它并不是我们印象中每天拿几T的日志过来用于离线分析计算的那个大数据。这里更多的是指数据挖掘的最后一环，也就是

在大数据和AI时代，数据库成为各类应用不可或缺的重要组成部分。而数据库中的数据依赖存储引擎进行管理，包括数据的存储、查询、更新和删除等。因此，在设计系统时，选择正确的数据库存储引擎方案变得尤为重要。这篇文章将以关系型、NoSQL和NewSQL数据库，以及OLTP、OLAP和HTAP处理方

文章目录什么是存储引擎？01关系型数据库&NoSQL数据库&NewSQL数据库02OLTP&OLAP&HTAP对比03总结《深入浅出存储引擎》【文末送书】在计算机科学领域中，存储引擎是数据存储和检索的核心组件之一。它们是数据库系统的重要部分，负责管理数据的持久化存储和快速检索。本文

欢迎关注博主Mindtechnist或加入【智能科技社区】一起学习和分享Linux、C、C++、Python、Matlab，机器人运动控制、多机器人协作，智能优化算法，滤波估计、多传感器信息融合，机器学习，人工智能等相关领域的知识和技术。关注公粽号《机器和智能》回复关键词“python项目实战

 在日常项目中，经常能遇到多维度、多指标自由组合分析的OLAP系统建设场景，这类需求往往具有分析关系复杂、开发周期长和数据量大等特点，需要研发投入比较大的精力进行建设。针对OLAP的场景，目前开源界大部分项目都是针对存储层的实现，如ClickHouse、Doris等OLAP数据库。很少针对

KylinApacheKylin™是一个开源的、分布式的分析型数据仓库，提供Hadoop/Spark之上的SQL查询接口及多维分析（OLAP）能力以支持超大规模数据，最初由eBay开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的表。 在OLAP（在线分析处理）和数据仓库的上下文中，星型模型（StarSchema）和雪花模

前言OLAP概念诞生于1993年，工具则出现在更早以前，有史可查的第一款OLAP工具是1975年问世的Express，后来走进千家万户的Excel也可归为此类，所以虽然很多数据人可能没听过OLAP，但完全没打过交道的应该很少。这个概念主要是在大数据圈里流传，而在大数据领域里，目前主流的OLAP开源引擎都诞

更多技术交流、求职机会，欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号，回复【1】进入官方交流群在当今高速发展的互联网时代，信息传播迅速，用户数量激增。在面对如此庞大的用户群体和高频的访问需求时，系统高并发访问的性能问题成为了无法回避的挑战。为了满足业务场景中对数据并发查询的即

今天是一篇架构分享内容。1.概述以Flink为主的计算引擎配合OLAP查询分析引擎组合进而构建实时数仓，其技术方案的选择是我们在技术选型过程中最常见的问题之一。也是很多公司和业务支持过程中会实实在在遇到的问题。很多人一提起实时数仓，就直接大谈特谈Hudi，Flink的流批一体等，但实

就目前现状来看，大家有点过分强调绑定变量的作用了。任何一种优化方法都尤其适用场景，绑定变量技术也不例外。不可盲目的将其信奉为影响性能的罪魁祸首。1.分清系统是OLTP还是OLAP类型很重要通常来说，我们把业务分为两类，在线事务处理系统（OLTP）和在线分析系统（OLAP）或者决策支持系统（DSS）。

目录前言课题背景和意义实现技术思路一、算法理论基础1.1 ETL技术1.2OLAP技术1.3数据可视化二、 数据集三、实验及结果分析3.1 实验环境搭建3.2 模型训练最后前言  

​实时OLAP分析需求一、​​​​​​​背景介绍在之前的文章学习了离线数仓的构建，但是离线数仓的最大问题即：慢，数据无法实时的通过可视化页面展示出来，通常离线数仓分析的是“T+1”的数据，针对于时效性要求比较高的场景，则无法满足需求，例如：快速实时返回“分组+聚合计算+排序聚合指标

码到三十五：个人主页心中有诗画，指尖舞代码，目光览世界，步履越千山，人间尽值得!在当今数据驱动的时代，数据的存储、处理和分析变得尤为重要。为了满足这一需求，市场上涌现出了许多优秀的数据处理和分析工具。其中，Doris和ClickHouse是两个备受关注的开源项目。本

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OLAP与数据仓库和数据湖本文阐述了OLAP、数据仓库和数据湖方面的基础知识以及相关论文。同时记录了我如何通过ChatGPT以及类似产品（通义千问、文心一言）来学习知识的。通过这个过程让我对于用AI科技提升学习和工作效率有了实践经验和切身感受。预热GPT>你现在是一位OLAP的专家

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TiDB概述TiDB数据库官方网址：https://pingcap.com/zh/​TiDB是PingCAP公司自主设计、研发的开源分布式关系型数据库，是一款同时支持在线事务处理与在线分析处理(HybridTransactionalandAnalyticalProcessing,HTAP)的融合型分布式数据库产品，具备水平扩容或者缩容、金融

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什么是OLAP与OLTPOLAP（OnLineAnalyticalProcessing）联机分析系统；OLTP（OnLineTransactionProcessing）联机事务处理系统；OLAP主要用来读取数据、分析数据，辅助运营决策分析。数据一次性批量写入后，分析师需要从各种角度出发，对数据进行挖掘分析，以期发现其中的商业价值、业务变化趋势

一.功能综述OLAP引擎为存储和计算二合一的引擎，自身内部涵盖了对数据的管理以及提供查询能力。底层数据完全规划在引擎内部，外部系统不允许直接操作底层数据，而是需要通过暴露出来的接口来读写引擎内部数据。目前整体来说OLAP功能由两部分组成：数据管理，查询引擎。1.1数据管理引

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