数据仓库是分析数据的中央存储库，可以高效地存储数据，并以极快的速度同时向成千上万的用户提供分析查询结果。常常被业务分析师、数据科学家和决策者通过商业智能(BI)工具、SQL客户端和其他分析应用程序访问数据。在大数据系统中，往往有两种类型的系统，操作型（OLTP）和分析型（OLAP），这两种系统大都以数据库作为数据管理、组织和操作的工具。OLTP完成组织的核心业务，如增删改，像下订单、更新库存、支付等，核心目标是尽快处理事务，同时维护数据的一致性和完整性。OLAP主要是通过数据分析评估组织的业务经营状态，并进一步辅助决策。01、操作型数据库（OLTP）几乎所有的线上系统、MIS、OA等都属于这类
1.主流OLAP引擎技术原理大阅兵1.1何为OLAP在前文BI系统与ClickHouse：探索式BI的OLAP技术演进之路中已经涉及过OLAP的概念，这里再简要介绍下。60年代，关系型数据库之父E.F.Codd提出了关系模型，促进了OLTP(OnLineTransactionProcessing，联机事务处理)模型的发展。1993年，E.F.Codd提出了OLAP(OnLineAnalyticalProcessing，联机分析处理)概念，认为OLTP已不能满足终端用户对数据库查询分析的需要，SQL对大型数据库进行的简单查询也不能满足终端用户分析的要求。用户的决策分析需要对关系数据库进行大量计算
1.主流OLAP引擎技术原理大阅兵1.1何为OLAP在前文BI系统与ClickHouse：探索式BI的OLAP技术演进之路中已经涉及过OLAP的概念，这里再简要介绍下。60年代，关系型数据库之父E.F.Codd提出了关系模型，促进了OLTP(OnLineTransactionProcessing，联机事务处理)模型的发展。1993年，E.F.Codd提出了OLAP(OnLineAnalyticalProcessing，联机分析处理)概念，认为OLTP已不能满足终端用户对数据库查询分析的需要，SQL对大型数据库进行的简单查询也不能满足终端用户分析的要求。用户的决策分析需要对关系数据库进行大量计算
在传统的企业数据管理中，Oracle数据库占主导地位，而MySQL在开发人员中非常流行，并且MySQL是大多数云原生应用程序中使用的默认数据库。 MySQL受欢迎的原因是因为它的简单易用，并且具有为事务处理优化的丰富功能。最初在MySQL中小型企业中被迅速采用，随着它不断的发展，它也在大型组织的部门内得到了大量的应用。 MySQL经过多年的发展，令许多以MySQL为标准的中小型公司发展成为仍然依赖于它作为数据管理平台的大型组织。并且，大型组织中使用MySQL的部门和业务单位在MySQL中积累了大量的关键数据。 对于依赖MySQL的客户来说，这是他们面临的一个挑战。作为一个在线事务处理(OLTP
在传统的企业数据管理中，Oracle数据库占主导地位，而MySQL在开发人员中非常流行，并且MySQL是大多数云原生应用程序中使用的默认数据库。 MySQL受欢迎的原因是因为它的简单易用，并且具有为事务处理优化的丰富功能。最初在MySQL中小型企业中被迅速采用，随着它不断的发展，它也在大型组织的部门内得到了大量的应用。 MySQL经过多年的发展，令许多以MySQL为标准的中小型公司发展成为仍然依赖于它作为数据管理平台的大型组织。并且，大型组织中使用MySQL的部门和业务单位在MySQL中积累了大量的关键数据。 对于依赖MySQL的客户来说，这是他们面临的一个挑战。作为一个在线事务处理(OLTP
一、Druid概述1、Druid简介Druid是一款基于分布式架构的OLAP引擎，支持数据写入、低延时、高性能的数据分析，具有优秀的数据聚合能力与实时查询能力。在大数据分析、实时计算、监控等领域都有相关的应用场景，是大数据基础架构建设中重要组件。与现在相对热门的Clickhouse引擎相比，Druid对高并发的支持相对较好和稳定，但是Clickhouse在任务队列模式中的数据查询能力十分出色，但是对高并发支持不够友好，需要做好很多服务监控和预警。大数据组件中OLAP引擎的选型有很多，在数据的查询引擎层通常都具有两种或者以上的OLAP引擎，选择合适的组件解决业务需求是优先原则。2、基本特点分布式
一、Druid概述1、Druid简介Druid是一款基于分布式架构的OLAP引擎，支持数据写入、低延时、高性能的数据分析，具有优秀的数据聚合能力与实时查询能力。在大数据分析、实时计算、监控等领域都有相关的应用场景，是大数据基础架构建设中重要组件。与现在相对热门的Clickhouse引擎相比，Druid对高并发的支持相对较好和稳定，但是Clickhouse在任务队列模式中的数据查询能力十分出色，但是对高并发支持不够友好，需要做好很多服务监控和预警。大数据组件中OLAP引擎的选型有很多，在数据的查询引擎层通常都具有两种或者以上的OLAP引擎，选择合适的组件解决业务需求是优先原则。2、基本特点分布式
