云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版场景的相关内容

文章 2025-08-19 来自：开发者社区

Apache Doris 在菜鸟的大规模湖仓业务场景落地实践

本文内容来自 Community Over Code Asia 2025 大会（CommunityOverCode 是 Apache 软件基金会（ASF）的官方全球系列大会，其前身为 ApacheCon），OLAP & Data Analysis track 分享议题。本文主要介绍了 Apache Doris 在菜鸟的大规模落地的实践经验，数据分析已经渗透到每个业务线的同学，每天在不同....

文章 2025-07-14 来自：开发者社区

什么是实时数仓？实时数仓又有哪些应用场景？

在了解了什么是数据仓库以后，今天咱们就来好好唠唠实时数仓这个话题。说实话，现在哪个企业不提数字化转型？数据的重要性大家都懂，但怎么用好这些数据，特别是怎么及时用好这些数据，就成了摆在很多企业面前的实际问题。这不，实时数仓就应运而生了。那它到底是个啥？能解决哪些实际问题？咱们今天就掰开了揉碎了好好讲讲。一、实时数仓的定义与特点 1. 实时数仓是什么？简单来说，实时数仓就...

构建实时/离线一体化数据分析平台

随着企业的业务数据量和数据源不断增加，分析的难度和复杂度显著提升。AnalyticDB MySQL 提供了一个能整合多类型数据源，确保数据的一致性和完整性、高效的数据分析平台，支持复杂查询和分析需求，能够快速洞察数据价值，更好地支撑业务决策。

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文章 2025-05-21 来自：开发者社区

客户说｜保险极客引入阿里云AnalyticDB，多业务场景效率大幅提升

作者：刘浩，保险极客技术总监保险极客是一家专注于全流程数智化团险业务的科技公司，致力于通过技术创新提升团险行业的运营效率和服务质量，推动数智化进程并加速行业生态共建。随着团险业务的快速发展，数据量呈现爆发式增长，传统的数据处理方式逐渐暴露出性能瓶颈和扩展性不足的问题。特别是在数据核对、实时查询和统计分析等场景中，传统数据库在面对海量数据时显得力不从心。为了...

文章 2025-02-21 来自：开发者社区

数据无界、湖仓无界，Apache Doris 湖仓一体典型场景实战指南（下篇）

导读：湖仓一体是将数据湖和数据仓库的优势相结合的数据管理系统。Apache Doris 结合自身特性，提出了【数据无界】和【湖仓无界】核心理念。上篇文章已介绍了 Apache Doris 湖仓一体完整方案，本文将聚焦典型应用场景，进一步深入，帮助读者更好地理解和应用 Apache Doris 湖仓一体。在数据驱动决策的时代，湖仓一体架构以统一存储、统一计算、统一管理的创新形式，补齐了传统数.....

文章 2025-01-15 来自：开发者社区

Hologres OLAP场景核心能力介绍-2024实时数仓Hologres线上公开课02

Hologres OLAP场景核心能力介绍-2024实时数仓Hologres线上公开课02 内容介绍：一、OLAP场景与痛点二、Hologres OLAP场景核心能力三、典型客户案例本次分享的主题是Hologres OLAP场景核心能力介绍，由Hologres产品经理赵红梅（梅酱）分享。 ...

文章 2024-08-26 来自：开发者社区

实时数仓 Hologres 问题之适用于业务场景的实时数仓如何搭建

问题一：如何搭建适用于业务场景的实时数仓？如何搭建适用于业务场景的实时数仓？参考回答：搭建适用于业务场景的实时数仓，需要明确业务需求、数据源、数据处理流程等因素。可以通过使用像Hologres这样的实时数据仓库引擎，结合Flink等流处理工具，实现数据的实时采集、处理、存储和分析。关于本问题的更多回答可点击原文查看： ...

文章 2024-08-22 来自：开发者社区

实时数仓Hologres发展问题之Hologres在无人车送货场景中的应用如何解决

问题一：分析服务一体化（HSAP）是什么？其核心理念是什么？分析服务一体化（HSAP）是什么？其核心理念是什么？参考回答：分析服务一体化（HSAP）是一种技术理念，旨在通过一套技术栈（如Flink+Hologres）同时解决Ad-hoc Query分析和线上服务任务，降低开发运维成本，并提升数据一致性和开发效率。 ...

问答 2024-08-20 来自：开发者社区

在传统数仓基于Hive表的实现中，处理SCD场景存在哪些主要问题？

问答 2024-08-19 来自：开发者社区

快手在实时数仓开发中为什么选择在某些场景使用API而不是SQL？

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更新时间 2025-08-27 05:32:19

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云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版

基于湖仓一体架构打造的实时湖仓，高度兼容MySQL，毫秒级更新，亚秒级查询。不论在数据湖中的非/半结构化数据，还是在数据库中的结构化数据，都能同时完成高吞吐离线处理和高性能在线分析，做到数据湖的规模，数据库的体验。

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