数据仓库技术和场景
1. 数据仓库技术
数据仓库是一种专门设计用于数据分析的系统，与传统的数据库有着显著的区别。它不侧重于事务处理，而是聚焦在数据的聚合、整合和分析，帮助用户进行决策支持。
1.1、 数据库与数据仓库的区别
1.1.1、 数据库特点
数据库主要服务于在线事务处理（OLTP），强调实时性、一致性和并发性，数据结构通常以关系型为主，用于存储和管理日常操作中的实时数据。
1.1.2、 数据仓库特点
数据仓库则是面向主题的、集成的、非易失的，并随时间变化的数据集合，主要用于决策支持。它对来自多个异构源的数据进行清洗、转换和聚合，以便进行多维度分析。数据仓库通常不支持频繁的更新，而是侧重于读取性能。
1.2、 数据仓库的应用场景
1.2.1、 统计报表
数据仓库可以生成各种统计报表，提供管理层对业务的整体视图，辅助决策。
1.2.2、 即时查询
通过优化查询性能，数据仓库能支持复杂、多条件的即时查询，快速获取所需信息。
1.2.3、 销售目标制定
通过对历史销售数据的分析，数据仓库可以帮助企业设定合理的销售目标。
1.2.4、 优化业务流程
通过挖掘数据仓库中的数据，企业可以识别业务瓶颈，优化工作流程，提高效率。
1.2.5、 精细化运营
数据仓库可实现用户行为分析，支持精细化运营策略，如个性化推荐和服务。
1.3、 OLAP（在线分析处理）场景的关键特征
OLAP场景通常涉及多维数据分析、钻取、切片、切块和汇总操作，强调快速响应复杂的查询请求，提供深度洞察。
1.4、 数据仓库选型
1.4.1、 Hive
Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL-like查询语言（HQL），适合大规模数据离线分析。
1.4.2、 Presto
Presto是一个分布式SQL查询引擎，设计用于低延迟查询，支持多种数据源，包括HDFS、Amazon S3、Cassandra等，适用于大数据实时查询场景。
1.4.3、 Spark SQL
Spark SQL是Apache Spark的一部分，它允许开发人员使用SQL或DataFrame API对数据进行处理，提供高性能的交互式查询，适合大规模数据处理和分析。
以上是数据仓库技术和应用场景的基本概述，实际应用中还需要根据具体需求选择合适的技术栈，例如Clickhouse这样的列式数据库系统，因其优秀的查询性能和内存计算能力，在实时分析和数据仓库领域也得到了广泛应用。在实施数据仓库项目时，应充分考虑数据量、查询复杂度、实时性需求以及成本等因素，做出最佳的技术决策。
