导读：实时数仓是一种能够实时处理和分析数据的数据仓库系统。它通过对大量数据进行实时采集、处理、存储和分析，将最新的数据及时地整合到数据仓库中，并且可以实时响应用户的查询和分析需求。实时数仓国内的开源项目： Apache Doris，性能全球第一的商业产品 SelectDB 是基于 Apache Doris 构建的现代化数据仓库，以下是关于商业产品 SelectDB 涉及到的一些技术类专业名词解析。
极致性能
向量化 定义：向量化（Vectorization）是一种优化数据处理的技术，它允许计算机程序同时对多个数据元素执行相同的操作，而不是逐个处理它们。在编程中，特别是在处理数组、矩阵或类似数据结构时，向量化可以显著提高程序的运行速度和效率。 优点：通过减少循环和条件判断，提高了数据处理的并行性和效率。 应用：在数据库查询、机器学习、科学计算等领域广泛应用。
MPP 查询 定义：MPP（Massively Parallel Processing，大规模并行处理）查询是一种高性能的数据处理架构，它通过并行处理和分布式计算技术，实现对大规模数据的快速分析和查询。 特点：MPP架构通过多个计算节点和存储节点并行处理数据，以支持高速查询和实时数据分析。 应用：常用于构建企业级数据仓库和大数据分析平台。
Pipeline 执行 定义：Pipeline执行是一种数据处理模式，其中数据在多个阶段或组件之间连续流动，每个阶段都对其输入数据进行处理，并将结果传递给下一个阶段。 优点：通过并行处理多个阶段，Pipeline执行可以显著提高数据处理的速度和效率。 应用：在数据流处理、ETL（Extract, Transform, Load）过程、机器学习流水线等场景中广泛使用。
智能优化器 定义：智能优化器是数据库管理系统中的一个组件，负责根据查询的特性和数据的统计信息，自动选择最优的查询执行计划。 功能：智能优化器可以评估不同的查询执行计划，并选择成本最低、性能最优的计划来执行查询。 优点：通过自动优化查询执行计划，可以提高查询的响应速度和性能。
列式存储 定义：列式存储是一种数据库存储技术，其中数据按列而不是按行进行存储。 优点：列式存储可以更有效地压缩数据、提高查询性能（特别是对于需要读取大量列但仅使用其中几列的查询），并简化数据分析和数据挖掘任务。 应用：常用于数据仓库、大数据分析、机器学习等领域。
物化视图 定义：物化视图是一种预计算的查询结果集，它存储在数据库中，并可以在需要时直接访问，而无需重新计算查询。 优点：物化视图可以显著提高查询性能，因为它们已经包含了所需的数据，并且可以直接访问。 应用：在实时数仓中，物化视图常用于存储预聚合的数据，以便快速响应复杂的分析查询。
查询和数据缓存 定义：查询和数据缓存是一种技术，用于存储之前执行过的查询的结果或经常访问的数据，以便在后续请求时快速提供这些数据。 优点：通过减少数据库访问和重复计算，查询和数据缓存可以显著提高系统的响应速度和性能。 应用：在实时数仓和在线分析处理（OLAP）系统中广泛使用。
自适应执行 定义：自适应执行是一种查询执行策略，其中查询执行计划在执行过程中可以根据实际情况进行调整和优化。 优点：自适应执行可以处理查询执行过程中的不确定性，如数据分布的变化、系统负载的变化等，并动态地调整执行计划以获得最佳性能。 应用：在复杂的实时数仓环境中，自适应执行可以帮助系统更好地应对各种挑战和变化。
高并发点查 定义：高并发点查是指在高并发的环境下，对数据库中的特定记录或数据进行快速、准确的查询操作。它要求数据库系统能够高效处理大量并发的、针对特定数据点的查询请求。 优点：提高了系统的响应速度和吞吐量，确保了在大量用户同时访问系统时，依然能够快速地提供准确的数据服务。 应用：常见于在线交易系统、社交媒体平台、电商网站等需要处理大量并发请求的系统中。
分区分桶 定义：分区分桶是一种数据管理技术，它将数据划分为多个区域（分区）或桶，以便进行更高效的数据存储、查询和管理。通过将数据分散到不同的分区或桶中，可以提高数据处理的并行性和扩展性。 优点：减少了查询和更新操作的数据扫描范围，提高了数据处理的效率和响应速度。同时，分区分桶也便于数据的备份、恢复和扩展。 应用：广泛应用于分布式数据库、大数据存储和处理系统、云计算等领域。
自增列 定义：自增列（Auto-Increment Column）是数据库中一种特殊的列类型，其值在插入新记录时会自动递增。这种列通常用于为主键或唯一标识符生成唯一的数值。 优点：简化了主键或唯一标识符的生成过程，避免了手动分配和管理这些值的复杂性。同时，自增列也确保了数据的一致性和完整性。 应用：在关系型数据库中广泛使用，如MySQL、SQL Server、Oracle等。
表索引 定义：表索引（Table Index）是数据库中的一种数据结构，用于加速对表中数据的检索速度。它类似于一本书的目录，通过维护表中数据的引用信息，可以快速定位到需要查询的数据行。 优点：显著提高了查询性能，减少了数据检索的时间。同时，表索引也可以加速数据的排序和分组操作。 应用：几乎在所有的关系型数据库中都会使用表索引来优化查询性能。常见的索引类型包括B树索引、哈希索引等。
云原生
存算分离 定义：存算分离是一种架构设计理念，它将数据存储（Storage）与数据处理/计算（Compute）功能进行物理或逻辑上的分离。 优点：提高了系统的可扩展性、灵活性和可靠性，允许独立地扩展和管理存储和计算资源。 应用：在分布式系统、云计算、大数据分析等领域广泛应用。
冷热分离 定义：冷热分离是一种数据存储策略，它将数据按照访问频率或重要性分为“热数据”和“冷数据”，并分别采用不同的存储和处理方式。 优点：优化了存储成本，提高了数据访问效率，并增强了数据管理的灵活性。 应用：在数据库设计、数据仓库、归档存储等领域广泛应用。
计算弹性伸缩 定义：计算弹性伸缩是指根据工作负载的变化自动调整计算资源（如CPU、内存等）的能力。 优点：提高了系统的可伸缩性和资源利用率，降低了运营成本。 应用：在云计算、大数据分析、在线服务等领域广泛应用。
K8S支持 定义：K8S支持是指系统或平台能够与Kubernetes（K8S）集成，并利用Kubernetes的功能来管理容器化应用程序和集群资源。 优点：提供了强大的容器编排和管理功能，简化了应用程序的部署、扩展、升级和监控。 应用：在云原生应用开发、微服务架构、持续集成/持续部署（CI/CD）等领域广泛应用。
半结构化数据分析
复合数据类型 定义：复合数据类型是由多个基本数据类型（如整数、浮点数、字符等）组成的数据结构，如数组、结构体、类等。 优点：可以更方便地组织和管理复杂的数据结构，提高编程效率和代码的可读性。 应用：在编程、数据建模、数据库设计等领域广泛应用。
动态schema表 定义：动态schema表是指在运行时可以更改表结构的数据库表。 优点：提供了更大的灵活性，允许根据业务需求动态地添加、删除或修改表的字段。 应用：在需要频繁修改表结构的数据库应用中广泛使用。
高效字符串处理 定义：高效字符串处理是指通过优化算法和数据结构来提高字符串操作（如查找、替换、分割等）的效率。 优点：提高了数据处理的速度和效率，减少了计算资源的消耗。 应用：在文本处理、自然语言处理、数据库查询等领域广泛应用。
湖仓一体
联邦分析 定义：联邦分析（Federated Analysis）是一种数据处理和分析的方法，它允许在多个分散的数据源上进行数据分析和计算，而无需将这些数据物理地集中到一个中心位置。这种方法通过构建一个联邦查询系统，允许用户透明地访问和查询多个数据源，并在这些数据源之间执行分析任务。 优点：
- 数据隐私保护：由于数据不需要集中，可以更好地保护数据隐私和安全性。
- 灵活性和可扩展性：可以轻松地添加或删除数据源，支持各种类型的数据存储和分析系统。
- 高效的数据分析：通过优化跨多个数据源的数据传输和分析流程，提高分析效率和准确性。 应用：
- 多数据源集成：在需要集成多个数据源进行联合分析的场景中，如金融、医疗、电商等领域。
- 数据仓库与数据湖分析：在大型数据仓库或数据湖中，联邦分析可以实现对不同存储格式和技术的数据进行分析。
- 隐私保护计算：在需要保护用户隐私的场景中，如跨机构数据分析、个人数据隐私保护等。 联邦分析在现代数据分析领域扮演着越来越重要的角色，它使得组织能够充分利用其分散在多个系统中的数据资源，同时保持数据的安全性和隐私性。
元数据映射 定义：元数据映射是指将数据的元数据（如数据结构、属性、关系等）映射到特定的表示或模型上，以便于数据的查询、分析和处理。 优点：提供了数据的抽象和标准化表示，简化了数据的访问和管理。 应用：在数据仓库、数据集成、数据挖掘等领域广泛应用。
元数据缓存与更新 定义：元数据缓存与更新是指在访问数据时，先将元数据存储到缓存中，并根据数据的变化实时更新缓存中的元数据。 优点：提高了数据的访问速度，减少了对数据库的频繁访问，降低了系统的负载。 应用：在数据库查询、数据仓库、数据集成等领域广泛应用。
数据缓存 定义：数据缓存是指将经常访问的数据存储在高速缓存中，以减少对慢速存储设备的访问次数。 优点：提高了数据的访问速度和系统的响应能力，降低了系统的负载和成本。 应用：在Web应用、数据库查询、大数据分析等领域广泛应用。
开放数据格式查询 定义：开放数据格式（组件：Paimon、Delta Lake、Hive、Hudi、Iceberg）查询是指支持使用开放的数据格式（如JSON、XML等）进行数据查询的技术或系统。 优点：提供了跨平台、跨语言的数据查询能力，促进了数据的共享和交换。 应用：在Web服务、API设计、数据集成等领域广泛应用。
混合负载
算子落盘 定义：算子落盘是指在计算过程中，将中间结果或算子状态持久化到磁盘或其他存储介质上，以便于后续的计算或恢复。 优点：提供了计算的容错能力和持久性，确保了在故障或重启后能够继续之前的计算。 应用：在大数据处理、分布式计算、机器学习等领域广泛应用。
混合负载管理器 定义：混合负载管理器是指能够同时处理多种不同类型的工作负载（如批处理、实时分析、在线服务等）的系统或组件。 优点：提高了系统的资源利用率和响应能力，满足了多样化的业务需求。 应用：在云计算、大数据分析、微服务架构等领域广泛应用。
通用DML 定义：通用DML（数据操作语言）是指一种设计用来跨多种不同数据库和数据源类型（如关系数据库、NoSQL数据库、图形数据库等）执行数据操作（如增删改查）的标准化语言或接口。 优点：提高了开发效率和代码复用性，开发者无需为每个不同的数据源编写特定的DML代码；降低了系统的复杂性和维护成本，因为可以使用统一的DML来处理不同的数据源；增强了系统的灵活性和可扩展性，可以方便地添加新的数据源类型。 应用：在数据集成、数据仓库、数据湖、微服务架构等需要处理多种数据源的场景中广泛应用。
多cluster 定义：多cluster是指在一个系统中部署和运行多个独立的集群（cluster），每个集群可能包含多个节点（node），用于处理不同的任务或数据。 优点：提高了系统的可靠性和容错能力，因为不同的集群可以独立运行，并且故障可以在集群之间隔离；增强了系统的可扩展性，可以根据需要增加或减少集群中的节点数量；允许不同的业务或工作负载在不同的集群上运行，以优化资源利用率和性能。 应用：在云计算、大数据分析、分布式系统等领域广泛应用，特别是在需要处理大规模数据或高并发请求的场景中。
物化视图、多表物化视图 定义：物化视图（Materialized View）是数据库中一种特殊类型的视图，它包含了查询结果的物理存储数据，而不是像常规视图那样只保存查询语句的定义。物化视图可以预先计算并存储查询的结果，从而在后续查询时直接返回结果，而无需重新执行查询；多表物化视图是指基于多个数据表创建的物化视图（materialized view），它存储了查询结果的副本，而不是实时计算查询结果。 优点：提高了查询性能，因为物化视图中的数据已经预先计算并存储，减少了实时查询的计算量；降低了对源表的访问频率，减少了系统的负载和响应时间；允许对多个表进行复杂的查询和聚合操作，并将结果存储在物化视图中供后续使用。 应用：在数据仓库、报表系统、决策支持系统等需要频繁查询和聚合大量数据的场景中广泛应用。
