### Data Warebase 核心要点总结 --- #### **1. Data Warebase 的定义与核心能力** - **混合架构**：融合数据库（OLTP）与数据仓库（OLAP）能力，支持**混合查询**（行/列存储、多模索引）。 - **行列混存**：通过行列存储结合，平衡事务处理（TP）与分析查询（AP）性能。 - **索引丰富性**：支持**列式索引（如列存）、行式索引（如行存）**，以及**混合索引**，满足复杂查询需求。 - **实时增量物化视图**：实现流批一体（Streaming + Batch），无需依赖Flink等外部工具。 - **存算分离**：支持按需扩展计算资源，实现**Scale to Zero**（无活动时释放资源）。 --- #### **2. 与现有技术的差异与优势** - **与 HTAP 的区别**： - **HTAP**：需同时支持TP和AP场景，但传统HTAP仅是TP+AP的简单结合，而Data Warebase通过**存储、索引、查询优化器一体化**实现真正混合能力。 - **优势**：无需选型不同数据库，所有SQL查询均可在物理极限下达到**高吞吐、低延迟**。 - **与流批一体的区别**： - **流批一体**：传统依赖Flink等工具，Data Warebase通过**实时增量物化视图**实现流批统一，简化架构。 - **优势**：无需运维复杂流处理框架，直接通过数据库原生支持流批计算。 - **与湖仓一体的区别**： - **湖仓一体**：数据湖（如Iceberg）与数据仓库的融合，Data Warebase支持对接湖存储，实现**外表查询、计算、写入**。 - **趋势**：Iceberg成为数据湖标准（Snowflake、Databricks均采用），Data Warebase天然适配。 --- #### **3. 应用场景与案例** - **金融行业**： - **实时交易分析**：亚秒级数据新鲜度，支持复杂标签过滤与多维分析（如AI机器人决策）。 - **车联网**： - **高频数据监控**：每秒百万级数据写入，支持实时报警与软件升级影响分析。 - **广告与推荐系统**： - **实时个性化推荐**：基于用户行为快速决策，需高吞吐与低延迟分析。 - **通用场景**： - **混合查询需求**：如同时支持事务处理与复杂报表分析，无需多数据库切换。 --- #### **4. AI时代的战略意义** - **Data API 的重要性**：Data Warebase 提供**完整、强大的Data API**，成为AI工作流的数据底座。 - **AI智能上限**：拥有更高效数据处理能力的系统（如Data Warebase）能更快响应AI模型训练与推理需求。 - **未来趋势**：随着Iceberg成为数据湖标准，Data Warebase将成为连接数据湖与AI的桥梁。 --- #### **5. 总结** Data Warebase 是数据库与数据仓库的融合创新，通过**混合存储、多索引、流批一体**等能力，解决传统HTAP、流批、湖仓一体的痛点。其优势在于： - **统一架构**：无需多数据库选型。 - **实时性**：支持TP/AP混合场景的低延迟与高吞吐。 - **灵活性**：适配AI、金融、车联网等复杂分析需求。 **核心价值**：为AI时代提供高效、灵活的数据底座，推动智能决策的实时化与精准化。