深入剖析 OALP 与 OLTP：概念、区别、技术、场景
本文深入剖析了OLTP（在线事务处理）与OLAP（在线分析处理）的概念、区别、技术及应用场景。OLTP专注于实时业务操作，确保数据一致性和高效性，适用于金融、电商等行业；OLAP则侧重于历史数据分析，支持复杂查询和多维分析，助力企业决策。两者在数据特点、系统设计、用户类型及数据库设计上存在显著差异。合理结合OLTP和OLAP，可提升企业的运营效率和决策水平。
淘天AB实验分析平台Fluss落地实践：更适合实时OLAP的消息队列
淘天集团数据开发团队基于Fluss构建新一代实时数仓，解决数据消费冗余、探查困难及大State运维难题。Fluss融合列存与实时更新能力，支持列裁剪、KV点查、Delta Join及湖流一体，显著降低IO与计算资源消耗，提升作业稳定性与数据探查效率。已在淘天AB实验平台落地，覆盖搜索、推荐等核心业务，通过618大促验证，实现千万级流量、秒级延迟，资源消耗降低30%，State缩减超100TB。未来将持续深化湖仓架构，拓展AI场景应用。
StarRocks 原理详解：探索高效 OLAP 的奥秘
StarRocks 是一款高性能分析型数据仓库，采用向量化、MPP架构、CBO等技术，实现多维、实时、高并发的数据分析。它支持从各类数据源高效导入数据，兼容MySQL协议，并具备水平扩展、高可用等特性，广泛应用于实时数仓、OLAP报表等场景。StarRocks 解决了传统数仓在查询性能、数据导入、扩展性和灵活性等方面的挑战，助力企业实现数据驱动的决策。其分布式架构和智能物化视图等功能显著提升了查询效率，适用于大数据生态中的各种复杂需求。
Doris 架构原理及核心特性详解
Doris 是百度内部孵化的OLAP项目，现已开源并广泛应用。它采用MPP架构、向量化执行引擎和列存储技术，提供高性能、易用性和实时数据处理能力。系统由FE（管理节点）和BE（计算与存储节点）组成，支持水平扩展和高可用性。Doris 适用于海量数据分析，尤其在电商、游戏等行业表现出色，但资源消耗较大，复杂查询优化有局限性，生态集成度有待提高。