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。
ClickHouse简介
ClickHouse是一款专注于OLAP（联机分析处理）的列式存储数据库，以其极致的查询性能、高压缩率和实时分析能力著称。它通过列式存储、向量化查询引擎及分布式架构，满足大规模数据复杂聚合需求，适用于实时日志分析、用户行为分析等场景。然而，ClickHouse不支持事务（ACID），JOIN性能较弱，且对单行更新/删除效率低，不适合OLTP场景。其丰富的表引擎（如MergeTree系列）和数据类型（如LowCardinality优化类型）为不同业务需求提供了灵活支持。
饿了么基于Flink+Paimon+StarRocks的实时湖仓探索
饿了么的实时数仓经历了多个阶段的演进。初期通过实时ETL、报表应用、联动及监控构建基础架构，随后形成了涵盖数据采集、加工和服务的整体数据架构。1.0版本通过日志和Binlog采集数据，但在研发效率和数据一致性方面存在问题。2.0版本通过Dataphin构建流批一体化系统，提升了数据一致性和研发效率，但仍面临新业务适应性等问题。最终，饿了么选择Paimon和StarRocks作为实时湖仓方案，显著降低了存储成本并提高了系统稳定性。未来，将进一步优化带宽瓶颈、小文件问题及权限控制，实现更多场景的应用。