为了解决传统数仓的问题，出现了哪些新的解决思路？

为解决传统数仓存在的问题，如延时长、成本高、架构复杂、组件繁多、运维难度大及数据冗余等，出现了以下新的解决思路和技术方案：

1. 流式湖仓方案：

   • 实时计算集成：利用Apache Flink等实时计算引擎，实现数据的实时流动与处理，缩短数据处理周期，提高时效性。
   • 流式数据湖仓技术（如Paimon）：提供高效的更新能力，使得数据变更能在分钟级延迟内传递给下游消费者，同时支持结构化、半结构化和非结构化数据的统一管理。
   • 分析型数据库优化：使用如StarRocks的高性能分析型数据库，直接读取湖仓数据，加速查询分析服务，降低查询延迟。

2. 列式JSON存储与处理技术：

   • IMCI技术（如PolarDB IMCI）：通过列式JSON存储、虚拟列、秒级加减列等功能，提升半结构化数据的查询性能，同时保持架构灵活性，减少因业务需求变动导致的表结构频繁调整。

3. 统一计算架构：

   • Dynamic Table技术（如Hologres Dynamic Table）：支持全量刷新和增量刷新模式，能够自动或按需刷新数据，结合流批一体的能力，简化数据仓库架构，平衡性能、成本与实时性需求。

4. IDMapping与图计算在离线一体化解决方案中的应用：

   • 跨域用户识别与数据整合：通过IDMapping技术解决跨业务、跨设备的用户身份识别问题，支撑个性化推荐、风控等场景。
   • GraphCompute引擎：在离线架构中运用图计算技术，高效处理复杂关系数据，无缝对接数据处理层与上层业务查询，增强数据分析的深度和广度。

这些新思路和技术通过引入实时处理、优化数据存储格式、统一计算框架以及高级用户识别技术，有效提升了数据处理的效率、灵活性和成本效益，满足了现代企业对大数据处理的更高要求。