# 实时数仓 Hologres #
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数据仓库介绍与实时数仓案例
1.数据仓库简介
数据仓库是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。
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开发大数据的正确姿势--交互式分析
在大数据技术领域里，用户通常希望获得高可靠、低延时的数据服务，来满足简单或者复杂的查询场景。本文为您深度揭秘交互式分析的核心技术以及应用场景，用交互式分析打开开发大数据的正确姿势！
菜鸟供应链实时数仓的架构演进及应用场景
菜鸟数据&规划部高级数据技术专家贾元乔从数据模型、数据计算、数据服务等几个方面介绍了菜鸟供应链数据团队在实时数据技术架构上的演进，以及在供应链场景中典型的实时应用场景和 Flink 的实现方案。
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如果你也想做实时数仓…
数据仓库也是公司数据发展到一定规模后必然会提供的一种基础服务，数据仓库的建设也是“数据智能”中必不可少的一环。本文将从数据仓库的简介、经历了怎样的发展、如何建设、架构演变、应用案例以及实时数仓与离线数仓的对比六个方面全面分享关于数仓的详细内容。
MySQL用户如何构建实时数仓
依托数据库生态，AnalyticDB for MySQL可以给用户提供分析场景下的标准解决方案，尤其是在大数据和性能要求较高的情况下AnalyticDB for MySQL的价值可以更好的体现。
DataWorks
DataWorks是阿里巴巴推出的智能化大数据开发与治理平台，支持数据仓库、数据湖等架构，集成多种阿里云大数据计算服务，如MaxCompute、Hologres等，助力政府、金融、零售等行业实现数据全生命周期管理，推动数字化转型和数据资产增值。
2万字揭秘阿里巴巴数据治理平台DataWorks建设实践
阿里巴巴一直将数据作为自己的核心资产与能力之一，从最早的淘宝、天猫等电商业务，到后续的优酷、高德、菜鸟等板块，DataWorks、MaxCompute、Hologres等产品用一套技术体系来支持不同业务的发展与创新，为企业带来整体的“数据繁荣”。
数据繁荣为我们带来了红利，同时也带动了各类数据治理需求的井喷，特别是降本等需求的不断出现，阿里云DataWorks团队将13年的产品建设经验整理成最佳实践，从数据生产规范性治理、数据生产稳定性治理、数据生产质量治理、数据应用提效治理、数据安全管控治理、数据成本治理、数据治理组织架构及文化建设等7个方面为大家揭秘数据治理平台建设实践
森马基于MaxCompute+Hologres+DataWorks构建数据中台
本次案例主要分享森马集团面对多年自建的多套数仓产品体系，通过阿里云MaxCompute+Hologres+DataWorks统一数仓平台，保障数据生产稳定性与数据质量，减少ETL链路及计算时间，每年数仓整体费用从300多万降到180万。
实时数仓Hologres V3.1版本发布，Serverless型实例从零开始构建OLAP系统
Hologres推出Serverless型实例，支持按需计费、无需独享资源，适合新业务探索分析。高性能查询内表及MaxCompute/OSS外表，弹性扩展至512CU，性能媲美主流开源产品。新增Dynamic Table升级、直读架构优化及ChatBI解决方案，助力高效数据分析。
实时数仓和离线数仓还分不清楚？看完就懂了
本文通俗易懂地解析了实时数仓与离线数仓的核心区别，涵盖定义、特点、技术架构与应用场景，助你快速掌握两者差异，理解数据处理的“快慢之道”。
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