最近想对ERP的数据库建个数据仓库，有一点不明白想请教一下

针对订单数据状态随时间变化（如入库数量、发货数量的更新，或属性字段在数据仓库清洗后的变动）需要及时同步至数据仓库并重新计算OLAP分析的情况，可以采用以下解决方案：

1. 实时数据更新策略：

   • 数据仓库层：确保数据仓库支持实时或准实时的数据更新能力。使用阿里云AnalyticDB MySQL版，可以通过增量刷新物化视图来实现高频数据变更的快速响应。例如，创建针对订单状态变更的物化视图，设置为每发生变更即自动刷新，以保证查询结果的时效性。

2. SelectDB列更新方案：

   • 对于存储在SelectDB中的订单表，可利用其导入方式实现列更新。根据业务需求选择Unique模型或Aggregate模型进行数据更新。对于频繁更新的字段，采用Unique模型配合行存模式("store_row_column" = "true")提高导入性能，确保写入后数据即时可见。

3. ETL与数据流处理：

   • 利用数据集成服务（如DataWorks、DataHub等）建立从源系统到数据仓库的实时数据管道。配置数据同步任务，监控订单系统的变更日志或消息队列，一旦有状态更新立即触发数据同步至数据仓库，并触发表的更新或物化视图的重算。

4. 资源组优化：

   • 在AnalyticDB中，为不同的操作分配合适的资源组。例如，使用Interactive型资源组处理高QPS低RT的在线查询场景，确保用户查询体验；而Job型资源组用于批量处理和复杂计算，如定期的全量刷新物化视图或大数据量的离线计算任务。

5. 物化视图策略：

   • 结合业务需求设计合理的物化视图策略，如按需创建分钟级、小时级或天级刷新的物化视图，以满足不同维度的分析需求。对于实时性要求高的分析，侧重使用增量刷新策略减少计算负担。

通过上述方案，可以有效应对订单数据动态变化对数据仓库及OLAP分析的挑战，确保数据的实时性和分析结果的准确性。