在企业中通常存在两类数据处理场景，一类是在线事务处理场景（OLTP），例如交易系统，另一类是在线分析处理场景（OLAP），例如业务报表。 OLTP 数据库擅长处理数据的增、删、改，以及小数据量的查询，更侧重数据的实时响应、高吞吐和事务性等要求。OLAP 则以大数据量的复杂查询为主，更侧重数据容量的扩展性、复杂计算能力等要求。 为了满足这两类业务场景，企业通常会采用 OLTP + OLAP 的组合方

OLAP是什么？OLAP（Online Analytical Processing，联机分析处理）是一种多维的数据处理和分析技术，它在当前的信息时代扮演着重要的角色。OLAP技术能够帮助企业从海量数据中提取有价值的信息，并以多维的方式对数据进行查询和分析。接下来，让我们更详细地了解OLAP的定义以及它的工作原理。 OLAP技术的核心思想是基于多维数据模型进行数据分析。传统的关系型数据库仅提供了行列

JAVA下唯一一款搞定OLTP+OLAP的强类型查询这就是最好用的ORM相见恨晚 介绍 首先非常感谢 FreeSQL 提供的部分源码,让我借鉴了不少功能点,整体设计并没有参考FreeSQL(因为java压根没有expression所以没办法参考)只是在数据库方言上FreeSQL提供的SQL让我少走了很多弯路,所以才让easy-query可以走的这么迅速 丑话说在前头,这是java下面唯一一款可以完

1 OLAP平台架构演进 Hive to MySQL 基于Kylin的OLAP平台建设阶段 支持多种OLAP引擎的平台建设阶段 1.1 Hive2MySQL 图片 从无到有：落地简单。 1.1.1 问题 受限于MySQL能力，无法支持大数据量的存储与快速查询 缺少共性能力沉淀，需求驱动，Case byCase解决问题，定制开发时间较长 数据流程简单，数据处理流程简单，数据包括日志、DB log等，