傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是基于業(yè)務(wù)主導(dǎo)，面向分散數(shù)據(jù)源，提供數(shù)據(jù)采集、加工、處理、存儲(chǔ)、應(yīng)用等功能。采用統(tǒng)計(jì)匯總等方式實(shí)現(xiàn)KPI、報(bào)表、儀表盤等功能滿足業(yè)領(lǐng)導(dǎo)宏觀決策需要。

然而隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，銀行業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)生很大的變化，出現(xiàn)了如電話銀行，手機(jī)銀行，網(wǎng)上銀行，短信平臺(tái)等多種業(yè)務(wù)類型，隨之而來(lái)的是數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆發(fā)性增長(zhǎng)，銀行業(yè)之前一直高度依賴于傳統(tǒng)IOE設(shè)備，面臨著諸多挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)的規(guī)模從GB到TB，乃至PB，數(shù)據(jù)的類型從結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)到非結(jié)構(gòu)化的衍生，數(shù)據(jù)的復(fù)雜度超出傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的處理能力，傳統(tǒng)的典型的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(T+1模式）通常一天一次的跑批作業(yè)（批量數(shù)據(jù)計(jì)算存儲(chǔ)）面臨無(wú)法及時(shí)完成的困境，同時(shí)為了確保每天按時(shí)跑批作業(yè)的完成，不得不延長(zhǎng)每天跑批作業(yè)窗口，這樣影響了每天業(yè)務(wù)人員對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中數(shù)據(jù)集市的可訪問(wèn)窗口，使得業(yè)務(wù)分析處理變得越來(lái)越困難，查詢耗時(shí)更長(zhǎng)，從而影響業(yè)務(wù)人員正常業(yè)務(wù)訪問(wèn)。

同時(shí)隨著業(yè)務(wù)發(fā)展和技術(shù)進(jìn)步，涌現(xiàn)出大量新的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，例如：360度個(gè)性化畫像營(yíng)銷；個(gè)性化推薦營(yíng)銷推薦等，這些大量新的的業(yè)務(wù)需要數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)支撐高并發(fā)應(yīng)用訪問(wèn)和采用分布式數(shù)據(jù)加工處理框架，加速數(shù)據(jù)處理效率。

如何解決上述問(wèn)題？數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中是否有一款數(shù)據(jù)庫(kù)既能支持?jǐn)?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)海量數(shù)據(jù)離線分析處理 (OLAP)，又能支持?jǐn)?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)海量數(shù)據(jù)在線實(shí)時(shí)訪問(wèn)(OLTP)？答案是確定的，存在，那就是HTAP數(shù)據(jù)庫(kù)！

天云數(shù)據(jù)HUBBLE（HTAP）數(shù)據(jù)庫(kù)支持?jǐn)?shù)據(jù)和用戶的高擴(kuò)展性，水平擴(kuò)展性，數(shù)據(jù)查詢的秒級(jí)達(dá)到毫秒級(jí)響應(yīng)，從而支持OLTP。其主要特征如下圖所示：

HUBBLE在性能表現(xiàn)上非常優(yōu)異，根據(jù)測(cè)試，在查詢效率上明顯優(yōu)于Impala、Spark等大數(shù)據(jù)常用查詢組件。在進(jìn)行三個(gè)不同條件的查詢時(shí)，可以發(fā)現(xiàn)HUBBLE始終保持在毫秒級(jí)。

因此企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)需要采用新的大數(shù)據(jù)平臺(tái)和HTAP數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)構(gòu)建新一代數(shù)據(jù)中臺(tái)（數(shù)據(jù)湖）架構(gòu)，既能解決傳統(tǒng)將存在問(wèn)題，滿足新的業(yè)務(wù)需要，又能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)自動(dòng)化按需提供服務(wù)。

總結(jié)

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