1.4 总结、思考、实践

本章探讨了OLAP引擎的概念、特点以及与传统OLTP的区别。通过在不同维度对比OLAP与OLTP，如使用场景、数据量、事务与数据完整性、功能使用需求、并发要求、技术实现方案等，清晰地展示了OLAP在数据分析和挖掘方面的优势。本章还详细介绍了当前流行的OLAP引擎，包括Hive、SparkSQL、FlinkSQL、ClickHouse、Elasticsearch、Druid、Kylin、Presto、Impala、Doris等，并从并发能力与查询延迟、执行模型等角度对它们进行了对比分析。此外，本章还对Hive、SparkSQL、FlinkSQL、ClickHouse、ES、Presto、Impala、Doris等引擎的主要特点进行了详细阐述，并提出了在选择OLAP引擎时应考虑的因素。

思考与实践：

❑ 在OLAP引擎的选择上，如何平衡查询性能、并发处理能力和系统复杂度？

❑ 对于大规模数据集，OLAP引擎在设计时应该如何考虑数据存储和计算的协同优化？

❑ 在实际业务场景中，如何评估和优化OLAP引擎的查询延迟和响应时间？

❑ 对于OLAP引擎，如何在保证查询性能的同时，实现高效的数据实时导入和更新？

❑ 对于OLAP引擎的未来发展，你认为哪些技术趋势或创新将对行业产生重大影响？

---

[1]这里的“在线服务”包括阿里对几百万淘宝店主开放的数据应用生意参谋服务、腾讯对几十万广告主开发的广点通广告投放分析服务等。

[2]由查询的规划器（Planner）、协调器（Coordinator）、执行引擎三部分组成。