在基于云的环境中实施实时复杂查询的最佳实践是什么？
第一段：
实时复杂查询涉及对大型、频繁更新的数据集执行低延迟的分析查询。在基于云的环境中，此功能对于金融交易、欺诈检测和物联网监控等场景中的即时洞察至关重要。云平台提供可扩展的基础设施，这对于处理快速变化的数据的计算和存储需求，同时满足严格的性能要求至关重要。
第二段：
核心组件包括分布式查询引擎（例如，Google BigQuery、Amazon Redshift）、托管流平台（例如，Kafka、Kinesis）和可扩展云存储（例如，S3、GCS）。关键原则是使用解耦的存储和计算、并行处理以及优化的数据格式（如Parquet）。最佳实践通过支持对运营数据的近实时分析，促进数据湖有效服务于实时和批处理工作负载，从而显著影响现代数据架构。
第三段：
选择专为大规模分析设计的云原生、无服务器查询引擎。使用托管流服务实施强大的数据管道以持续摄入更新。将数据结构化为分区的列式格式以实现高效扫描。采用资源扩展、物化视图和缓存策略来平衡成本和性能。这些步骤通过加速数据驱动决策、增强用户体验、优化运营智能，同时利用云弹性实现成本效益，从而交付业务价值。
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