了解数据技术常见词汇
时序数据库、实时数据库与实时数仓：如何为实时数据场景选择最佳解决方案？
面对时序数据库、实时数据库和实时数据仓库这三种看似相似的技术，许多技术决策者常常感到困惑：它们之间有什么区别？各自适用于什么场景？如何为特定业务需求选择最佳解决方案？本文将深入浅出地解析这三种技术的核心特点、应用场景及选择策略。
什么是时序数据库？
时序数据库是处理时间序列数据的专业数据库解决方案，为需要跟踪和分析随时间变化的数据的场景提供了高效的存储和分析能力 。随着物联网、实时监控和大数据分析的普及，时序数据库的重要性将继续增长。
什么是数据集市（Data Mart）？
本文讨论了数据集市的定义、特点、作用等相关内容，介绍其作为数据仓库子集，针对特定业务部门或主题领域提供定制化数据存储和分析支持的情况。
什么是开放数据湖（Open Data Lake）？
开放数据湖是一种数据存储和管理架构，其核心特点是以开放的格式存储数据，并通过基于开放标准的接口进行访问。它允许企业将来自各种数据源的原始数据以标准化的开放格式集中存储，从而实现数据的灵活访问和多样化分析。
湖仓一体架构解析：如何平衡数据灵活性与分析性能？
本文讨论了在数据爆炸时代，企业面临处理海量数据挑战，传统架构存在局限，湖仓一体架构应运而生的背景下，详细解析了湖仓一体架构的概念、关键技术组成、落地实施建议，并通过案例对比其与传统架构的差异，还提及面临的挑战和发展前景。
如何高效构建企业级大数据数仓？关键步骤与选型指南
在数字化转型的浪潮中，企业级大数据数仓已成为支撑业务决策的核心基础设施。本文将从需求分析、架构设计、技术选型到未来趋势，为企业提供一份实用的大数据数仓构建指南。
大数据平台与数据仓库的核心差异是什么？
本文讨论了在数据量指数级增长的背景下，企业面临数据管理挑战，大数据平台和数据仓库作为主流数据管理工具界限模糊，文章旨在厘清二者核心差异并提供选型参考框架。
到底什么是湖仓一体？
本文讨论了在信息时代数据爆炸式增长背景下，业界构建数据分析技术栈的数仓和数据湖两条典型路线，以及湖仓融合的探索，重点介绍了湖仓一体的概念及基于 StarRocks 构建湖仓一体平台的方法。
分析型数据库入门指南：如何选择适合你的实时分析工具？
据Gartner最新报告显示，超过75%的企业现已在关键业务部门部署了专门的分析型数据库，这一比例还在持续增长。
湖仓一体化（Lakehouse）指什么？有哪些应用场景？
本文讨论了在数据规模和复杂度不断攀升，传统数据存储和分析架构面临挑战的背景下，湖仓一体化这一新型开放式架构应运而生，介绍了其概念、特性、应用场景、优势及实践案例等内容。
什么是 OLTP？企业如何选择适合的 OLTP 系统？
本文讨论了在企业数字化转型背景下，OLTP系统的相关内容，包括其核心价值、特征、应用场景、选择指标、主流系统对比及选型建议等。
分析型数据库与事务型数据库？核心差异与选型指南
本文将深入剖析分析型数据库与事务型数据库这两类数据库的核心区别，并提供一个实用的选型决策框架，帮助您在特定业务场景下做出最优选择。
NoSQL 与 NewSQL 全面对比：如何选择适合你的数据库方案？
本文讨论了在互联网业务增长，传统关系型数据库面临挑战的背景下，NoSQL和NewSQL两种数据库技术的特点、适用场景、对比分析以及如何基于实际需求进行选择。
如何选择分析型数据库？企业级选型指南与 2025 趋势解读
本文讨论了在数字化时代，分析型数据库成为企业数据驱动决策的核心基础设施背景下，对其选型的关键指标、主流方案对比、2025 年趋势预测及行动建议进行解读。
如何高效使用 Text to SQL 提升数据分析效率？四个关键应用场景解析
Text to SQL 能让用户能够使用自然语言描述需求，AI 自动将其转换为准确的 SQL 查询语句，极大地简化了数据分析过程。本文将深入剖析 Text to SQL 技术的五个关键应用场景，帮助你彻底提升数据分析效率。
什么是Trino？全面了解这款分布式查询引擎（附与StarRocks对比）
作为一名数据库从业者，每天面对海量数据查询和跨源分析需求时，我们总在寻找更高效的解决方案。本文将带你深入理解Trino（原名PrestoSQL）——这个近年来在数据分析领域异军突起的分布式SQL查询引擎。
实时数仓 vs 离线数仓：为什么80%企业都选错了？
在数字化转型浪潮中，数据仓库已经成为企业数字基础设施的核心组件。然而，在实际选型过程中，很多企业往往陷入误区：认为实时数仓就一定优于离线数仓，或者认为必须在两者之间做出非此即彼的选择。
MPP 架构解析：原理、核心优势与对比指南
MPP 架构正在重塑企业数据分析范式。从金融实时风控到广告效果归因，其价值已在全球头部企业中得到验证。随着云原生技术的成熟，未来 MPP 数据库将进一步融合弹性计算、智能优化等能力，成为企业解锁数据价值的核心基础设施。
表 vs 物化视图：核心区别与选型指南
作为新一代 MPP 架构数据库，StarRocks 集成了列式存储引擎与向量化执行引擎，支持实时数据摄入与查询，并提供高并发、低延迟的分析服务。
什么是 OLAP 数据库？企业如何选择适合自己的分析工具
选择合适的 OLAP 数据库是企业数据分析能力建设的关键一步。
深入理解 Bitmap 索引：原理、场景与应用案例
本文将从原理、适用场景到实践案例，深入用户理解 Bitmap 索引的核心价值。
物化视图详解：数据库性能优化的利器
本文将深入剖析物化视图的工作原理、应用场景及最佳实践，帮助企业在合适的场景中充分发挥其性能优势。
Hadoop与现代数据分析：从批处理到实时查询的演进
本文将带你深入了解Hadoop的核心原理、关键组件以及未来演进路线，帮助你快速了解这一大数据基础技术。
Apache Paimon：新一代流式数据湖平台的核心解析与实践指南
Paimon 提供流批一体的数据湖能力，而 StarRocks 则提供卓越的 OLAP 引擎性能，二者结合可大幅降低数据延迟，简化技术架构，同时保障查询性能。对于追求数据实时性与分析性能兼得的企业而言，Paimon+StarRocks 的组合将是一个理想的技术选择。
Apache Hudi：构建实时数据湖的核心技术与实践指南
Apache Hudi 正在重新定义大数据存储范式，为实时数据湖提供了轻量级而功能强大的解决方案。通过融合数据库和数据湖的优势，Hudi 使企业能够构建真正实时、高效且易于管理的大数据平台。
OLAP 技术全解析：从定义到核心场景，企业如何选择联机分析处理方案？
OLAP 技术的核心价值到底是什么？企业又该如何从众多方案中选择最适合自己的？本文将从实践角度出发，带你详解 OLAP 技术。
什么是 OLAP？解析新一代引擎 StarRocks 的三大破局点
