2023年OLAP数据库选型白皮书：多引擎测评与优化指南

本篇白皮书名为"2023 OLAP数据库引擎海量数据模拟下选型白皮书", 主要针对OLAP（在线分析处理）数据库引擎在大数据时代中的选型问题展开深入探讨。OLAP数据库作为关键的数据分析工具，为企业决策提供数据支持，尤其在数据积累和分析过程中扮演重要角色。 白皮书首先介绍了OLAP数据库引擎的基本概念，它主要用于大规模数据分析和统计计算。随着数据时代的演进，企业在选择OLAP引擎时面临诸多挑战，如选型选项众多、缺乏明确的选型标准、流程复杂且成本高。商业数据库与开源数据库之间的对比也成为一个重要因素，尽管开源数据库降低了服务费和license费用，但在易用性、生态系统和运维成本上可能需要额外投入。 在选型过程中，建议采取以下策略来提高效率： 1. 确保测试场景与实际业务匹配：选型测试应基于真实的业务场景，以便决策者能做出符合业务需求的选择。 2. 全面评估：考虑多维度因素，包括业务需求、性能、运维成本、数据安全等。这有助于找到最佳平衡点，满足不同业务环节的需求。 3. 根据《数据库发展研究报告（2023年）》的数据，数据库市场正经历快速变化，企业需要紧跟数字化转型的步伐，应对数据量激增带来的挑战。 白皮书中详细列出了多种常见的OLAP数据库选项，如MySQL、TiDB、Apache Doris、Impala+Kudu、Presto+Kudu、Hive、ClickHouse和Hudi，对它们的维度/引擎、全表扫描性能、事实表查询性能、宽表查询性能、TP查询性能、AP计算性能、数据同步速率、高并发、数据安全和运维成本等进行了详尽的测评，并提供了产品选型指南，帮助企业在海量数据背景下做出明智的决策。 附录部分可能包含详细的测评结果表格、综合评述以及具体的选型建议，为企业提供了一套完整的数据库引擎评估框架。这篇白皮书旨在为读者提供一个实用的工具，帮助他们在复杂的数据库选型环境中找到最适合自己的解决方案。