1、Druid是专为海量数据集上的做高性能 OLAP而设计的数据存储和分析系统Druid 的架构是 Lambda 架构，分成实时层和批处理层Druid的核心设计结合了数据仓库，时间序列数据库和搜索系统的思想，以创建一个统一的系统，用于针对各种用例的实时分析Druid将这三个系统中每个系统的关键特征合并到其接收层，存储。

2、联机事务处理OLTP联机分析处理 OLAP 的概念最早是由关系数据库之父于1993年提出的，他同时提出了关于OLAP的12条准则OLAP的提出引起了很大的反响，OLAP作为一类产品同联机事务处理 OLTP 明显区分开来当今的数据处理大致可以分成两大类联机事务处理OLTPonline transaction processing。

3、在实际的商业分析中，OLAP联机分析更多的是指对数据分析的一种解决方案 目前大数据业内非常流行的开源OLAP引擎HiveSparkSQLFlinkSQLClickhouseElasticsearchDruidKylinPrestoImpala分等， 但是可以说目前没有一个引擎能在数据量，灵活程度和性能上做到完美，用户需要根据自己的需求进行选型。

4、OLTPonlinetransactionprocessing翻译为联机事务处理OLAPOnLineAnalyticalProcessing翻译为联机分析处理OLTP主要用来记录某类业务事件的发生，如购买行为，当行为产生后，系统会记录是谁在何时何地做了何事，这样的一行或多行数据会以增删改的方式在数据库中进行数据的更新处理操作，要求实时性高。

5、助您构建安全可扩展高可用的数据架构数据传输服务DataTransmissionService，简称DTS支持关系型数据库NoSQL大数据OLAP等数据源，集数据迁移订阅及实时同步功能于一体，能够解决公共云混合云场景下，远距离秒级异步数据传输难题其底层基础设施采用阿里双11异地多活架构，为数千下。

6、在普惠金融的大潮中，腾梭科技，作为腾讯的战略伙伴，积极探索零售信贷业务的创新之路他们从早期的Kettle+MySQL系统，经过PrestoTrino的尝试，最终选择了Apache Doris作为核心驱动力，以实现信贷业务的无缝升级和高效运营腾梭的演进历程，正是对大数据量多源关联查询和高并发场景下性能挑战的深刻理解与应对。

7、一楼的回答要不要那么搞笑啊我想到了几个原因1与olap相对应的是oltp，即联机事务处理，也就是基于你说的日常操作的数据库的处理oltp的特点就是支持大量并发操作，如果你把olap在这个日常操作的数据库上进行，因为olap对数据库的操作往往是大数据量的，这样就很耗时，就会大大降低oltp的并发性。

8、数据仓库是一种作为决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境 从目前数据仓库的发展来讲，数据可以存放于不同类型的数据库中，数据仓库是将异种数据源在单个站点以统一的模型组织的存储，以支持管理决策数据仓库技术包括数据清理数据集成联机分析处理OLAP和数据挖掘DMOLAP是多维。

9、问题1什么是Client OLAP问题2Client OLAP是什么意思OLAP技术联机分析处理OLAP的概念最早是由关系数据库之父于1993年提出的当时，Codd认为联机事务处理OLTP已不能满足终端用户对数据库查询分析的需要，SQL对大数据库进行的简单查询也不能满足用户分析的需求用户的决策分析需要对。

10、传统的数据方法，不管是传统的 OLAP 技术还是数据挖掘技术，都难以应付大数据的挑战首先是执行效率低传统数据挖掘技术都是基于集中式的底层软件架构开发，难以并行化，因而在处理 TB 级以上数据的效率低其次是数据分析精度难以随着数据量提升而得到改进，特别是难以应对非结构化数据在人类全部数字化数据中，仅有非常。