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场景挑战
服务在线业务、大量用户实时访问的实时报表与分析。典型场景包括广告营销报表，为广告主提供广告曝光、点击、消费等报表和分析；保险客户分析，为保险代理人提供客户计划和转换分析报表；物流实时看板，为物流站点提供压力、效率、客诉等实时分析；交易明细查询，为用户提供订单、账单、物流单等明细查询服务。
上图展示了在线报表场景的常见解决方案，由于提供在线实时服务，访问的用户量很大，在线高并发报表场景当前的解决方案常面临下列问题
数据延时高
在线报表服务需要访问最新的数据，数据延时需控制到秒级以内；当前的解决方案仅支持数据的批量更新，数据延迟较高，难以反应数据的实时变化。查询响应速度慢
由于直接面向在线业务系统使用，所以要求亚秒级低延迟，以确保用户的查询体验。当前的解决方案往往难以应对大数据量下的快速查询响应。查询并发低
在线报表服务不仅需要面向公司的管理层，更要面向公司内更广泛的人群以及 ToC 场景，传统解决方案难以在业务高峰期支撑大量用户的高并发请求。服务可用性差
在线报表服务直接展示订单、消费、物流等相关数据，服务故障直接影响业务运转，当前的解决方案在并发高、查询大时有服务无法响应的风险。
SelectDB 解决方案
使用 SelectDB 处理在线高并发报表，获得实时、快速、稳定、高可用的服务
实时数据写入- ·支持 100 万行/秒的实时写入，也支持流式的从 OLTP 数据库和 Kafka 同步数据。
- ·支持数据更新，关系数据库中某些数据，例如订单状态等，可以实时地反映到数仓中，及时生成有关订单状态等信息的分析报告。
亚秒级查询响应- ·存储和计算引擎全链路向量化，实现数量级的查询加速。
- ·强一致聚合物化视图，自动使用预聚合结果，满足亚秒级聚合统计查询。
高并发的解决方案- ·采用分区分桶将单个查询分发到单台机器处理，使用跳数索引 (Zonemap, Bloomfilter) 和点查索引 (主键、倒排) 减少读取数据量，提升并发查询能力。
- ·通过点查行存，减少 IOPS 压力，支撑单机上万 QPS 的高并发点查。
稳定、高可用的服务- ·无单点故障，在线扩容、升级自动副本均衡，实现单集群高可用。
- ·跨集群实时数据同步，实现跨集群高可用。
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全托管的实时数仓服务，多云原生
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