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在大数据时代，实时数据处理对于企业至关重要。梧桐数据库通过支持Hudi格式，为企业提供了一个强大的实时数据处理解决方案。Hudi格式不仅支持数据的快速更新和查询，还提供了流处理与大数据存储之间的桥梁，

在数字化时代，企业面临着数据量的爆炸性增长，传统数据库已难以满足企业对数据存储、管理和分析的需求。梧桐数据库（WuTongDB）作为新一代的云原生分析型数据库，以其高扩展性、高并发能力、资源隔离、混合

在处理具有层次结构或递归关系的数据时，递归查询成为了数据库操作中的一项重要功能。梧桐数据库（WuTongDB）以其对SQL标准的广泛支持，特别是在递归查询方面的功能，为企业提供了一个强大的数据处理工具

在大数据时代，企业面临着海量数据的处理和分析挑战。为了提高数据处理效率，数据库系统需要具备强大的并行查询优化能力。梧桐数据库（WuTongDB）作为一款现代化的分布式 OLAP 数据库，以其卓越的并行

在数字化转型的浪潮中，企业对数据库的需求日益增长，尤其是对数据库的兼容性和接入方式的要求越来越高。梧桐数据库（WuTongDB）作为一款现代化的分布式OLAP数据库，以其卓越的SQL兼容性和多样化的接

一、背景说明 在运营商业务中，经常有各种各样的业务分类统计，出各类型任务的业务报表数据，比如，“统计下9月份各地市在各网格上任我选产品订购数量的分组排序状况”。 二、问题描述 现在有一个业务场景，要求

在企业环境中，了解员工的任务持续时间和并发任务能力对于资源分配和项目管理至关重要。本文将介绍如何在梧桐数据库中实现这一功能，通过分析员工的任务开始和结束时间来计算每个员工的任务总持续时间和最大并发任务

假设我们是一家大型移动运营商，为了更好地理解用户的使用模式和网络需求，我们需要分析每日的用户活跃度。每个记录包含了日期、用户活跃度（即当天使用的用户数量）以及一个唯一的序号。

假设在一个公司内部有多个部门，每个部门由经理和员工组成。为了更好地管理和优化组织结构，公司希望找出那些直接管理至少3名员工的经理。