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我们知道，数据库的数据处理能力是封闭的。所谓封闭性，这里是指要被数据库计算和处理的数据，必须事先装入数据库之内，数据在数据库内部还是外部是很明确的。 数据库一般有 OLTP 和 OLAP 两个用途。

从一体机、超融合到云计算、HTAP，我们不断尝试将多种应用场景融合在一起并试图通过一种技术来解决一类问题，借以达到使用简单高效的目标。现在很热的湖仓一体（Lakehouse）也一样，如果能将数据湖和数

随着数据量不断增长和业务复杂度逐渐攀升，数据处理效率面临巨大挑战。最典型的表现是面向分析型场景的数据仓库性能问题越来越突出，压力大、性能低，查询时间长甚至查不出来，跑批跑不完造成生产事故等问题时有发生

任意的 SQL 语句都可移植是做不到的。因为各种数据库的功能并不一样，某些数据库的语法在另一种数据库中根本就没有对应的实现机制，这时当然就不可能移植了。 如果我们不用数据库的特殊功能，只在国际标准的范

我们经常听到大数据产品宣传自己性能好，“万亿秒查”是个常见的说法，大概意思就是上万亿行数据中找出查出满足条件的数据，可以秒级返回。 这是真地吗？ 看过“1T 数据到底有多大”那期的同学大概都会觉得不可

自从 Hadoop 兴起之后，业界好象就有了这么一种共识：不再关注单机的运算性能，全靠集群堆。大家都在比谁的集群能更大，至于单机能力是否被充分发挥了，那没人关心。Hadoop 体系的诸多技术都有这个特

使用分布式集群来处理大数据是当前的主流，将一个大任务拆分成多个子任务分布到多个节点进行处理通常能获得显著的性能提升。因此，只要发现处理能力不足就可以通过增加节点的方式进行扩容，这也是很多拥趸者最朴素的

现代大数据应用的结构大概是这样的： 作为数据中心（中间部分）处于各种应用与数据源之间，对下对接多种数据源处理分析所有数据，对上要为各个应用提供数据服务，其重要性不言而喻。数据中心由于要处理的数据规模庞

很多小微型应用程序也需要一些数据处理和计算能力，如果集成一个数据库就显得太沉重了，这种情况下 SQLite 是一个不错的选择，它架构简单，集成方便，可持久化存储数据，并提供 SQL 实现计算能力。 但