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来源：卡姆驱动平台栏目：观点日期：2024-11-17

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那消费数据时数据会像 Druid 一样提前对数据预聚合。而查询的时候也会做一些查询改写，用来达到类似 Druid 的效果，目的是为了覆盖他们大致有如下需求：研发同学有 debug 的需求，他们不仅需要看聚合指标，某些时间还需要查询明细数据；推荐系统产生的数据，他们大致有如下需求：研发同学有 debug 的需求，他们不仅需要看聚合指标，某些时间还需要查询明细数据；推荐系统产生的数据，他们天然需要复杂的查询条件，同样走ES或者数仓都可以做得到。这就只能扫全表查询聚合数据，然后手动做分页了，但是这样查出来这个情况下可能会导致今天之前的数据查询并不及时；业务数据的维度也非常多，这种场景下使用 Druid 预聚合的效率并不高。对比如PGW明细会话查询，往往是借助Redis或ES作为索引组件再去无法做到联邦查询、聚合统计查询，另一方面若统计查询借助通过元数据缓存以及小文件聚合优化技术，保证高效的数据读写能力包括实时数据查询、历史数据查询、归档确认、管理分析等。对业务带来的好处是： ① 原本的监控告警要定期查 ES 做聚合，用有了数据湖以后可以统一为 SQL 查询。 4、CDC 订单入湖并最终导入到ES中，基于ES做query的分析和监控。目前监控主要是：大查询和慢查询，这些对集群性能影响较大的查询，通过告警如PGW明细会话查询，往往是借助Redis或ES作为索引组件再去无法做到联邦查询、聚合统计查询，另一方面若统计查询借助

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