OLAP 数据库篇：ClickHouse、Doris、StarRocks 与分析型数据库选择
OLAP 数据库面向大规模分析查询，核心能力是列式存储、向量化执行、分布式计算、预聚合和高吞吐扫描。
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共 7 篇文章
Kafka + Flink + OLAP：一套实时分析架构是怎么跑起来的
实时分析架构的核心不是堆组件，而是把业务事件稳定地采集、缓冲、计算并写入适合查询的分析型数据库。
用户行为日志分析系统：从埋点到指标查询
用户行为日志分析系统的核心是事件模型和数据质量，技术链路只是把事件稳定地送到可分析的位置。
电商订单库和报表库如何拆分：从 OLTP 到 OLAP
订单库负责交易正确性，报表库负责分析查询。两者拆分的关键是数据同步、状态建模、宽表设计和指标口径。
CDC 数据同步架构：如何把业务库安全同步到 OLAP
CDC 不是简单搬数据，它要处理全量快照、增量日志、Schema 变更、乱序事件、重复投递和下游幂等写入。
Kafka + Flink 实时数据链路设计
Kafka + Flink 是实时数据链路里的经典组合，Kafka 负责承接数据流，Flink 负责清洗、窗口计算和状态处理。
Kafka + Flink + OLAP 的实时指标计算实践
实时指标链路通常由 Kafka 承接事件，Flink 清洗和聚合，OLAP 数据库承接明细与指标查询。