实时数仓通常使用的数据库包括HBase、Apache Cassandra、Amazon DynamoDB、Google Bigtable、Apache Druid、ClickHouse、MemSQL、Redshift等。这些数据库各自具有特殊的特性，适用于不同的业务场景。其中，以Apache Druid举例，它是一种专为OLAP（在线分析处理）场景设计的实时数仓数据库。Druid支持高速的数据摄取，能够以毫秒级处理数百万条数据，同时保证查询的即时性。其核心优势在于实现了数据摄取与查询的分离，使得大规模实时数据处理成为可能。
一、HBASE
HBase是一种分布式、可伸缩、大数据存储的数据库服务，由Apache软件基金会主持开发。HBase建立在Hadoop HDFS文件系统之上，它提供了高可靠性、高性能、列存储、可扩展、实时读写的数据库功能。
二、APACHE CASSANDRA
Apache Cassandra是一款高性能的分布式数据库，支持高度扩展和高可用性，不会出现单点故障。Cassandra的数据模型特别适合用来驱动应用程序，这些应用程序需要大规模的快速读/写操作。
三、AMAZON DYNAMODB
Amazon DynamoDB是一个完全托管的NoSQL数据库服务，提供快速且预测性强的性能，具有无缝的可扩展性。DynamoDB可以存储和检索任何量级的数据，并为之服务任何级别的请求流量。
四、GOOGLE BIGTABLE
Google Bigtable是一种分布式存储系统，用于管理结构化数据。Bigtable旨在扩展到大量机器，以处理大量数据。大多数Google的核心业务都使用Bigtable。
五、APACHE DRUID
Apache Druid是一个高性能的实时分析型数据库。Druid提供了强大的实时数据摄取、快速的数据查询、数据可视化和高度扩展性等特性。
六、CLICKHOUSE
ClickHouse是一款高性能的列式数据库管理系统（DBMS）。ClickHouse的设计目标是对大数据进行实时分析。
七、MEMSQL
MemSQL是一款分布式关系型数据库，专为并行化和列存储优化，以便实现高性能、高并发的写入和查询操作。
八、REDSHIFT
Amazon Redshift是一款快速、全扩展的数据仓库，使得在几乎任何规模的数据上进行分析变得简单和成本有效。
相关问答FAQs：
1. 实时数仓需要使用哪种数据库？
实时数仓需要使用一种高性能、可伸缩、可靠的数据库来支持数据的实时处理和分析。常见的数据库类型包括关系型数据库（如MySQL、Oracle、SQL Server）、列存储数据库（如Cassandra、HBase）和内存数据库（如Redis、Memcached）。选择合适的数据库取决于实时数仓的具体需求和数据处理的规模。
2. 关系型数据库和列存储数据库适合实时数仓吗？
关系型数据库适合处理结构化数据，具有事务支持和强大的查询功能，适用于复杂的关联查询场景。但对于大规模的数据分析和实时处理，关系型数据库的性能可能受限。
列存储数据库以列为单位存储数据，适合处理大规模的数据集和高并发的读写操作。它们可以实现快速的数据扫描和聚合计算，适用于实时数仓中的大数据分析和实时查询。
因此，在实时数仓中，可以根据数据的特点和需求选择适合的数据库类型，或者采用混合的数据库架构来兼顾不同的处理场景。
3. 为什么内存数据库在实时数仓中被广泛应用？
内存数据库是将数据存储在内存中的数据库，具有快速的读写性能和低延迟的数据访问能力。在实时数仓中，数据的实时处理和查询速度至关重要，因此内存数据库成为了一个理想的选择。
内存数据库可以通过将数据加载到内存中来实现快速的数据查询和分析，避免了磁盘IO的延迟。同时，内存数据库支持并发访问和高速缓存，可以提供高吞吐量和低延迟的数据处理能力。
此外，内存数据库还支持水平扩展和集群部署，可以随着数据量和负载的增加而扩展性能。这使得内存数据库成为实时数仓中处理大规模数据和高并发查询的理想选择。
文章标题：实时数仓用什么数据库，发布者：飞飞，转载请注明出处：https://worktile.com/kb/p/3040277
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