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DATABEND 解决方案 · 应用场景

数据仓库

一份数据,算力按需

基于对象存储,统一分析业务表与 JSON 事件。多团队共享同一份数据,各业务负载独立扩缩。

底层共享一份数据,上层各自独立计算

源数据一次入库,增量 SQL 构建共享模型;各团队使用各自的查询算力,无需拷贝底层数据。

架构:从多源数据到共享 SQL 数仓

左右滑动,查看完整架构图。

暂存文件与业务库记录加载为对象存储上的原始表。Stream 与 Task Flow 构建共享 SQL 模型;各团队使用各自的计算资源支撑 BI、即席查询与历史分析,无需拷贝底层数据。数据来源数据应用S3 文件JSON · Parquet · CSV业务系统业务库记录数据接入Stage + 数据同步COPY INTO / 库表同步raw_tables结构化列 + VARIANT对象存储持久化Streams捕获表变更触发增量加工SQL / Task Flow清洗、关联、聚合按依赖调度 Taskshared_models共享维度与事实表一份底层数据BI 报表即席查询历史分析跨团队共享基于对象存储 · 统一 SQL 治理独立计算资源 · 自动挂起

存算分离,按需配算力

数据落在对象存储,计算资源按业务负载单独配置、按需启停。

一套 SQL,打通多类数据

结构化业务表与半结构化事件,在同一条 SQL 中关联分析。

架构精简,减少组件拼接

内置数据加载、Stream 与 Task,不必为每条处理链路额外部署服务。

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按实际业务负载规划数仓

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