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DATABEND 解决方案 · 应用场景

实时分析

数据一到,指标常新

持续接入业务事件与数据库变更,用 Stream 和 Task 增量刷新指标,由独立算力承接查询。

持续写入,独立查询

原始事件先落表,新增变更增量加工,看板与查询走独立算力,不与写入争抢资源。

架构:从实时事件到最新业务指标

左右滑动,查看完整架构图。

应用事件文件经 S3 加载、MySQL 变更经数据库同步进入 Databend。原始事件接入 Stream,SQL Task 将新增变更合并至指标表;独立计算资源支撑看板与即席查询。数据来源数据应用应用事件S3 暂存文件MySQL 数据快照 + CDC数据接入S3 加载 / MySQL 同步源端持续更新raw_eventsVARIANT + 强类型列原始事件明细Stream捕获表变更消费新增事件SQL TasksMERGE INTO刷新指标表business_metrics实时分析模型统一业务维度实时看板产品分析营收视图即席查询共享对象存储 · 增量 SQL负载隔离 · 自动挂起

只算增量,不扫全表

Stream 捕获变更,Task 增量刷新分析表,无需反复扫描历史数据。

明细留全,常查提列

持续变化的 JSON 完整存入 VARIANT,高频查询字段提取为强类型列。

读写分离,互不干扰

看板与即席查询各自独立扩缩,不影响持续写入。

延伸阅读

让决策用上最新数据

在 Databend Cloud 中跑通从写入到看板的完整链路。

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