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实时数据分析领域涉及多种类型的数据库和技术栈，它们各有侧重，适用于不同的场景。

实时OLAP (Online Analytical Processing) 数据库：

特点： 专为大规模数据集上的高速分析查询而设计，通常采用列式存储、MPP（大规模并行处理）架构、向量化执行引擎等技术来提升查询性能。能够处理复杂的聚合和多维分析。
代表产品：
Apache Doris: 一款国产开源MPP分析型数据库，以其易用性、高 挪威电话号码库 性能、支持多种数据模型和联邦查询能力而受到关注。支持实时和批量数据导入，提供亚秒级查询响应。适用于实时报表、Ad-hoc查询、用户行为分析等场景。
ClickHouse: 由俄罗斯Yandex开发的开源列式数据库管理系统，以其极致的查询速度闻名，尤其擅长处理海量日志数据和事件数据。支持SQL，但JOIN操作相对较弱。适用于数据仓库、实时监控、用户行为分析等。
Apache Druid: 一款为高并发、实时探索性分析设计的分布式数据存储。特别适合事件驱动型数据，支持时间序列数据的快速聚合和过滤。常用于实时仪表盘、广告分析、网络监控等。
StarRocks: 基于Apache Doris二次开发并开源的极速MPP数据库，全面兼容MySQL协议，支持多种数据模型，在实时分析、联邦查询、湖仓一体方面表现出色。
优势： 极高的查询性能，支持复杂分析，可扩展性强。
劣势： 单条记录的更新和删除操作可能效率不高（部分新版本有所改进），事务支持较弱。