BAT互联网的大数据OLAP怎样解决查询延时
从技术角度上讲，解决大数据 OLAP 的查询延时基本有这个几个主要方向：并行计算（提高并发）、提升硬件性能如内存、磁盘，网络（提升I/O速度）、内存计算、列式存储、数据压缩、预计算、SQL解析引擎优化等。
具体到BAT是怎么做的，我们简单说一下：
【BAT互联网的大数据OLAP怎样解决查询延时】 关于百度，推荐大家了解一下Doris，以前叫 Palo，是百度自研的基于MPP的交互式SQL数据仓库，具体参见： https://www.zhihu.com/question/285347521
关于阿里，推荐大家了解一下阿里的分析型数据库AnalyticDB，具体可以参考这篇专栏文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/50590290
关于腾讯，推荐大家了解一下腾讯自研的HTAP数据库TBase，具体可以读读这篇资料：https://zhuanlan.zhihu.com/p/77304951
当然以上只是各家自己的 OLAP 核心技术和产品，但不一定是全部。在某些特定场景下，这些厂家也会使用其他技术和手段做有效补充，比如各种大数据 OLAP 开源软件，类似于Apache Kylin，比如通过预计算建立汇总数据层等。
■网友
Impala很适合低延迟，全扫描的查询
■网友
不谈具体这三家怎么做。看你这个数据量大是哪个数量级。如果在TB级别的话，可以用分布式内存数据库把数据都保存在内存中，那个延迟就非常小了，可以达到500微妙这个级别。典型的产品有vmware的gemfire，SAP的hana，Oracle的timesten，开源的hazelcast。当然，这个方案成本比较高，在oltp中用得更多。典型的案例有http://12306.cn使用gemfire来处理春运购票。
■网友
可以看看presto和pinot
■网友
索引！可以看看garuda／ADS
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