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所要做的就是根据不同的业务使用场景 ， 寻找合适的OLAP引擎 ， 并通过适当的缓存级DB提升不断增长的需求 。
3、新的业务高并发问题 ， OLTP？
基于上述的洞察分析场景 ， OLAP基本是可以满足要求的 ， 确实比较解决了定制化制作报告的问题 ， 收到了良好的反馈 。
随着业务的深入应用 ， 业务也需要用到数仓（特别是实时数仓）的数据 ， 用于业务之间的逻辑处理 。通过数据服务开放API是可以满足相应的要求的 ， 但是核心问题是业务应用的高并发 ， ToB的业务还好 ， ToC的业务量对于OLAP的数据库来说 ， 高并发无法满足相应要求 。只要高并发的新功能上线 ， DB宕机的概率非常大 ， 这是非常大的挑战 。
如何应对？有几个思路：
1）增加OLAP的硬件资源 ， 硬抗 。
2）在第1种的情况下 ， 进行分库分表的思路 ， 所有SAAS在一个库中相互影响太大 ， 可以分几个或多个 ， 比如分级数据中心 ， 极限是私有化；
3）引入OLTP数据库（同样支持分布式） ， 以提升高并发的支撑度 ， 满足实际客户的需求 。相当于2种场景 ， 2类存储 ， 2份数据 ， 也会带来数据不一致的问题 ， 最终造成数据准确性方面的问题 。
尝试的过程中 ， 确实可以收获很多的惊喜 ， 确实是可以解决相应场景的问题的 ， 继续探索 ， 继续突破 。
总结下 ， 不管是满足一线、客户的定制化需求使用OLAP满足快速高效的查询需求 ， 还是满足业务应用之间逻辑处理的场景需求 ， 都没有一款DB产品可以解决单个场景的所有问题 ， 都是具体问题具体分析 ， 针对性解决 。当然 ， 2类不同场景更是这个道理了 。我们希望找到银弹 ， 但这个证明好像不太现实 ， 唯有继续努力！

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