数据无界、湖仓无界， Apache Doris 湖仓一体解决方案全面解读（上篇）
湖仓一体架构融合了数据湖的低成本、高扩展性，以及数据仓库的高性能、强数据治理能力，高效应对大数据时代的挑战。为助力企业实现湖仓一体的建设，Apache Doris 提出了数据无界和湖仓无界核心理念，并结合自身特性，助力企业加速从 0 到 1 构建湖仓体系，降低转型过程中的风险和成本。本文将对湖仓一体演进及 Apache Doris 湖仓一体方案进行介绍。
京东物流基于Flink & StarRocks的湖仓建设实践
本文整理自京东物流高级数据开发工程师梁宝彬在Flink Forward Asia 2024的分享，聚焦实时湖仓的探索与建设、应用实践、问题思考及未来展望。内容涵盖京东物流通过Flink和Paimon等技术构建实时湖仓体系的过程，解决复杂业务场景下的数据分析挑战，如多维OLAP分析、大屏监控等。同时，文章详细介绍了基于StarRocks的湖仓一体方案，优化存储成本并提升查询效率，以及存算分离的应用实践。最后，对未来数据服务的发展方向进行了展望，计划推广长周期数据存储服务和原生数据湖建设，进一步提升数据分析能力。
内含福利｜阿里云数据库再获学术顶会认可，一文全览VLDB最新亮点
一年一度的数据库领域顶级会议VLDB 2019于当地时间8月26日-8月30日在洛杉矶圆满落幕。在本届大会上，阿里云数据库产品团队浓墨登场，不仅有多篇论文入选Research Track和Industrial Track，为了进一步加深产学研学术交流，阿里云还在大会期间举办了“阿里之夜”交流
云数据仓库的未来趋势：计算存储分离
随着云时代的到来，数据库也开始拥抱云数据库时代，各类数据库系统在各内外云平台百花齐放，有开源的MySQL、PostgreSQL、MongoDB，传统数据库厂商的SQLServer、Oracle，云厂商自研的Aurora、Redshift、PolarDB、AnalyticDB、AzureSQL等。
数据仓库(06)数仓分层设计
目前主流的数据仓库分层大多为四层,也有五层的架构，这里介绍基本的四层架构。 分别为数据贴源层(ods)、数据仓库明细层(dw)、多维明细层(dws)和数据集市层(dm)。
