的业务场景中，模型的利用率也比较低。 2. Kylin配置过程繁琐，需要配置模型设计，并配合适当的“剪枝”策略，以实现计算成本与查 询效率的平衡。 3. 由于MOLAP不支持明细数据的查询，在“汇总+明细”的应用场景中，明细数据需要同步到 DBMS引擎来响应交互，增加了生产的运维成本。 4. 较多的预处理伴随着较高的生产成本。 ROLAP模式的优势 1. 应用层模型设计简化，将数据固定在一个稳定的数据粒度即可。比如商家粒度的星形模型 降低了运维成本。 3. 同时支持“汇总+明细”。 4. 模型轻量标准化，极大的降低了生产成本。 综上所述，在变化维、非预设维、细粒度统计的应用场景下，使用MPP引擎驱动的ROLAP模式， 可以简化模型设计，减少预计算的代价，并通过强大的实时计算能力，可以支撑良好的实时交互 体验。 双引擎下的应用场景适配问题 架构上通过MOLAP+ROLAP双引擎模式来适配不同应用场景，如下图所示： 技术权衡 不同业务线需求差异大，指标需要良好扩展性。 由于业务上的复杂性，实时流计算中，需要考虑诸多业务口径的对齐，业务ER模型在合流处理中 开发成本较高，资源占用较大，通过设计基于Doris的准实时生产数仓，可以灵活地实现业务微批 处理，且开发生产成本都比较低。以下为基于Doris的准实时数仓架构设计，是典型的实时Lambd a生产架构： 实现准实时计算方案，需要以下能力的支撑： 实时的写入能力：目前支持Kafka To Dori

Label State State Progress Progress N/A N/A LOAD 进度 = 当前完成导入的表个数 / 本次导入任务设计的总表个数 * 100% LOAD 进度 = 当前完成导入的表个数 / 本次导入任务设计的总表个数 * 100% Type Type EtlInfo EtlInfo unselected.rows unselected.rows dpp