每种数据分析所要面对的分析需求，应用场景，数据量，数据结构不同，需要有不同的分析类型和技术选型。
数据分析有四种类型:
1.交互分析：分钟级时效性、灵活多维度的分析能力、超高扫描分析性能
应用：统计实时报表，即席查询，如clickhouse
2.离线分析: 长达 T 1 的时效性
应用：数据挖掘，模型训练, 如hive
3.流式分析：固定的分析模式
应用：数据ETL, 定制分析, 如flink
4.检索分析：受限的分析性能，一般需要索引支持检索
应用：实时观测，访问跟踪，如ES
传统关系型数据库OLTP,专注事务处理。
交互式分析OLAP（Online Analytical Processing），对海量数据进行多维度、交互式的统计分析能力，以充分利用数据的价值进行量化运营、辅助决策等，帮助用户提高生产效率。
交互式分析主要应用于统计实时报表、即席查询（Ad Hoc）等领域，前者查询模式较固定，后者即兴进行探索分析。
代表场景例如：移动互联网中 PV、UV、活跃度等典型实时报表；
互联网内容领域中人群洞察、关联分析等即席查询。
用户数据：在网站、App 和游戏中，对用户数据的点击、时长等使用数据进行收集，构建用户特征分析大宽表。
企业数据：经营分析，对数亿业务记录或更大规模的大宽表和数百维度的查询，都能在亚秒级内响应，得到查询结果。
孜孜不倦，每日一学
