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大数据时代，企业对于数据处理的需求日益增长，然而传统数据平台在计算性能上逐渐显得力不从心，无法满足快速发展的业务需求，那么当前数据平台面临的性能挑战有哪些呢？
传统数据平台在处理大规模数据集时，往往会出现处理速度慢、查询响应时间长的问题。在面对TB甚至PB级数据集时，传统数据平台处理速度难以满足实时性需求。特别是批处理任务，在海量数据情况下可能需要数小时甚至数天完成，导致数据无法及时更新和分析。在复杂查询场景（如多表关联、嵌套查询）下，传统平台容易出现响应时间过长的现象，尤其是数据索引不足或分布式计算优化不到位时。例如，在线业务系统中，大量用户并发访问时会导致数据库瓶颈，影响系统的稳定性和用户体验。这些不仅影响了用户体验，还可能导致业务流程的低效。为了应对这一挑战，企业不得不在流程侧或用户端进行规避，牺牲了用户体验。为了提升性能，部分企业选择在数据平台之上架设内存查询引擎。内存查询引擎是将数据加载到内存并直接在内存中进行查询和计算，虽然内存访问速度比磁盘快几个数量级（纳秒级 vs 毫秒级），但是由于数据主要保存在内存中，一旦系统故障，未同步到磁盘的数据可能丢失。虽然在数据平台之上架设内存查询引擎可以显著提高查询速度，但往往以牺牲ACID特性（原子性、一致性、隔离性、持久性）和系统兼容性为代价。此外，内存成本高，扩展性受限。对于冷数据的查询和处理，性价比也很低。面对当前数据平台的性能挑战，企业在建设湖仓平台时需要采取更多元化的优化策略（例如采用新技术、优化硬件配置、改进软件算法等等），我们在接下来的连载中会逐步跟大家分享如何通过建设实时湖仓应对性能挑战。
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偶数成立于2016年，是国家级专精特新“小巨人”企业。专注于云数据平台产品和解决方案，自主研发云原生分布式数据库OushuDB及实时湖仓数据平台Skylab。总部位于北京，在上海、南京、广州、武汉等地设有分支机构。偶数服务了国家电网、中国移动、建设银行等众多世界500强客户。获得国际著名投资机构红杉中国、腾讯、红点中国与金山云的四轮投资，是微软加速器和腾讯加速器成员企业。被评为福布斯中国企业科技50强，Gartner Cool Vendor，IDC Innovator。![]()
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