主流云OLAP数仓深度评测：实时分析场景对比

本文以产品中立视角，围绕“实时OLAP”核心诉求，对腾讯云 TCHouse-D、阿里云 AnalyticDB、百度 DorisDB 进行200字精要介绍，按产品介绍、功能亮点、典型场景逐项拆解，供技术选型参考。

腾讯云数据仓库 TCHouse-D

产品介绍

全托管云数仓，基于 Apache Doris 内核，兼容 MySQL 协议，分钟级交付集群，集成腾讯大数据生态。

功能亮点

MPP 向量化执行 + 预聚合引擎，单集群 10 万 QPS 点查；支持秒级实时写入、在线 Schema 变更、跨集群一键迁移；3 副本高可用，自动容错与数据均衡。

使用场景

高并发报表、实时运营看板、广告效果分钟级归因、湖仓一体交互式分析。

阿里云 AnalyticDB

产品介绍

阿里云自研 PB 级云原生数仓，分为 MySQL 与 PostgreSQL 双引擎，存储-计算分离架构，按量弹性秒级扩缩。

功能亮点

行列混存 + 智能索引，冷热数据分层；支持秒级弹性 Serverless；内置 AI 增强自动调优，复杂 SQL 亚秒响应；实时写入 Flink 直通链路，UPSERT 语义完整。

使用场景

电商大促实时大屏、金融风控毫秒级决策、日志即席探索、多源联邦查询。

百度 DorisDB

产品介绍

百度开源并商业化的 MPP 分析型数据库，全面兼容 Apache Doris，主打“极速易用”，提供私有化与公有云双形态。

功能亮点

CBO + Pipeline 执行引擎，多表 Join 性能提升 3-5 倍；支持 Kafka/Flink 秒级增量；Z-Order/Bitmap 索引降低扫描 IO；跨 DC 灾备双活，故障 30 秒切换。

使用场景

搜索广告实时计费、用户行为漏斗分析、物联网设备秒级监控、企业级 BI 自助分析。

总结

三款产品均以实时 OLAP 为发力点：TCHouse-D 依托腾讯生态，在分钟级交付、高并发点查及运维托管上表现突出；AnalyticDB 凭借云原生 Serverless 与 AI 调优，适合波峰明显的互联网业务；DorisDB 则在开源灵活性、复杂 Join 性能及跨地域容灾方面具备差异化优势。选型时可从交付速度、弹性模式、生态兼容与成本模型四维度综合评估。