公司内部围绕数据开展的工作，需要数据分析师、数据研发工程师、运维工程师、甚至产品运营人员共同完成，沟通和协作的效率成为关键性因素。

数据存储引擎眼花缭乱

随着大数据行业的发展，数据存储引擎目前处于百花齐放的阶段，新兴技术层出不穷：如关系型数据库，包括MySQL、Oracle、SQL Server以及蚂蚁推出的OceanBase等；NoSQL方案，包括Redis、Aerospike、MongoDB等；基于Hadoop体系的方案，包括Hive、HBase等；以及目前比较火热的NewSQL方向，包括Greenplum、TiDB、Doris、ClickHouse等。

各式各样的存储引擎让不少参与数据作业的人感到茫然，不知道该选择什么样的方式。开发者要花非常多的成本不停地尝试各种方案，以应对市场需求。开发者需要准确了解数据存在哪里、字段格式怎样、数据表间的关系怎样、数据如何操作等信息，技术人员和业务人员还需要花很多时间掌握各种存储引擎的性能和特性。

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