电网实时数仓工具选型

电网数据具有典型的时序性、高并发写入、以及对实时性和历史数据分析的双重需求。从单机 TimescaleDB 扩展到每天几百 GB 的数据量，确实需要一个强大的分布式实时数仓方案，并且您对“既支持 OLTP 查询，又一定程度支持 OLAP 查询”的理解非常准确，这正是 HTAP (Hybrid Transactional/Analytical Processing) 数据库的范畴。

纯粹的 OLAP 工具（如 ClickHouse）在处理大规模聚合查询上表现卓越，但对于您提到的“三遥、SOE、台账、计费数据”中可能存在的单条记录查询、更新、删除（例如查询某个设备的最新状态、查找某个特定 SOE 事件、更新台账信息、调整计费数据）等 OLTP 场景，它们往往不是最佳选择，甚至可能效率低下。

下面我们来详细分析几种适合您场景的实时数仓方案：

1. Apache Kudu + Apache Impala/Spark SQL

特点与优势：

• HTAP 核心优势：Kudu 的最大特点就是完美地弥补了传统 Hadoop 生态中 OLTP 和 OLAP 的鸿沟。它既支持高效的列式存储和扫描（适合 OLAP），又支持快速的行级插入、更新和删除（适合 OLTP）。这使得它非常适合作为您实时数仓的存储层。
• 时间序列数据优化：Kudu 在设计上对时间序列数据有很好的支持，结合其更新能力，非常适合存储和分析“三遥”和“SOE”数据，可以快速查询特定时间范围或特定设备的数据。
• 台账与计费数据：对于“台账”和“计费数据”，Kudu 的行级更新能力尤为重要，您可以直接在 Kudu 中维护这些需要频繁更新的业务数据，而无需额外引入一个 OLTP 数据库，简化了架构。
• 与 Hadoop 生态集成：如果您未来考虑使用 Hadoop 生态的其他组件（如 HDFS、Kafka、Spark），Kudu 能无缝集成，通过 Impala 提供强大的 SQL 查询能力，实现亚秒级甚至毫秒级的查询响应。
• 强一致性：Kudu 提供强一致性，确保数据写入后立即可见且准确，这对于电力这种对数据准确性要求高的行业至关重要。

潜在挑战：

• 架构复杂性：Kudu 只是存储层，需要 Impala 或 Spark SQL 作为查询引擎，整个部署和运维相对复杂一些。
• 社区活跃度：相较于 Doris 和 ClickHouse，Kudu 的独立社区活跃度可能稍低，但它作为 Cloudera 的核心组件，在企业级应用中依然稳定。

2. Apache Doris

特点与优势：

• 一体化 HTAP 数据库：Doris 是一个完全集成的 MPP 架构的实时分析数据库，它在设计上就考虑了 HTAP 场景。其 Unique Key 模型允许在 OLAP 场景下进行行级别的更新和删除，这对于“台账”和“计费数据”的更新非常有用。
• 高并发查询：Doris 在高并发查询场景下表现出色，非常适合支撑电力调度、运营分析等场景的实时仪表盘和报表。
• SQL 兼容性：Doris 提供了高度兼容 MySQL 协议的 SQL 接口，易于与现有 BI 工具和应用集成，降低了学习和迁移成本。
• 易用性：相较于 Kudu+Impala 的组合，Doris 作为一个完整的数据库系统，在部署、运维和管理上通常更为简便。
• 实时数据摄入：支持高吞吐量的实时数据摄入，可以很好地处理“三遥”和“SOE”的实时数据流。

潜在挑战：

• 更新效率：虽然支持更新，但对于像传统 OLTP 数据库那样每秒百万次的细粒度、随机更新操作，Doris 并非最佳选择。它的更新通常是批量或准实时的，适合数据仓库场景下的更新。
• 复杂查询性能：在某些极端复杂的大规模聚合查询上，可能不如 ClickHouse 那样极致。

3. TimescaleDB (分布式扩展)

特点与优势：

• 熟悉度：您目前正在使用 TimescaleDB，对其特性和操作相对熟悉，这会降低迁移和学习成本。
• 原生时序优化：TimescaleDB 是基于 PostgreSQL 的时序数据库，对时序数据有原生且深入的优化，包括数据分片、压缩、连续聚合等，非常适合“三遥”和“SOE”数据。
• SQL 强大：继承了 PostgreSQL 强大的 SQL 能力和生态系统，可以进行非常复杂的查询和数据操作。
• 分布式方案 (Citus/Multi-node)：TimescaleDB 自身已经推出了多节点（multi-node）功能，或者可以结合 Citus (PostgreSQL 的分布式扩展) 来实现分布式部署，从而处理更大的数据量和更高的并发。

潜在挑战：

• 分布式复杂性：虽然有分布式方案，但相比 Kudu 或 Doris 这种原生为分布式设计的系统，TimescaleDB 的分布式扩展和管理可能仍需要更细致的规划和维护，尤其是在超大规模集群下。
• HTAP 侧重：TimescaleDB 更多地是“时序数据库”，其 OLTP 能力主要体现在对单行数据的插入和查询，以及基于主键的更新。对于复杂的、非时序的 OLTP 场景（如台账的复杂关联更新），可能不如传统关系型数据库那样灵活，但对于电力数据，其时序特性是核心。

4. ClickHouse (作为辅助/特定场景)

特点与优势：

• 极致 OLAP 性能：如果您的电力数据中存在大量需要进行秒级甚至毫秒级聚合分析的场景（例如，对所有设备的某一指标进行小时级、天级聚合），ClickHouse 的查询性能是无与伦比的。
• 高吞吐摄入：可以处理极高吞吐量的实时数据摄入。

不适合之处：

• 非 HTAP：ClickHouse 几乎是纯 OLAP 数据库，不擅长行级更新和删除，也不适合作为“台账”或“计费数据”这种需要频繁 OLTP 操作的存储。
• SQL 兼容性：虽然支持 SQL，但其 SQL 方言与标准 SQL 略有差异，且不完全兼容。

建议： 如果您希望利用 ClickHouse 的极致 OLAP 性能，可以考虑将其作为第二层分析引擎，将 Kudu 或 Doris 中的部分聚合数据或预处理数据同步到 ClickHouse 中，用于特定的、对查询性能要求极高的分析场景。

综合建议：

考虑到您“既支持 OLTP 查询，又一定程度支持 OLAP 查询”的核心需求，以及电力数据的特点：

1. 首选推荐：Apache Doris

   • 理由：Doris 作为一体化的 HTAP 数据库，在易用性、SQL 兼容性、高并发查询能力以及对 Unique Key 模型（支持更新）的支持上，都非常符合您的需求。它能够很好地处理“三遥”和“SOE”的实时摄入和查询，同时也能兼顾“台账”和“计费数据”的更新和查询。其一体化的架构也降低了运维复杂性。

2. 次选推荐：Apache Kudu + Apache Impala/Spark SQL

   • 理由：如果您的“台账”和“计费数据”的更新频率非常高，且对行级更新的性能要求极高，或者您已经深度依赖 Hadoop 生态，那么 Kudu 的 HTAP 能力可能会更胜一筹。它在存储层面提供了更强的事务性支持。但需要接受其架构的复杂性。

3. 考虑：TimescaleDB (分布式)

   • 理由：如果您对 PostgreSQL 生态有深厚的积累，并且希望在现有技术栈上进行扩展，那么探索 TimescaleDB 的多节点或结合 Citus 的分布式方案也是一个可行的路径。它在时序数据处理上的专业性是其独特优势。

不建议单独使用 ClickHouse 作为主实时数仓，因为它无法满足您对 OLTP 查询的需求。

最终决策需要考虑的因素：

• 团队技术栈和熟悉度：您的团队更熟悉哪种技术栈？是 Java/Hadoop 生态还是 PostgreSQL 生态？
• 运维能力：您团队的运维能力如何？是倾向于一体化、易于管理的系统（如 Doris），还是能接受组件化的复杂架构（如 Kudu+Impala）？
• 具体数据访问模式：对“三遥、SOE、台账、计费数据”的 OLTP 查询具体是怎样的？是频繁的点查询、范围查询，还是大量的随机更新？这会影响对 Kudu 和 Doris 在更新能力上的选择。
• 预算与资源：不同的方案可能对硬件资源和人力投入有不同的要求。

建议您在小规模数据集上对 Kudu 和 Doris 进行概念验证 (PoC)，模拟真实的数据写入和查询负载，以便更准确地评估它们在您的具体场景下的表现。