FineBI实战项目一（25）：实战项目一总结
实在项目使用mysql做数仓库的ODS层，这仅仅是带领大家入门，用mysql做数仓存在很多问题。以实战项目一为例：
1 存在的问题
- 目前调度用的kettle，数据分析，计算都是落表到mysql
- mysql表数量庞大，乱，不知道表用途。
- 没有集群，hdfs、hive、spark、kafka、flink等等都没有
2 解决方案
- mysql数据同步尽量和业务系统保持一致，以便后期出现问题排查。
- mysql同步到数仓，数仓表必须是分区存储；同步方式前期可以全量同步，后期数据多了，可以全量变增量。
- 向上反馈落表到mysql的潜在风险项，且记录文档，留下证据，以防后期背锅
- 表太多同步哪些表？根据需求寻求业务方，让他提供表来源
3 潜在风险
在将MySQL用作数据仓库时，可能会面临一些潜在的风险和挑战。以下是一些可能出现的风险项：
读写性能：大规模的数据查询可能导致性能下降，数仓需要支持高吞吐的数据写入，而MySQL可能在大量写入的情况下面临性能瓶颈。
水平扩展：MySQL相对较难实现水平扩展，当数据量增加时，可能需要更强大的硬件或垂直扩展。
分区和分片：大规模数据仓库可能需要实现分区和分片来有效地管理和查询数据，这在MySQL中可能涉及复杂的配置和管理。
数据一致性和完整性：
ETL过程： 在将数据从源系统导入到MySQL中的过程中，可能会发生数据一致性和完整性的问题，尤其是在复杂的ETL流程中。
事务处理：MySQL的事务处理可能受到数据量和复杂性的影响，需要确保数据的一致性和可靠性。
安全性和访问控制：
安全性： 需防范SQL注入等安全威胁，数据恢复：数据仓库的大规模数据恢复可能需要较长时间，需要仔细计划和测试。
成本问题：成本和性能之间可能也需做出权衡，且维护mysql需要专业人员维护
语法问题：mysql可能不支持复杂的语法(hive开窗等)