核心内容摘要
23. 梯形图编程的基本规则
基于Presto的多数据源统一多维分析方案：让数据“讲同一种语言”
引入：当分析师变成“数据搬运工”凌晨1点，某电商公司的数据分析师小夏还在电脑前揉着眼睛——他要做一份“2023年Q4用户购买行为与库存周转分析”，但眼前的困境比Excel的公式错误更让人崩溃：用户点击、加购的行为日志存在Hive的分区表中，需要用HQL写复杂的UDTF函数提取；订单的支付、退款数据存在MySQL的事务表中，得用JDBC连上去拉取；实时库存数据在Redis的哈希结构里，要写Python脚本取出来转成CSV；去年的历史销售数据备份在AWS S3上，得用AWS CLI下载后导入临时表；等他把四个数据源的数据整合到一张表时，天已经亮了。
更要命的是，当业务方问“能不能实时看一下‘双11’当天手机品类的库存周转与用户转化率”时，小夏只能苦笑：“得等2小时，我得重新跑一遍所有流程。
”这不是小夏一个人的问题——数据孤岛是企业数字化转型的“老大难”：业务系统用关系型数据库（MySQL、PostgreSQL）存交易数据；大数据平台用Hive、HBase存日志或明细数据；缓存系统用Redis、Memcached存实时数据；对象存储用S
OSS存冷数据；分析师要做一次跨数据源的多维分析，得像“数据搬运工”一样在各个系统间切换，效率低到让人绝望。
有没有一种工具，能让所有数据源“讲同一种语言”，让分析师用一条SQL就能查遍所有数据？
答案是：Presto。