实时数仓是企业捕捉市场动态、优化业务决策的核心支撑，其构建效率与运行性能直接影响企业数据价值转化能力。在实时数仓技术选型中，引擎的开发便捷性、维护成本及处理延迟，成为企业重点考量因素。传统技术方案在实际应用中逐渐暴露局限，而Domino流计算引擎凭借以SQL为核心的技术特性，为突破这些局限、找到更高效的实时数仓构建路径提供了新可能，也因此受到行业关注。
构建实时数仓时，Spark和Flink虽强大，却有明显缺点。Spark Streaming底层基于批处理模型模拟流处理，处理实时数据时，延迟较高，难以满足对实时性要求极高的场景。Flink虽基于真正流处理模型，但架构复杂，涉及众多组件，如JobManager、TaskManager等，配置与维护难度大。且两者在状态管理、窗口计算等方面，需复杂编程实现，开发成本高。
Domino流计算引擎致力于简化实时数仓构建。它以SQL为核心，用户通过熟悉的SQL语句，就能完成实时数据处理任务。其内部构建了高效的流处理架构，对SQL语句进行深度优化。在数据摄入阶段，能快速从各类数据源，如Kafka等消息队列，高效摄取数据。通过创新的查询优化器，将SQL语句转化为高效执行计划，利用分布式并行计算，提升处理效率。例如在窗口计算中，Domino能精准根据SQL定义的窗口函数，对实时流数据进行高效聚合、分析。
使用SQL在Domino流计算引擎中构建实时数仓，优势显著。开发门槛大幅降低，熟悉SQL的开发人员，无需掌握复杂编程框架，即可快速上手开发实时数仓应用。以复杂的实时数据聚合分析任务为例，在Spark/Flink中需编写大量代码实现，而在Domino中，通过简单SQL语句就能完成。维护成本也随之降低，统一的SQL编程模型，使代码更易理解、维护，减少出错概率。同时，SQL本身的标准化特性，让不同团队、不同项目间，代码可移植性增强，利于团队协作与项目拓展。
Domino流计算引擎以SQL为核心的技术路径，为实时数仓构建提供了更优解。它打破传统引擎对复杂编程的依赖，在降低开发与维护成本的同时，保障实时数据处理的高效性与稳定性。随着企业对实时数据价值挖掘需求的不断提升，Domino流计算引擎这一技术方案或将推动实时数仓领域的技术变革，帮助更多企业通过高效数据处理，在市场竞争中构建核心优势，实现业务的持续增长与创新。
