主流数据平台实时数据处理、分析功能对比

在本文中，我们将探讨并比较 RisingWave 的物化视图（Materialized Views）、BigQuery 的持续查询（Continuous Queries^[1]，即启用了刷新功能的物化视图）、Snowflake 的动态表（Dynamic Tables^[2]）以及 Databricks 的 Delta Live Tables^[3]。这些功能体现了各大平台在实时数据处理和分析方面的布局，尽管它们更倾向于打造统一的数据平台，而非专门的流处理解决方案。

本文分析基于截至 2025 年 2 月 17 日的公开信息，旨在提供技术参考，不构成采购建议。

• 批处理：按预定间隔（如夜间 ETL 任务）处理大批量数据，适用于历史数据分析，但延迟较高。
• 流处理：数据到达时立即处理，实现实时洞察和即时响应，适用于欺诈检测、实时仪表盘、高频交易等应用。

而实时数据处理的需求正在各行业迅速增长，有如下典型场景：

• 欺诈检测：实时识别可疑交易，及时采取措施防止损失。
• 实时看板：秒级更新关键业务指标或用户行为数据。
• 个性化推荐：基于实时用户行为动态调整内容或推荐产品。

• 物联网设备监控：实时分析传感器数据，实现预测性维护或即时告警。

我们将重点评估 RisingWave、BigQuery、Snowflake 和 Databricks 在实时数据处理和分析方面的特性，而非其完整产品能力。

主流平台实时数据处理、分析特性对比｜图源：RW

各平台实时分析功能解析

RisingWave 物化视图

• 架构：RisingWave 专为流处理打造，基于分布式流计算引擎，实现高性能数据处理。
• 优势：提供真正的实时分析，延迟可达毫秒级；完整支持 ANSI SQL，包括 JOIN、聚合、窗口函数；与 Kafka、PostgreSQL 等开放生态无缝集成；具备快速故障恢复能力，可靠性高。
• 考量：作为新兴产品，其社区和生态仍在发展中。

BigQuery 物化视图（启用刷新）

• 机制：BigQuery 的物化视图基于基础表的变更进行增量更新。
• 优势：易于在 BigQuery 生态内部署，适用于预计算重复查询，尤其适合批处理场景。
• 不足：数据源仅限 BigQuery 自身表，SQL 仅支持无状态操作；刷新延迟（分钟级）使其难以应用于欺诈检测或物联网监控等实时场景。

Snowflake 动态表

• 机制：Snowflake 动态表融合批处理和流处理，基于设定的刷新间隔自动更新数据。
• 优势：提供良好性能，支持可配置的刷新间隔，并与 Snowflake 生态紧密集成。
• 不足：SQL 主要受限于运维复杂度和成本，而非技术限制；高频刷新可能导致较高成本。

Databricks Delta Live Tables

• 机制：采用声明式方式构建数据管道，基于 Spark 结构化流（Structured Streaming）处理数据。
• 优势：支持多种数据源，具备近实时性能和强大的管道管理功能，适用于复杂 ETL 工作流。
• 不足：数据输出方式相对有限，且计算资源需求较高，成本可能较大

核心要点总结：

• RisingWave 物化视图：适用于追求低延迟、完整 SQL 支持的实时分析需求。
• BigQuery 物化视图（启用刷新）：适合 Google 生态内的预计算分析，但不适用于严格的实时场景。
• Snowflake 动态表：适用于流批混合应用，支持可配置刷新，但外部数据集成能力有限。
• Databricks Delta Live Tables：适用于管理复杂数据管道和近实时 ETL，但对于简单的实时分析可能不够高效。

最终的选择应基于您的具体需求，包括延迟、SQL 复杂度、数据源支持以及现有技术栈的集成情况。尽管这些功能满足实时需求，但它们在各平台更广泛生态系统中的作用同样值得关注。