传统的数据仓库基于HDFS存储数据，这种架构可以处理大规模的数据，缺点是效率比较低，而且灵活性和可扩展性不足，无法处理相对复杂的SQL查询。
存算分离架构的云原生数据仓库让用户可以独立规划存储和计算资源，存储资源池提供S3对象和原生HDFS接口，与MPP架构的数据仓库平台一起，为企业提供从数据到知识的综合分析能力，实现多源数据的集成、海量数据的挖掘、多类型知识的建模和多业务场景的分析。
杉岩数据围绕着对象存储、数据管理和计算技术构建的云原生数据仓库，是服务于企业和机构的大数据分析解决方案。该方案以对象存储为基础，汇聚所有类型的数据为多业务平台提供数据服务，联合下一代高性能可扩展的数据仓库平台，为用户提供标准SQL支持和超高的查询性能。云原生数据仓库解决方案融合了MPP数据仓库技术，支持大数据量处理，具有优秀的压缩技术，可以对数据库的常规数据、索引数据、临时表空间数据进行全面压缩。该方案还具备大数据分析能力，支持大量用户并发访问、并行挖掘算法、分析函数等常用功能，具有处理TB级或PB级数据容量的能力。该方案通过存储、计算、管理分离的系统架构，实现了海量数据的低延迟处理，提升了系统的并发处理能力和扩展性，能够取得近乎无限扩展的并发处理能力。
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低成本实现数据湖存储
云原生架构实现了存算分离，存储和计算资源可以独立配置和升级扩容，对象存储比HDFS存储成本更低，相对传统方案降低90%，独立的元数据服务可以实现秒级扩容。
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高并发、高性能的大数据分析能力
通过集群加负载均衡的方式实现高并发，通过无共享大规模并行处理（MPP）、流水式执行引擎、列式存储和大表分区等技术对数据仓库应用进行了优化，提供超高性能。
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良好的技术生态兼容
分析接口完全开放，100%兼容开源的PostgreSQL和Greenplum，同时具备良好的兼容性和开放性，可无缝集成市场上主流ETL及BI工具。
