实时数仓的日志管理与分析旨在有效地收集、处理、存储和分析来自各种系统和应用程序的日志数据，为实时决策提供有力支持。另外对于保障系统、业务稳定性至关重要，常用于故障排查、监控告警等，企业需要构建统一的日志管理与分析平台。常见的日志种类有服务器日志、网络设备日志、物联网日志、业务日志等。

日志分析的主要场景：

网络安全：日志分析在网络安全领域起着至关重要的作用。通过分析防火墙、入侵检测系统（IDS）、安全信息和事件管理（SIEM）等安全相关组件的日志，可以发现潜在的恶意攻击、未经授权的访问以及系统漏洞。例如，通过分析防火墙日志，可以识别出恶意软件的行为模式，从而及时采取防御措施。

系统运维：系统运维人员通过日志分析可以实时监控系统的运行状态，及时发现并解决潜在问题。日志中包含了系统运行的详细信息，如进程状态、资源使用情况、错误信息等。通过对这些数据的分析，运维人员可以了解系统的整体健康状况，预测并避免潜在的系统故障。

业务分析：日志分析在业务分析中也具有重要价值。通过对业务系统的日志进行分析，可以了解用户的行为习惯、需求偏好以及业务流程的执行情况。例如，通过对网络访问日志的分析，可以了解用户的访问来源、访问路径以及停留时间等信息，进而优化网站结构、提升用户体验。此外，日志分析还可以帮助企业追踪用户的转化路径，发现潜在的用户留存和流失问题，为制定个性化的营销策略提供数据支持。

性能优化：日志中包含了大量关于系统性能的信息，如响应时间、吞吐量、资源利用率等。通过对这些数据的分析，可以找出性能瓶颈，优化系统配置，提升整体性能。

故障排查：当系统出现故障时，日志是排查问题的关键线索。通过分析故障发生前后的日志信息，可以定位问题的根源，快速恢复系统正常运行。

日志数据有写多读少、成本敏感、时效性要求高的特点，当前基于 Loki、ES 等产品的解决方案， 往往面临以下的问题：

写入吞吐量与实时性差

大规模系统中，日志数量庞大，每秒钟产生的日志消息数量可能达到数千万。既要高吞吐写入，又要实时可见，当前常见的解决方案难以满足数据实时写入可查的需求。

存储成本高

随着时间的推移，日志数据规模会不断增长，存储量会达到非常巨大的规模，当前常见的解决方案存储成本高，难以满足日志数据长周期存储需求。

查询响应速度低

日志场景需要快速文本检索，查出匹配关键字的日志，以满足故障排查等场景的快速响应，当前常见的方案的查询响应速度往往不尽人意。

为了解决以上难题，通过接入SelectDB 的倒排索引能力、Variant 数据类型、冷热数据分层存储等特性，为实时数仓日志存储和分析场景服务注入强大的动力，相对于使用ES产品，SelectDB可以实现存储成本降低 70% 的同时，查询性能提升 2-4 倍，最终实现整体性价比 10 倍提升！

成本的大幅降低主要得益于两个因素：

SelectDB 写入性能高于 Elasticsearch ：在应对 1GB/s 的持续高吞吐写入时，SelectDB 所占用 CPU 保持在 20% 以下，折合约占 2.6 台云主机的成本，仅为 Elasticsearch 索引写入服务成本的 13%。这一优势可以在降低写入成本的同时应对更大的突发流量，保障系统的稳定性。

SelectDB 数据和索引压缩率高于 Elasticsearch：SelectDB 数据和索引采用列式存储和 ZSTD 压缩技术，使得线上集群整体压缩比可达 1:8 ，而 Elasticsearch 压缩比只有 1:1.5，因此使用 SelectDB 时，所占用存储空间仅是 Elasticsearch 的 20% 左右。

SelectDB 支持冷热数据分层存储，这样我们就可以将近期较频繁查询的热数据存储在本地盘，长时间不使用的冷数据自动上传至对象存储中，这样可大幅降低数据存储成本。同时，SelectDB 支持根据存储策略的配置自动进行冷热数据迁移，并且数据生命周期管理和查询对上层应用透明，使用起来更加灵活方便。此外，SelectDB 还可通过本地 Cache 加速对冷数据的访问，从而提升用户查询冷数据的使用体验。

在减少机器数量以后，我们对比了相同的查询在两个集群下的性能，实践表明 SelectDB 的点查和列表查询速度比 Elasticsearch 快近 2 倍，在聚合查询不进行采样的情况下，SelectDB 相比 Elasticsearch 快将近 4 倍。