数据仓库市场自1993年OLAP概念提出以来持续演变，从Vertica的列式存储到Snowflake的云化，再到如今的湖仓一体架构。尽管技术不断变化，数据仓库的核心用例始终是支持经典商业智能和报表工作流。传统数据仓库适用于批量处理历史数据，但在实时数据分析需求下存在局限。

新兴分析应用场景要求数据库具备高吞吐、低延迟特性，支持大规模实时数据查询。Apache Druid正是为此设计，结合了分析与应用需求，提供高速、大规模数据处理能力。Reddit、Twitch等公司已采用Druid处理实时数据，支持每秒数百万事件的流式摄取。Druid的CPU高效架构使其能处理高查询量而不显著增加成本。

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