告别 Kafka,拥抱 Databend:构建高效低成本的用户行为分析体系
用户行为数据埋点指标是数据仓库中不可或缺的重要数据源之一,同时也是企业最宝贵的资产之一。通常情况下,用户行为数据分析包含两大数据源:用户行为分析日志和上游关系型数据库(如 MySQL)。基于这些数据,企业可以进行用户增长分析、用户行为研究,甚至通过用户行为分析精准排查用户问题。 用户行为数据分析的挑战 用户行为数据分析的特点决定了要构建一套可扩展、灵活且低成本的分析架构并非易事,具体表现在以下几个方面: 高流量和大容量:用户行为数据的产生量非常大,对存储和分析能力要求高; 兼顾多种分析需求:既需支持 BI 报表的静态展示,也需满足灵活的 Adhoc 查询; 多样化 数据格式:用户行为数据通常包含结构化数据与半结构化数据(如 JSON); 实时性要求:需要对用户行为快速响应,实现及时反馈。 由于这些复杂性,大多数初创企业和中小型公司通常会选择通用埋点系统(如 Google Analytics、Mixpanel)作为用户行为分析的起点。这些系统只需在网站中插入 JSON 代码,或在 APP 中嵌入 SDK,即可自动采集并上传埋点数据,生成访问量、停留时间、转化漏斗等指标。 然而,通用埋点系...


