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实时数据仓库（Real-time Data Warehouse）是指能够实时地处理和分析数据，使得数据仓库中的数据是最新的、最准确的，并且可以实时响应用户的查询和分析需求的一种数据仓库系统。

与传统的数据仓库相比，实时数据仓库更加注重数据的实时性和对业务的实时响应能力。传统数据仓库通常是每日、每周或每月定期进行数据的抽取、转换和加载（ETL），更新的速度较慢，一般不支持实时查询和分析。而实时数据仓库则更加注重数据的实时性和对业务的实时响应能力，能够在数据发生变化时及时响应用户的查询和分析需求。

实时数仓建设目的
1. 解决传统数仓的问题
从目前数仓建设的现状来看，实时数仓是一个容易让人产生混淆的概念，根据传统经验分析，数仓有一个重要的功能，即能够记录历史。通常，数仓都是希望从业务上线的第一天开始有数据，然后一直记录到现在。但实时流处理技术，又是强调当前处理状态的一个技术，结合当前一线大厂的建设经验和滴滴在该领域的建设现状，我们尝试把公司内实时数仓建设的目的定位为，以数仓建设理论和实时技术，解决由于当前离线数仓数据时效性低解决不了的问题。

现阶段我们要建设实时数仓的主要原因是：
公司业务对于数据的实时性越来越迫切，需要有实时数据来辅助完成决策；
实时数据建设没有规范，数据可用性较差，无法形成数仓体系，资源大量浪费；
数据平台工具对整体实时开发的支持也日渐趋于成熟，开发成本降低。

2. 实时数仓的应用场景
实时 OLAP 分析；
实时数据看板；
实时业务监控；
实时数据接口服务。

Doris 采用了 Adaptive Query Execution 技术， 可以根据 Runtime Statistics 来动态调整执行计划，比如通过 Runtime Filter 技术能够在运行时生成生成 Filter 推到 Probe 侧，并且能够将 Filter 自动穿透到 Probe 侧最底层的 Scan 节点，从而大幅减少 Probe 的数据量，加速 Join 性能。Doris 的 Runtime Filter 支持 In/Min/Max/Bloom Filter。

在优化器方面 Doris 使用 CBO 和 RBO 结合的优化策略，RBO 支持常量折叠、子查询改写、谓词下推等，CBO 支持 Join Reorder。目前 CBO 还在持续优化中，主要集中在更加精准的统计信息收集和推导，更加精准的代价模型预估等方面。