我正在为BI / OLAP选择合适的工具，并且需要了解Snowflake是更适合我的目标还是Druid更合适
当前，我正在使用Snowflake作为数据仓库，它既可用于（1）原始数据查询（具有大量数据集响应），也可用于（2）汇总结果。 为了获得第二种类型的性能，我正在创建其他聚合表，这些表充当OLAP小熊。 我的数据是基于时间的。
但是，此方法需要预先进行额外的工作，以及数据重复和静态查询的要求。 因此，我正在考虑采用apache Druid，它将为聚合提供解决方案。
所以，我的问题是，假设查询将始终包含时间范围，并且我将使用扫描查询，还是必须保留两个数据库，Druid是否也能够代替原始数据集的Snowflake？ >
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我对雪花了解不多，但认为德鲁伊可以涵盖您提到的（1）和（2）的那些功能。我的团队正在基于针对我们BI目的而定制的Druid上开发Metatron Discovery（https://metatron.app）。您可以通过我们的图形界面来检查BI中的Druid性能。还请检查我们的github存储库：https://github.com/metatron-app/metatron-discovery我希望这对您对Druid引擎的了解很少。
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过去1年来，我一直在研究Snowflake，它是目前最好的软件之一。
您没有在Snowflake上获得所需的性能吗？ 希望您使用的是大型集群。如果不是，请尝试使用大号并查看性能。