一种基于实时数据仓库的数据管理方法

本发明公开了一种基于实时数据仓库的数据管理方法，包括：根据采集得到的数据，通过向量化处理，得到列式数据块，根据列式数据块的访问频次划分数据类型，对应设置存储位置；响应于数据请求，根据数据请求的缓存命中率，确定数据访问模式；根据实时监控指标，通过时间序列预测统计模型预测负载趋势，调整向量化处理的节点及缓存容量。本发明通过向量化处理、缓存命中率分析与负载预测驱动的资源动态调整，解决了传统数据仓库架构的存储效率低、资源利用率差、响应延迟高等核心问题，实现了性能、成本与稳定性的多维突破。