MindsDB的联邦查询引擎代表了一种革命性的数据查询范式，与传统方式相比具有三大核心差异：
- 架构层面：传统方式需要将数据集中到数据仓库（如Hadoop）才能分析；而联邦引擎通过虚拟数据层实现逻辑集中但物理分散的查询
- 性能优化：采用智能查询下推技术，将计算任务分发到各数据源执行，最后聚合结果，比ETL后再查询效率提升3-5倍
- 功能扩展：
- 原生的跨源JOIN操作（如MySQL表关联Slack消息）
- 内置的数据类型自动转换
- 查询计划的实时优化
典型应用场景示例：
市场团队需要分析邮件营销(Gmail)与客户工单(Zendesk)的关联数据，联邦引擎可以直接执行SELECT gmail.subject, zendesk.ticket_status FROM gmail_emails JOIN zendesk_tickets ON gmail.customer_id=zendesk.customer_id这样的跨源查询，整个过程无需数据迁移。
本答案来源于文章《MindsDB：连接多源数据并用SQL和AI查询的开源平台》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » MindsDB的联邦查询引擎与传统数据库查询有什么区别？
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