近年来，各行各业的大数据分析需求和案例如暴雨般砸向所有的CIO/CTO/CDO。但凡提到数据分析，BI厂商都讲“数据仓库”，大数据厂商都讲“Hadoop”，似乎你的业务数据存放在不同的地方，就是一个灾难。甚至数据不集成在一起，就没法进行数据分析。
从哲学的思想看，绝对的观点一定是有问题的，走进真实的企业运营管理，这些异构的数据，至少最后都在Excel里面完成“会师”，呈现在Word和PPT的分析报告当中。
那么从数据库工具层面，就没有能简单解决异构数据关联查询的么？回顾历史，10年前出现了“数据联邦”的概念，它将分布式异构数据集成到一个虚拟表中，用户或应用程序可以通过该虚拟表对数据进行实时操作，代表性的产品如IBM InfoSphere Federation Server。
我们暂不讨论数据联邦为何没发展起来，有兴趣的可以研究其“性能问题”，至少针对异构的关联查询需求的技术方案是一直都存在的。比如Smartbi Insight V8.5就可以提供很好的跨库查询能力。从官方WIKI上看到，Smartbi支持的跨库数据源包括高速缓存库、Hadoop_Hive、星环、Vertica、CH、Greenplum、Infobright、Oracle、DB2 V9、MySQL、MS SQL Server、Spark SQL、Teradata_v12、Informix、IMPALA、PostgreSQL，而且只要用户创建了普通的关系数据源连接，这些数据源便会自动出现在“跨库联合数据源”当中。
Smartbi不是数据查询引擎，而是一个数据分析平台，从其整体架构来看，它所能提供的整合性功能很多，包括：
1、 使用“自助数据集”，拖拽不同数据源的表进行关联定义
注：蓝色为Sales数据源、绿色为Stock数据源
2、 基于定义跨库的自助数据集，方便的进行仪表盘制作
3、 结合“高速缓存库”，跨库查询的自助数据集可以“抽取数据”，完成数据准备工作
从连接数据源——拖拽关联异构数据表——（定义抽取动作）——拖拽完成可视化探索，一气呵成非常方便。这个流程非常适合数据分析的初学者，所有操作过程都通过简单的拖拽和点选，没有任何专业的代码或者编程语言。如果之前了解过自助仪表盘，你还会知道设计的仪表盘支持跨屏发布，一次制作，PC和APP同时生效，减少了重复性工作。
不同企业有不同的需求，如果你不希望开放数据模型出来（自助一定需要开放），而是在IT集中管控下提供自助仪表盘的终端服务，那你可以基于“业务主题”封装已经配置好的跨库查询模型，让最终用户通过自助仪表盘访问这些业务主题即可，而且以业务主题为桥梁，Smartbi V8.5的其它终端分析功能也都可以享受跨库查询的能力（这是Smartbi最经典的使用方式）。或者对于很多高级数据分析师，他们更喜欢在Excel里使用函数和公式。那么还有什么办法呢？还是推荐Smartbi V8.5，但功能是另外的“电子表格”，咱们改天专题推荐。
所以，遇到异构数据源，想做关联查询并快速制作仪表盘，但还没有数据仓库（或者暂时不想实现ETL），就可以使用Smartbi V8.5进行数据分析。是否选择“抽取”，那就看你对性能有什么样的要求了，数据量不大或者源系统性能足够的，不抽取可以节省一个处理环节，更加实时高效，否则定时抽取是很实用的功能，通过落地式的存储肯定可以改善性能，“空间换时间”嘛！