在企業數據架構逐步走向實時化與一體化的過程中,如何高效處理“大量歷史+少量新增”的業務數據,已成為建設統一數倉與實時數倉時繞不開的關鍵挑戰。 傳統全量刷新方式在面對億級歷史數據時,往往面臨刷新延遲高、計算成本大、鏈路複雜等問題。為了解決這些痛點,業界逐漸形成了一種新的數據處理範式——DynamicTable(動態表),它通過聲明式語法自動維護物化結果,並支持高效的增量刷新能