您的零售应用向 Azure Cosmos DB 写入大量的 OLTP 流量。分析团队希望获得近乎实时的仪表板和即席查询，同时不影响事务吞吐量或构建 ETL 管道。您应该怎么做才能实现这种 HTAP 场景？

启用 Cosmos DB 的分析存储（analytical store）并结合 Azure Synapse Link 是实现 HTAP 场景的最佳实践。分析存储是一个列式存储，专为分析工作负载优化，与事务存储（transactional store）完全分离，因此分析查询不会消耗事务存储的 RU/s，确保了 OLTP 性能不受影响。Synapse Link 提供了 Cosmos DB 分析存储与 Azure Synapse Analytics 之间的无缝集成，允许分析团队使用 Synapse Spark 或无服务器 SQL 池直接对分析存储进行近乎实时的查询，无需 ETL 管道。 直接从 Synapse serverless SQL pool 查询 transactional store 是不正确的，因为这会消耗事务存储的 RU/s，影响 OLTP 性能，并且不适合分析工作负载。通过 change feed 将数据导出到 Azure Data Lake Storage 并构建计划性摄取会引入 ETL 管道和数据延迟，不符合近乎实时的要求。