从你的主要需求来看（基于 Couchbase 的类 SQL 语法完成数仓构建、数据 ETL 和数据分析汇总），Apache Airflow 更适合作为调度工具。以下是对 Temporal、Apache Airflow 和 DonpinScheduler 的详细比较，以及根据你的需求选择的理由。
- 从功能需求分析
功能点
Temporal
Apache Airflow
DonpinScheduler
任务依赖管理
强，支持复杂的 Workflow
非常强，原生支持 DAG 模型
简单依赖，通过代码实现
SQL 脚本调度
支持，但需要额外实现 SQL 执行的 Activity
原生支持运行 SQL 任务，适合 ETL
支持，但需手动实现 SQL 执行逻辑
数据分析汇总（SQL 聚合）
适合多步骤任务的协调
适合定时调度、运行 SQL 查询和汇总任务
适合轻量化的 SQL 查询调度
失败重试和容错
内置，且状态持久化
原生支持，任务失败后自动重试
通过装饰器实现简单的重试逻辑
界面可视化管理
有界面，但不适合直接管理 SQL 流程
有强大的 Web 界面，专注于数据任务管理
无界面，需要通过日志和第三方工具监控
任务日志追踪
提供详细的 Workflow 历史
原生支持查看任务运行日志
需手动实现日志存储和查看
扩展性
极高，适合分布式复杂任务场景
高，插件和社区生态丰富
简单，适合小型单机任务
- 针对需求的最佳选择
你的需求主要围绕 Couchbase 数据仓库的构建 和 ETL 任务调度，这是一种典型的数据工程场景。以下是建议：
选择 Apache Airflow：最佳方案
优点：
原生支持 SQL 查询：可以直接调度和运行 SQL 脚本。
强大的 DAG 管理能力：数据 ETL 和数据仓库的构建通常涉及任务依赖，Airflow 的 DAG 模型非常适合这种场景。
可视化界面：便于管理 ETL 流程、监控任务状态、查看日志。
社区插件丰富：你可以用 Airflow 的 Couchbase 插件或通用 SQL Executor 插件快速集成。
定时任务方便：内置支持 Cron 表达式，非常适合定期运行的数据同步、聚合和清理任务。
使用建议：
定义一个 DAG，将数据同步、聚合、清理等任务分解为独立的节点（Task）。
利用界面设置任务调度周期，快速监控任务状态。
结合自定义 Operator（如 Couchbase 的 SQL 执行模块），实现对 Couchbase 的支持。
Temporal 的适用场景：可选但复杂
优点：
适合复杂的任务逻辑和分布式流程管理。
如果 ETL 任务需要多服务之间的协调（如触发外部 API），Temporal 会比 Airflow 更灵活。
缺点：
实现 SQL 脚本调度需要自己封装 Activity。
不适合数据工程类任务，且无直接支持 SQL 任务的功能。
DonpinScheduler 的适用场景：轻量化选择
优点：
轻量化，简单的 Python 函数可以完成任务调度。
如果项目规模小，且任务逻辑简单（如单节点运行定期任务），可以选择 DonpinScheduler。
缺点：
不支持可视化界面。
需要手动实现 SQL 执行和任务日志管理，开发量较大。
- 总结
工具
适合场景
Apache Airflow
数据工程（数据仓库构建、ETL、数据分析、定时任务），需要可视化管理和监控。
Temporal
复杂分布式任务（如微服务协调、大量任务依赖），不直接适合以 SQL 为主的任务调度。
DonpinScheduler
小型项目，轻量化调度需求，定时运行 SQL 脚本，不需要界面管理和复杂任务依赖。
对于你的需求（基于 Couchbase 的数据仓库和 ETL），Apache Airflow 是最合适的选择，它的可视化界面、DAG 管理和插件生态能大幅提升效率。