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阿里云云原生数据仓库PostgreSQL版1元体验

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随着企业IT和互联网系统的发展,产生了越来越多的数据。数据量的积累带来了质的飞跃,使得数据应用从业务系统的一部分演变得愈发独立。物流、交通、新零售等越来越多的行业需要通过OLAP做到精细化运营,从而调控生产规则、运营效率、企业决策等。

阿里云云原生数据仓库ADB MySQL版三个月9.9元

在业务系统中,我们通常使用的是OLTP(On-Line Transaction Processing)数据存储,例如MySQL和PostgreSQL等。上述关系数据库系统擅长事务处理,能够很好的支持频繁数据插入和修改。一旦需要计算的数据量过大,例如数千万甚至数十亿条,或者需要进行非常复杂的计算,此时OLTP数据库系统便力不从心了。这个时候,我们便需要OLAP系统来进行处理。

云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL 版,支持标准 SQL 2003,兼容PostgreSQL /Greenplum, 高度兼容 Oracle 语法生态;具有存储计算分离,在线弹性平滑扩容的特点;既支持任意维度在线分析探索,也支持高性能离线数据处理;是面向互联网,金融,证券,保险,银行,数字政务,新零售等行业有竞争力的数据仓库方案。

典型场景

阿里云云原生数据仓库PostgreSQL版1元体验

  • 数据仓库服务

    您可以通过数据传输服务(DTS)或数据集成服务(DataX),将云数据库(例如RDS、PolarDB)或自建数据库批量同步到云原生数据仓库PostgreSQL版。云原生数据仓库PostgreSQL版支持对海量数据的复杂ETL进行处理,这些操作任务也可以被Dataworks调度。同时它还支持高性能的在线分析能力,可以通过QuickBI、DataV、Tableau、帆软等即时查询数据,并将数据以报表形式展现。

  • 大数据分析平台

    对于MaxCompute、Hadoop和Spark中保存的海量数据,可通采用数据集成服务(DataX)或通过对象存储服务(OSS),快速批量导入到云原生数据仓库PostgreSQL版,帮助您实现高性能分析处理和在线数据探索。

  • 数据湖分析

    云原生数据仓库PostgreSQL版可以通过外部表机制,高并行直接访问海量云存储OSS上的数据,构筑阿里云统一数据湖分析平台。

产品功能优势

针对主要的OLAP业务,云原生数据仓库PostgreSQL版具备以下优势。

  • ETL离线数据处理

    面对复杂SQL优化和海量数据大规模聚合分析等挑战,云原生数据仓库PostgreSQL版具有如下技术优势:

    • 支持标准SQL、OLAP窗口函数和存储过程。
    • ORCA分布式SQL优化器,复杂查询免调优。
    • MPP多节点全并行计算,PB级数据秒级响应。
    • 基于列存储的高性能大表扫描,极高压缩比。
  • 在线高性能查询

    面对任意维度数据即时探索和数据实时入库更新等挑战,云原生数据仓库PostgreSQL版具有如下技术优势:

    • 高吞吐数据写入及更新(如INSERT、UPDATE、DELETE)。
    • 行存储及多种索引(如Btree、Bitmap),点查询毫秒级返回。
    • 支持分布式事务,标准数据库隔离级别,支持HTAP混合负载。
  • 多模数据分析

    面对多种非结构化数据源的挑战,云原生数据仓库PostgreSQL版具有如下技术优势:

    • 支持PostGIS插件扩展,实现地理数据分析处理。
    • 通过MADlib插件扩展,内置多种机器学习算法,实现AI Native DB。
    • 支持通过向量检索,实现非结构化数据(如图片、语音、文本)的高性能检索分析。
    • 支持JSON等格式,支持日志等半结构化数据处理分析。

客户案例

聚水潭数仓“一路向北”迁移及双十一保障

每年双十一对电商平台是一次全面系统稳定性考察、也是易用性和性能的最好练兵场。阿里云聚石塔电商云平台在2019年8月启动“一路向北”迁移,将华东机房服务整体搬迁到张北,提供更大扩展和高性价比服务。聚水潭ADB PG数仓在迁移过程中,即开始了双十一的规划。在“一路向北”准备期间,对聚水潭三十多个ADB PG实例进行了水位摸底、瓶颈分析和双十一业务预期调研,对业务量大、增长迅速的实例进行了针对性调整及扩容。
针对双十一当天增量数据暴增的情况,在双十一前对离线批处理和在线报表业务进行了压测,压测在变配/扩容/新购实例的基础上进行,压测效果满足业务需求。此外,ADB PG在双十一前还进行了实例备份巡检、Xid巡检、磁盘容量巡检、CPU巡检等,确保聚水潭双十一生产实例的万无一失。同时双十一当天及第二天派工程师到客户现场进行重点保障。目前聚水潭共计有ADB PG三十多个实例,总计1348 CPU核资源。
阿里云云原生数据仓库PostgreSQL版1元体验

AnalyticDB for PostgreSQL支撑聚水潭大规模数仓的核心技术

阿里云AnalyticDB for PostgreSQL为采用MPP架构的分布式集群数据库,完备支持SQL 2003,高度兼容Oracle语法,支持PL/SQL存储过程,触发器,支持标准数据库事务ACID。ADB PG通过行存储、列存储、多种分区表和索引等机制,可以支持海量数据的在线交付分析,也支持ETL批处理任务。如下是支持聚水潭海量数据仓库业务的关键技术点:

  1. 高压缩比列存储
    ADB PG支持数据按列存储或按列存储。对于频繁更新的数据,建议采用行存储,而对于少量更新的大宽表,可以采用列存储。列存储除了可以实现高性能的全表聚合外,还具备存储的高压缩比。在聚水潭的数据仓库里,列存储数据普遍达到4倍以上的数据压缩率,从而极大的节省空间,降低成本。
  2. 复杂SQL优化
    核心数据仓库的ETL过程,往往都是复杂的多表关联聚合,最优的执行路径会带来数量级上的性能提升。ADB PG具备完备的CBO代价优化器,同时Cascade的SQL优化框架,可以很好的将RBO规则优化同CBO代价优化相互结合,从而指定最优的分布式执行计划,保证ETL的执行性能。
  3. 高性能执行
    ADB PG支持多种计划机制,包括支持表按区间或者值进行分区,支持标准BTree索引,Bitmap位图索引等,从而保证高性能的分析计算性能。

其他信息

选择规格

首购1元1个月, 2核16G,4节点(最大256节点),400GB高效存储,1年, 4核32G,4节点(最大256节点),400GB高效存储,1年