摘要 如今，数据和分析对于企业来说是不可或缺的。很多企业的数据工程师、数据分析师和开发人员都希望将数据仓库迁移到云上，以提高性能和降低成本。本文讨论了实现实时数据仓库的必要性和实时数据模型，介绍了基于AnalyticDB构建阿里云实时数据仓库解决方案的方法和优势。

4.12日，阿里云PB级分析型数据库AnalyticDB迎来重量级的全面升级！

入选Gartner和Forrester报告的AnalyticDB作为阿里巴巴的整套数据分析平台的核心产品之一，承载了将数据探索实时化，在线化的关键任务。

一张图读懂分析型数据库AnalyticDB

AnalyticDB 2.4版本本周发布，很多用户期待的资源大盘功能终于上线。该功能以实例汇总信息和单节点资源信息两个维度向用户展示资源详情和系统性能，很好地协助用户进行数据探查。该版本又新增了DUMP 时支持返回数据总条数功能以及重点优化了MPP下几个函数的兼容性等特性。

AnalyticDB 是阿里巴巴自研的在线数据库。 本文会对分区的概念进行解释，并帮助用户选择合适的分区，并尽可能修改查询来更加合理的使用分区从而提高查询性能。

从AnalyticDB写入原理分析，可以从三个方面提升AnalyticDB的写入能力：降低网络传输开销、减少与硬件设备io操作和尽量少消耗cpu资源。针对这三个特性本文将介绍如何对写入sql进行改造以达到最优性能。

2017云栖大会·上海峰会上，阿里云发布了面向物联网场景的高性能时间序列数据库 (Time Series Database , 简称 TSDB) 。TSDB 可支持每秒1000万时序数据点写入；具备PB级别的数据存储能力，提供高效压缩算法，整体存储成本降低90%；提供时序数据插值计算，降精度计算，时间纬度聚合计算，空间纬度聚合计算的能力。

传统的离线数据仓库，将业务数据集中进行存储后，以固定的计算逻辑定时进行ETL 和其它建模后产出报表等应用。离线数据仓库一般采用每日或每几个小时进行一次计算的方式，计算和数据的实时性均较差，业务人员无法根据自己的即时性需要获取几分钟之前的实时数据。

从  https://yq.aliyun.com/articles/68208?spm=0.0.0.0.HEVojb&do=login  转载。 数据进入AnalyticDB（原ADS）的N种方法   分析型数据库（AnalyticDB）是阿里巴巴自主研发的海量数据实时高并发在线分析（Re

云数据库产品9月产品发布内容。【重点关注】Redis备份恢复方案上线，全面提升数据可靠性。云数据库Redis版采用双机热备的架构保证服务高可用，并且提供了持久化机制来保证数据可靠性。但是随着越来越多的业务开始使用Redis作为最终的持久化存储引擎，用户对于数据可靠性就提出了更高的需求。经过一段

在企业的业务中，经常拥有海量的历史结构化数据，虽然不会高频度的使用，但是不排除会不定期的被检索、查询（检索频率一般在100-1000次每天）。如物联网、交易历史详单查询、监控/日志数据检索等场景。这时企业需要廉价的存储计算方案，但是又不能将数据存储于离线计算系统或归档到对象存储系统，就需要使用分析.

数据迁移

阿里云分析型数据库为客户提供了百亿级海量数据下的毫秒级OLAP查询与分析能力。除了可以通过内建API、阿里云数据集成等途径方便的批量导入大量数据外，分析型数据库目前开放了通过insert/delete sql直接写入或删除数据的功能。 通过insert/delete提交的数据变更，一般可以