云原生数据仓库AnalyticDB产品使用合集之是否支持mysql_fdw 和clickhousedb_fdw外部数据包装器

本文涉及的产品
阿里云百炼推荐规格 ADB PostgreSQL,4核16GB 100GB 1个月
云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版,基础版 8ACU 100GB 1个月
简介: 阿里云AnalyticDB提供了全面的数据导入、查询分析、数据管理、运维监控等功能,并通过扩展功能支持与AI平台集成、跨地域复制与联邦查询等高级应用场景,为企业构建实时、高效、可扩展的数据仓库解决方案。以下是对AnalyticDB产品使用合集的概述,包括数据导入、查询分析、数据管理、运维监控、扩展功能等方面。

问题一:云数据仓库ADB中adb的优点和缺点是什么?


云数据仓库ADB中adb的优点和缺点是什么?


参考回答:

云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版(简称ADB)是阿里巴巴自主研发的海量数据实时高并发在线分析云计算服务,使得您可以在毫秒级针对千亿级数据进行即时的多维分析透视和业务探索。

ADB的优点主要体现在以下几个方面:

  1. 高性能和高并发处理能力:ADB可以快速地处理大规模的数据,支持高并发、低延时的实时查询。
  2. 大数据分析能力强:ADB采用了列存储和多维索引技术,能够对复杂的数据模型进行快速的查询和分析。
  3. 高级功能丰富:ADB兼容SQL以提供多维度分析、数据透视和数据筛选,支持标准SQL的数据定义、操作和控制,例如DDL、DML和DCL,以及JOIN、HAVING、DISTINCT等函数。

然而,ADB也存在一些缺点:

  1. 价格相对较高:相比于传统的关系型数据库,ADB的价格较高。
  2. 学习成本较高:ADB的使用需要一定的学习成本,特别是对于初次接触大数据处理的用户来说。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/578059


问题二:云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版如何查看分区键?分布键呢?


云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版如何查看分区键?分布键呢?


参考回答:

WITH att_arr AS (SELECT unnest(paratts)

FROM pg_catalog.pg_partition p

WHERE p.parrelid = 'table_name'::regclass AND p.parlevel = 0 AND p.paristemplate = false),

idx_att AS (SELECT row_number() OVER() AS idx, unnest AS att_num FROM att_arr)

SELECT attname FROM pg_catalog.pg_attribute, idx_att

WHERE attrelid = 'table_name'::regclass AND attnum = att_num ORDER BY idx;

可以使用上面的SQL查询分区表的分区列,改一下上面的表名table_name

\d+ tablename


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/576993


问题三:咨询一下云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版和ADB PG版的差异?


咨询一下云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版和ADB PG版的差异?


参考回答:

云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版和ADB PG版都是阿里云提供的云原生数据仓库产品,基于PostgreSQL内核打造。它们都支持海量数据的即席查询分析、ETL处理及可视化探索,是各行业有竞争力的云上数据仓库解决方案。不过,两者在具体的功能和使用场景上存在一些差异。

AnalyticDB PostgreSQL版具有强劲的OLAP分析能力和高性能数据库列存功能,为多维分析提供高性能保障。它广泛支持业界主流的BI工具,包括Tableau、永洪、帆软等,可直接在云上实现丰富的实时可视化数据展现。此外,AnalyticDB PostgreSQL版还实现了“一站式全文检索”业务,可以满足用户在使用数据仓库进行文本数据的加工和分析业务时的需求。

相比之下,ADB PG版更注重于数据实时交互式分析、HTAP(混合事务和分析处理)、ETL(抽取、转换和加载)以及BI报表生成等业务场景,提供了独特的技术优势。

总的来说,AnalyticDB PostgreSQL版更适合需要强大分析和可视化能力的用户,而ADB PG版则更适合需要进行实时交互式分析和复杂数据处理的用户。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/576991


问题四:云原生数据仓库AnalyticDB 是否支持外部数据包装器?


云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版是否支持mysql_fdw 和clickhousedb_fdw外部数据包装器?


参考回答:

云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版支持通过外部数据包装器FDW(foreign-data wrapper)进行跨库查询,以提高数据访问效率。然而,根据现有的信息,AnalyticDB PostgreSQL版并未明确提及是否支持mysql_fdw和clickhousedb_fdw这两种特定的外部数据包装器。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/576990


问题五:ADB MySQL湖仓版和ck性能对比 怎么样 ?


ADB MySQL湖仓版和ck性能对比 怎么样 ?


参考回答:

AnalyticDB MySQL湖仓版是阿里云推出的一款产品,它基于计算存储分离架构打造,同时AnalyticDB MySQL湖仓版是阿里云推出的一款产品,它基于计算存储分离架构打造,同时支持低成本离线处理和高性能在线分析,适合ETL/BI报表/交互式查询/APP应用等多场景。其优势在于利用多机并行的能力,提升海量数据的处理速度,适合大数据量的分析。而在某些查询计算量不是特别大的场景中,由于AnalyticDB MySQL具备分布式开销,可能会出现性能下降的情况。此外,AnalyticDB MySQL 3.0通过自研的行列混存格式,能够兼顾高筛选率和大吞吐扫描两种场景,相比开源ORCFile的纯列存格式在明细点查上更有优势,而相比Parquet,AnalyticDB MySQL存储格式具有更出色的随机读性能。

至于ck,它是Cloudera Manager的缩写,是一款集成了Hadoop、Spark、Hive等多种大数据处理工具的管理平台。但是,由于ck是一个管理平台,而不是一个数据库产品,因此无法直接与AnalyticDB MySQL湖仓版进行性能对比。

总的来说,AnalyticDB MySQL湖仓版和ck各有其优势和适用场景,具体选择哪个更适合,需要根据实际的业务需求和数据处理规模来决定。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/576258

相关实践学习
AnalyticDB MySQL海量数据秒级分析体验
快速上手AnalyticDB MySQL,玩转SQL开发等功能!本教程介绍如何在AnalyticDB MySQL中,一键加载内置数据集,并基于自动生成的查询脚本,运行复杂查询语句,秒级生成查询结果。
阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版 使用教程
云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版是一种支持高并发低延时查询的新一代云原生数据仓库,高度兼容MySQL协议以及SQL:92、SQL:99、SQL:2003标准,可以对海量数据进行即时的多维分析透视和业务探索,快速构建企业云上数据仓库。 了解产品 https://www.aliyun.com/product/ApsaraDB/ads
相关文章
|
2月前
|
存储 数据管理 BI
揭秘数据仓库的奥秘:数据究竟如何层层蜕变,成为企业决策的智慧源泉?
【8月更文挑战第26天】数据仓库是企业管理数据的关键部分,其架构直接影响数据效能。通过分层管理海量数据,提高处理灵活性及数据一致性和安全性。主要包括:数据源层(原始数据)、ETL层(数据清洗与转换)、数据仓库层(核心存储与管理)及数据服务层(提供分析服务)。各层协同工作,支持高效数据管理。未来,随着技术和业务需求的变化,数仓架构将持续优化。
43 3
|
2月前
|
SQL DataWorks 关系型数据库
DataWorks产品使用合集之如何跨账号访问同一个MySQL
DataWorks作为一站式的数据开发与治理平台,提供了从数据采集、清洗、开发、调度、服务化、质量监控到安全管理的全套解决方案,帮助企业构建高效、规范、安全的大数据处理体系。以下是对DataWorks产品使用合集的概述,涵盖数据处理的各个环节。
|
2月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
实时计算 Flink版产品使用问题之如何创建mysql临时表
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。
|
19天前
|
存储 机器学习/深度学习 数据管理
数据技术的进化史:从数据仓库到数据中台再到数据飞轮
数据技术的进化史:从数据仓库到数据中台再到数据飞轮
|
5天前
|
机器学习/深度学习 消息中间件 搜索推荐
【数据飞轮】驱动业务增长的高效引擎 —从数据仓库到数据中台的技术进化与实战
在数据驱动时代,企业逐渐从数据仓库过渡到数据中台,并进一步发展为数据飞轮。本文详细介绍了这一演进路径,涵盖数据仓库的基础存储与查询、数据中台的集成与实时决策,以及数据飞轮的自动化增长机制。通过代码示例展示如何在实际业务中运用数据技术,实现数据的最大价值,推动业务持续优化与增长。
18 4
|
12天前
|
消息中间件 人工智能 Cloud Native
|
21天前
|
Cloud Native API
微服务引擎 MSE 及云原生 API 网关 2024 年 8 月产品动态
微服务引擎 MSE 及云原生 API 网关 2024 年 8 月产品动态。
|
25天前
|
运维 Cloud Native 应用服务中间件
阿里云微服务引擎 MSE 及 云原生 API 网关 2024 年 08 月产品动态
阿里云微服务引擎 MSE 面向业界主流开源微服务项目, 提供注册配置中心和分布式协调(原生支持 Nacos/ZooKeeper/Eureka )、云原生网关(原生支持Higress/Nginx/Envoy,遵循Ingress标准)、微服务治理(原生支持 Spring Cloud/Dubbo/Sentinel,遵循 OpenSergo 服务治理规范)能力。API 网关 (API Gateway),提供 APl 托管服务,覆盖设计、开发、测试、发布、售卖、运维监测、安全管控、下线等 API 生命周期阶段。帮助您快速构建以 API 为核心的系统架构.满足新技术引入、系统集成、业务中台等诸多场景需要
|
2月前
|
消息中间件 关系型数据库 MySQL
实时计算 Flink版产品使用问题之使用CTAS同步MySQL到Hologres时出现的时区差异,该如何解决
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。
|
2月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
实时数仓 Hologres操作报错合集之Flink CTAS Source(Mysql) 表字段从可空改为非空的原因是什么
实时数仓Hologres是阿里云推出的一款高性能、实时分析的数据库服务,专为大数据分析和复杂查询场景设计。使用Hologres,企业能够打破传统数据仓库的延迟瓶颈,实现数据到决策的无缝衔接,加速业务创新和响应速度。以下是Hologres产品的一些典型使用场景合集。

热门文章

最新文章

相关产品

  • 云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版
  • 下一篇
    无影云桌面