# 云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版 #
0
关注
5419内容
数据中台架构解析：湖仓一体的实战设计
在数据量激增的数字化时代，企业面临数据分散、使用效率低等问题。数据中台作为统一管理与应用数据的核心平台，结合湖仓一体架构，打通数据壁垒，实现高效流转与分析。本文详解湖仓一体的设计与落地实践，助力企业构建统一、灵活的数据底座，驱动业务决策与创新。
阿里云AnalyticDB具身智能方案：破解机器人仿真数据、算力与运维之困
本文将介绍阿里云瑶池旗下的云原生数据仓库AnalyticDB MySQL推出的全托管云上仿真解决方案，方案采用云原生架构，为开发者提供从开发环境、仿真计算到数据管理的全链路支持。
破界·融合·进化：解码DataWorks与Hologres的湖仓一体实践
基于阿里云DataWorks与实时数仓Hologres，提供统一的大数据开发治理平台与全链路实时分析能力。DataWorks支持多行业数据集成与管理，Hologres实现海量数据的实时写入与高性能查询分析，二者深度融合，助力企业构建高效、实时的数据驱动决策体系，加速数字化升级。
DTS实时同步进阶：MySQL到AnalyticDB毫秒级ETL管道搭建
本方案采用“Binlog解析-数据清洗-批量写入”三级流水线架构，实现MySQL到AnalyticDB的高效同步。通过状态机解析、内存格式转换与向量化写入技术，保障毫秒级延迟（P99<300ms）、50万+ TPS吞吐及99.99%数据一致性，支持高并发、低延迟的数据实时处理场景。
Fusion 引擎赋能：流利说如何用阿里云 Serverless Spark 实现数仓计算加速
本文介绍了流利说与阿里云合作，利用EMR Serverless Spark优化数据处理的全过程。流利说是科技驱动的教育公司，通过AI技术提升用户英语水平。原有架构存在资源管理、成本和性能等痛点，采用EMR Serverless Spark后，实现弹性资源管理、按需计费及性能优化。方案涵盖数据采集、存储、计算到查询的完整能力，支持多种接入方式与高效调度。迁移后任务耗时减少40%，失败率降低80%，成本下降30%。未来将深化合作，探索更多行业解决方案。
解锁数仓内AI流水线，AnalyticDB Ray基于多模ETL+ML提效开发与运维
AnalyticDB Ray 是AnalyticDB MySQL 推出的全托管Ray服务，基于开源 Ray 的丰富生态，经过多模态处理、具身智能、搜索推荐、金融风控等场景的锤炼，对Ray内核和服务能力进行了全栈增强。
海量数据分页查询效率低？一文解析阿里云AnalyticDB深分页优化方案
本文介绍了AnalyticDB（简称ADB）针对深分页问题的优化方案。深分页是指从海量数据中获取靠后页码的数据，常导致性能下降。ADB通过快照缓存技术解决此问题：首次查询生成结果集快照并缓存，后续分页请求直接读取缓存数据。该方案在数据导出、全量结果分页展示及业务报表并发控制等场景下表现出色。测试结果显示，相比普通分页查询，开启深分页优化后查询RT提升102倍，CPU使用率显著降低，峰值内存减少至原方案的几分之一。实际应用中，某互联网金融客户典型慢查询从30秒优化至0.5秒，性能提升60+倍。
StarRocks x Iceberg：云原生湖仓分析技术揭秘与最佳实践
本文将深入探讨基于 StarRocks 和 Iceberg 构建的云原生湖仓分析技术，详细解析两者结合如何实现高效的查询性能优化。内容涵盖 StarRocks Lakehouse 架构、与 Iceberg 的性能协同、最佳实践应用以及未来的发展规划，为您提供全面的技术解读。
作者：杨关锁，北京镜舟科技研发工程师
基于 Flink+Paimon+Hologres 搭建淘天集团湖仓一体数据链路
本文整理自淘天集团高级数据开发工程师朱奥在Flink Forward Asia 2024的分享，围绕实时数仓优化展开。内容涵盖项目背景、核心策略、解决方案、项目价值及未来计划五部分。通过引入Paimon和Hologres技术，解决当前流批存储不统一、实时数据可见性差等痛点，实现流批一体存储与高效近实时数据加工。项目显著提升了数据时效性和开发运维效率，降低了使用门槛与成本，并规划未来在集团内推广湖仓一体架构，探索更多技术创新场景。
免费试用