云数据库 RDS PostgreSQL 版

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PolarDB-PG | PostgreSQL + 阿里云OSS 实现高效低价的海量数据冷热存储分离
数据库里的历史数据越来越多, 占用空间大, 备份慢, 恢复慢, 查询少但是很费钱, 迁移慢 怎么办? 冷热分离方案: - 使用PostgreSQL 或者 PolarDB-PG 存成parquet文件格式, 放到aliyun OSS存储里面. 使用duckdb_fdw对parquet文件进行查询. - duckdb 存储元数据(parquet 映射) 方案特点: - 内网oss不收取网络费用, 只收取存储费用, 非常便宜 - oss分几个档, 可以根据性能需求选择 - parquet为列存储, 一般历史数据的分析需求多,性能不错 - duckdb 支持 parquet下推过滤, 数据过滤性能不错
Curve 块存储实践 _ 十分钟带你体验高性能云原生数据库PolarDB
Curve 块存储是云原生计算基金会 (CNCF) Sandbox 项目,是网易自研和开源的高性能、易运维、云原生的分布式存储系统。而 PolarDB File System (PFS)是由阿里云自主研发的高性能类 POSIX 的用户态分布式文件系统,服务于阿里云数据库 PolarDB 产品。通过本文的介绍,大家可以快速部署一套 PolarDB+PFS+CurveBS 的云原生数据库,并在 PFS 上编译部署 PolarDB 。
沉浸式学习PostgreSQL|PolarDB 11: 物联网(IoT)、监控系统、应用日志、用户行为记录等场景 - 时序数据高吞吐存取分析
物联网场景, 通常有大量的传感器(例如水质监控、气象监测、新能源汽车上的大量传感器)不断探测最新数据并上报到数据库. 监控系统, 通常也会有采集程序不断的读取被监控指标(例如CPU、网络数据包转发、磁盘的IOPS和BW占用情况、内存的使用率等等), 同时将监控数据上报到数据库. 应用日志、用户行为日志, 也就有同样的特征, 不断产生并上报到数据库. 以上数据具有时序特征, 对数据库的关键能力要求如下: 数据高速写入 高速按时间区间读取和分析, 目的是发现异常, 分析规律. 尽量节省存储空间
高效易用的数据同步:阿里云瑶池 Zero-ETL服务来啦!
在大数据时代,企业有着大量分散在不同系统和平台上的业务数据。OLTP数据库不擅长复杂数据查询,不具备全局分析视角等能力,而OLAP数据仓库擅长多表join,可实现多源汇集,因此需要将TP数据库的数据同步到AP数据仓库进行分析处理。传统的ETL流程面临资源成本高、系统复杂度增加、数据实时性降低等挑战。为了解决这些问题,阿里云瑶池数据库提供了Zero-ETL服务,可以快速构建业务系统(OLTP)和数据仓库(OLAP)之间的数据同步链路,将业务系统的数据自动进行提取并加载到数据仓库,从而一站式完成数据同步和管理,实现事务处理和数据分析一体化,帮助客户专注于数据分析业务。
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