AI 助理
文档备案控制台
开发者社区 数据库 数据仓库 文章 正文

今日14点开播！云原生AnalyticDB MySQL湖仓版如何支撑「DAS」高吞吐入湖和高性能查询

2022-12-21 439
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《 阿里云开发者社区用户服务协议》和 《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写 侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介： 《数据库风向标》是一档聚焦数据库新趋势与新技术的视频栏目，节目每期会请到几位资深技术大咖，与大家共话数据库热点话题。

      DAS的审计数据存储量达10PB+，并且写入吞吐要求高，面临扩容难、运维难、成本高等一系列问题，急需完成审计链路云原生化的升级。本期我们聊聊在DAS大规模日志写入和分析的场景中，ADB湖仓版如何助力达到成本与性能的平衡，满足DAS高吞吐和高性能的需求。


查看详情：数据库风向标

123.jpg

文章标签：
云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版
数据库自治服务
Cloud Native
OLAP
关系型数据库
运维
MySQL
数据库
关键词：
数据库自治服务查询
相关实践学习
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
游客a2bbytkdfdyn2
目录
相关文章
艾伦~耶格尔
|
11月前
|
SQL 缓存 监控
MySQL缓存机制：查询缓存与缓冲池优化
MySQL缓存机制是提升数据库性能的关键。本文深入解析了MySQL的缓存体系，包括已弃用的查询缓存和核心的InnoDB缓冲池，帮助理解缓存优化原理。通过合理配置，可显著提升数据库性能，甚至达到10倍以上的效果。
艾伦~耶格尔
694 1
艾伦~耶格尔
|
11月前
|
SQL 存储 关系型数据库
MySQL体系结构详解：一条SQL查询的旅程
本文深入解析MySQL内部架构，从SQL查询的执行流程到性能优化技巧，涵盖连接建立、查询处理、执行阶段及存储引擎工作机制，帮助开发者理解MySQL运行原理并提升数据库性能。
艾伦~耶格尔
375 0
艾伦~耶格尔
|
11月前
|
SQL 监控 关系型数据库
SQL优化技巧：让MySQL查询快人一步
本文深入解析了MySQL查询优化的核心技巧，涵盖索引设计、查询重写、分页优化、批量操作、数据类型优化及性能监控等方面，帮助开发者显著提升数据库性能，解决慢查询问题，适用于高并发与大数据场景。
艾伦~耶格尔
509 2
蓝易云
|
11月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
MySQL的查询操作语法要点
储存过程(Stored Procedures) 和 函数(Functions) : 储存过程和函数允许用户编写 SQL 脚本执行复杂任务.
蓝易云
384 14
蓝易云
|
11月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
MySQL的查询操作语法要点
以上概述了MySQL 中常见且重要 的几种 SQL 查询及其相关概念 这些知识点对任何希望有效利用 MySQL 进行数据库管理工作者都至关重要
蓝易云
267 15
艾伦~耶格尔
|
11月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
MySQL入门指南：从安装到第一个查询
本文为MySQL数据库入门指南，内容涵盖从安装配置到基础操作与SQL语法的详细教程。文章首先介绍在Windows、macOS和Linux系统中安装MySQL的步骤，并指导进行初始配置和安全设置。随后讲解数据库和表的创建与管理，包括表结构设计、字段定义和约束设置。接着系统介绍SQL语句的基本操作，如插入、查询、更新和删除数据。此外，文章还涉及高级查询技巧，包括多表连接、聚合函数和子查询的应用。通过实战案例，帮助读者掌握复杂查询与数据修改。最后附有常见问题解答和实用技巧，如数据导入导出和常用函数使用。适合初学者快速入门MySQL数据库，助力数据库技能提升。
艾伦~耶格尔
582 4
艾伦~耶格尔
|
11月前
|
SQL 监控 关系型数据库
MySQL高级查询技巧：子查询、联接与集合操作
本文深入解析了MySQL高级查询的核心技术，包括子查询、联接和集合操作，通过实际业务场景展示了其语法、性能差异和适用场景，并提供大量可复用的代码示例，助你从SQL新手进阶为数据操作高手。
艾伦~耶格尔
316 0
阿里云瑶池数据库_
|
运维 算法 机器人
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。
阿里云瑶池数据库_
2592 2
云浠Cherry
|
11月前
|
存储 人工智能 关系型数据库
阿里云AnalyticDB for PostgreSQL 入选VLDB 2025：统一架构破局HTAP，Beam+Laser引擎赋能Data+AI融合新范式
在数据驱动与人工智能深度融合的时代，企业对数据仓库的需求早已超越“查得快”这一基础能力。面对传统数仓挑战，阿里云瑶池数据库AnalyticDB for PostgreSQL（简称ADB-PG）创新性地构建了统一架构下的Shared-Nothing与Shared-Storage双模融合体系，并自主研发Beam混合存储引擎与Laser向量化执行引擎，全面解决HTAP场景下性能、弹性、成本与实时性的矛盾。 近日，相关研究成果发表于在英国伦敦召开的数据库领域顶级会议 VLDB 2025，标志着中国自研云数仓技术再次登上国际舞台。
云浠Cherry
1227 1
数据库

数据仓库

热门文章

最新文章

  • 1
    分析型数据库+数据传输，构建企业级实时数仓
  • 2
    AnalyticDB for MySQL 3.0基础版重磅发布
  • 3
    如何提升AnalyticDB实时写入性能
  • 4
    AnalyticDB for MySQL技术架构解析
  • 5
    外卖配送系统搭建方法核心：调度算法与任务分配机制实现思路
  • 6
    扫码点餐小程序搭建流程详解：从桌码到订单系统如何实现
  • 7
    数据库分类一次讲清｜转行学DB第2天
  • 8
    PB 级海量数据需要实时分析，应该选择什么数仓产品？阿里云 AnalyticDB MySQL 是首选
  • 9
    2022云栖精选—小米大数据运维管理体系的建设与实践
  • 10
    Apache Doris 3.1 正式发布：半结构化分析全面升级，湖仓一体能力再跃新高
  • 1
    Atlas 血缘采集延迟从 30 秒压到 3 秒，我们做了哪些优化 背景
    34
  • 2
    AnalyticDB MySQL vs Databricks 全维度 Benchmark：性能/成本/弹性/生态量化对比
    403
  • 3
    AnalyticDB MySQL 在线扩容 0 中断实战：3 个客户的扩容案例
    204
  • 4
    AnalyticDB MySQL 在 AI Agent 与特征平台中的实战：从混合检索到模型推理
    288
  • 5
    AnalyticDB MySQL 开通到第一份分析报表的 10 分钟指南
    145
  • 6
    OLTP 与 OLAP 有什么区别？业务库与数据仓库如何协同（附 AnalyticDB MySQL 选型建议）
    223
  • 7
    国内 AI 数据湖仓选型指南：AnalyticDB MySQL 湖仓一体方案
    266
  • 8
    企业级 RAG 知识库实时计算层选型：AnalyticDB MySQL 向量+SQL 一体化方案
    238
  • 9
    大规模数据分析降本指南：AnalyticDB Serverless 弹性架构实战
    172
  • 10
    高并发实时查询数据仓库选型：从 OLTP 卡顿到 AnalyticDB MySQL 实时分析平滑迁移
    197

    • 相关产品

  • 云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版
    文档详情 产品详情

    • 相关课程

    更多
  • MySQL企业常见架构与调优经验分享
  • 云数据库MySQL版快速上手教程
  • 阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版 使用教程
  • MySQL实战进阶
  • 数据库及SQL/MySQL基础
  • 云数据库MySQL快速入门

    • 相关电子书

    更多
  • 阿里云MySQL云数据库产品体系介绍
  • One Box： 解读事务与分析一体化数据库 HybridDB for MySQL
  • One Box：解读事务与分析一体化数据库HybridDB for MySQL

    • 推荐镜像

    更多
  • mysql
    • 下一篇
    一条命令迁移，帮你实现 OpenClaw 与 Hermes Agent 记忆互通！