云原生数据仓库产品使用合集之可以把ADB MySQL湖仓版数据库做成页面查询的数据库吗

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这样的语句 查询要二十多秒 是不是有问题?

云数据仓库ADB这样的语句 查询要二十多秒 是不是有问题?

select * FROM

t_user_wz_fund_record

WHERE

fund_type = 2

AND member_id = 463384



参考答案:

对于这个问题,可以从以下几个方面入手:

  1. 检查表结构和数据量:如果表中有大量的数据,查询时间可能会很长。可以检查表中是否有大量的记录,以及是否有可能的冗余数据。
  2. 检查索引:如果查询的字段没有合适的索引,会导致查询速度变慢。可以考虑为member_id和fund_type添加合适的索引。
  3. 查看查询计划:可以使用EXPLAIN关键字查看查询计划,以了解查询的执行方式。如果发现查询计划不合理,可以考虑优化查询语句。
  4. 优化查询语句:尽量减少不必要的运算符和函数,简化查询语句,以减少查询的执行时间。
  5. 调整参数:可以考虑调整ADB的相关参数,例如设置合理的缓存大小和预处理阈值,以提高查询性能。



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问题二:我有几张表,十亿左右,每日增量在100w左右,要做连表查询分析,应该选ADB MySQL湖仓版么?

我有几张表,大概十亿左右,每日增量大概在100w左右,要做连表查询分析,应该选ADB MySQL湖仓版么?



参考答案:

根据您的描述,ADB MySQL Lakehouse 可能是一个不错的选择。它提供了类似传统 RDBMS 的操作方式,同时具备分布式特性,可以更好地处理大数据场景。

另外,您还可以选择其他的大数据解决方案,比如 Hive、Hadoop 等,但要考虑到以下因素:

  1. 系统规模:ADB MySQL Lakehouse 支持 PB 级别的数据存储和处理能力;
  2. 性能:相比于传统 RDBMS,ADB MySQL Lakehouse 可以更好地处理大数据;
  3. 成本:考虑到 TCO,建议选择性价比高的解决方案;
  4. 兼容性:ADB MySQL Lakehouse 支持 SQL ,可以与 RDBMS 数据迁移和查询。



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问题三:ADB MySQL湖仓版数据库支持多少并发?可以做页面查询的数据库么?

ADB MySQL湖仓版数据库支持多少并发?可以做页面查询的数据库么?



参考答案:

云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版,也被称为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。具有高度兼容性,它与MySQL协议、SQL:92、SQL:99、SQL:2003标准完全兼容,并设计用于对千亿级数据进行即时的多维分析透视和业务探索。

作为一种支持高并发低延时查询的新一代云原生数据仓库,ADB基于湖仓一体架构打造,支持毫秒级更新和亚秒级查询。而且,它是云端托管的PB级高并发实时数据仓库,专注于服务OLAP领域。因此,对于页面查询的需求,ADB完全可以胜任。



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问题四:想问一下大家平常开发ADB数仓用到的技术和流程

我想问一下开发数仓用到的技术,阿里云的ADB提供了三种

  1. sql开发可以直接在页面执行sql,但是对复杂业务处理数据好像不太方便。
  2. spark jar开发,可以通过java去编写程序进行处理数据,我想请问下是有多个任务节点的话需要多个jar包去排序执行任务吗。
  3. notebook开发,这个是可以用到spark引擎的吗,我见里面是一个一个代码块在一起的。

我想问一下大家,平常主要通过哪种任务进行开发呢,包括开发流程,然后还有开发后要在ADB自动执行之类的
比如:通过spark jar开发,对每一个业务进行开发流程,然后上传spark jar,通过作业调度去执行jar文件。
谢谢



参考答案:

ADB 数据仓库的信息,在日常的 ADB 数据仓库开发中常常用到的技术包括:

  1. 数据建模:在设计阶段创建数据模型,并利用图灵完备的数据建模语言构建关系数据库的数据模型;
  2. SQL 查询优化:通过索引、缓存等技术提高查询效率;
  3. ETL 流程:使用 ADB 中的 Spark Streaming 和 DataStream API 实现数据集成、清洗和转化的过程;
  4. BI 报表生成:利用 Tableau、PowerBI 等 BI 工具进行报表制作和展示;
  5. 用户权限管理:设置合适的用户角色权限,确保安全性及灵活性。

下面是大概的流程:

  1. 构建 ADB 数据仓库架构,并配置相应的元数据管理工具;
  2. 数据集成:采集各种来源的数据,将它们整合在一起形成完整的数据分析视图;
  3. 数据清洗与预处理:消除冗余和异常的数据;
  4. ETL:建立数据流转管道,并按照业务需求进行数据转换;
  5. OLAP 分析:使用 Hive、SparkSQL 等工具进行复杂的数据分析;
  6. 反馈及监控:定期监控并分析数据仓库的性能指标,及时发现问题并提出解决方案;
  7. 数据可视化:利用 BI 工具进行报表展示。



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问题五:ECU是什么单位,1个ECU代表多大?

ECU是什么单位,1个ECU代表多大?



参考答案:

ECU 是 Elastic Compute Unit 的简称,是衡量计算能力的一个单位,表示计算能力的大小。1 ECU 相当于一台高性能计算机运算能力,在每秒能处理的数据量方面来说,大致相当于双核 CPU 上大约 4GHz 的处理速度(CPU 内核)加上 1 GB 内存的计算能力。然而,这个比例不是固定不变的,不同的实例规格有不同的 ECU 和硬件配置比例。



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