简介
数据湖分析（Data Lake Analytics，DLA）是无服务器（Serverless）化的云上交互式查询分析服务。无需ETL，就可通过DLA在云上通过标准JDBC直接对阿里云OSS，TableStore，RDS，MongoDB等不同数据源中存储的数据进行查询和分析。DLA无缝集成各类商业分析工具，提供便捷的数据可视化。
DLA提供了几大核心亮点：
- 轻松分析多源数据：OSS，TableStore，RDS等，让不同存储源中沉睡已久的数据，具备分析能力。
- 能够对异构数据源做关联分析。
- 全Serverless结构，无需长期持有成本，完全按需使用，更灵活，资源伸缩方便，升级无感知。
AnalyticDB for PostgreSQL 中文名为分析型数据库PostgreSQL版（原HybridDB for PostgreSQL）是一种简单、快速、经济高效的 PB 级云端数据仓库解决方案。分析型数据库PostgreSQL版 兼容 Greenplum 开源数据仓库，为一种采用 MPP 全并行架构的数仓服务，其广泛兼容 PostgreSQL/Oracle 的语法生态，新一代向量引擎性能超越传统数据库引擎 10 倍以上，分布式SQL优化器实现复杂查询语句免调优。通过分析型数据库PostgreSQL版可以实现对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。
随着 DLA 使用的用户数越来越多，通过 DLA 读写 AnalyticDB for PostgreSQL 并和其他数据源整合分析已经成为客户一个很重要的需求，基于这个情况，我们为 DLA 添加了读写 AnalyticDB for PostgreSQL 数据源的功能。
如何使用
AnalyticDB for PostgreSQL 数据准备
我们先在已经购买好的 AnalyticDB for PostgreSQL 里面建一张表吧，如下：
CREATE TABLE products (
product_no integer PRIMARY KEY,
name text,
price numeric)
DISTRIBUTED BY (product_no);
这张表默认是创建在名为 postgres 的数据库里面，对应的 Schema 为 public，我们往里面插入几条数据：
INSERT INTO products (product_no, name, price) VALUES
(1, 'Cheese', 9.99),
(2, 'Bread', 1.99),
(3, 'Milk', 2.99);
我们可以查看下已经插入进去的数据
通过 DLA 操作 AnalyticDB for PostgreSQL
为了让 DLA 能够访问 AnalyticDB for PostgreSQL，需要到 AnalyticDB for PostgreSQL 对应的实例里面添加 100.104.0.0/16 IP 白名单。
现在我们可以在 DLA 里面读写这张表了，具体如下。通过 DLA 控制台创建一张数据库：
CREATE SCHEMA `dla_adbpg_test_db` WITH DBPROPERTIES (
CATALOG = 'adbpg',
LOCATION = 'jdbc:postgresql://gp-xxxxx.gpdb.rds.aliyuncs.com:3432/postgres',
USER = 'xxxx',
PASSWORD = 'xxxxx',
INSTANCE_ID = 'xxxxxx',
VPC_ID = 'x'xxx
); 
说明：
- 这里 CATALOG 需要写 adbpg，代表数据源是 AnalyticDB for PostgreSQL
- LOCATION：这里到你 AnalyticDB for PostgreSQL 控制台里面看下对应 AnalyticDB for PostgreSQL 实例的内网地址，因为我这里是默认的数据库，所以写 postgres。这里需要根据你实际情况写对应的数据库名称。
- USER 和 PASSWORD 对应的是你 AnalyticDB for PostgreSQL 的用户名和密码；
- INSTANCE_ID：对应 AnalyticDB for PostgreSQL 实例ID
- VPC_ID： 对应的是 VPC id。
建表语法
语法一
create external table dla_tablename (
column1 datatype,
column2 datatype,
column3 datatype
) tblproperties(
table_mapping = 'schema_name.adbpg_tablename'
);语法二
create external table dla_tablename like mapping('schema_name.adbpg_tablename');语法二
msck repair database dla_adbpg_db注意：因为 AnalyticDB for PostgreSQL 里面一个 db 里面会有多个 schema，不同 schema 里面的表名可能会有重复，所以目前 msck repair database 只能识别出 public schema 里面的表。
我们使用上面的建表语法一，在 DLA 里面创建一张表和刚刚 AnalyticDB for PostgreSQL 上面的 products 表映射：
create external table products (
product_no int,
name varchar(1023),
price double
) tblproperties(
table_mapping = 'public.products'
);当然，如果我们不知道 AnalyticDB for PostgreSQL 中对应库里面有什么表，或者表太多，我不想一张一张到 DLA 里面建立映射，那我们也可以使用下面命令自动识别 AnalyticDB for PostgreSQL 对应库里面的表：
msck repair database dla_adbpg_test_db现在我们可以通过 DLA 查询 AnalyticDB for PostgreSQL 里面 products 表中的数据：
当然，我们也可以通过 DLA 往 AnalyticDB for PostgreSQL 中的 products 表插入数据：
insert into dla_adbpg_test_db.products values(4, 'Apple', 10.1)
为了确定这条数据的确插入到 AnalyticDB for PostgreSQL 中的 products 表里面，我们到 DMS 中查看这张表的数据：
可以看到，这条数据确实插进去了。
快去体验 DLA 读写 AnalyticDB for PostgreSQL 里面的表吧。
