云数据仓库ADB恢复时间 是根据数据量的大小来衡量的是吗?有大概计算公式吗?
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是的,云数据仓库AnalyticDB(简称ADB)的恢复时间主要根据数据量的大小来衡量,并且与具体的恢复方式、集群配置以及资源分配等因素密切相关。以下是详细的说明和计算公式:
恢复时间主要受以下因素影响: - 备份集大小:恢复的数据量越大,所需时间越长。 - 弹性IO资源(EIU)数量:每个EIU的数据下载速度约为100 MB/秒,EIU数量越多,恢复速度越快。 - 恢复方式: - 全量恢复:基于已完成的有效备份集进行恢复。 - 时间点恢复:基于有效备份集及后续的Redo Log进行恢复,恢复时长还与日志大小相关。 - 跨地域恢复:如果涉及跨地域克隆集群,需要额外的时间进行备份文件的跨地域拷贝,具体时间无法准确估算。
对于非跨地域的恢复操作,可以通过以下公式估算恢复时间:
备份恢复时间 = 备份集数据量 ÷ (100 MB/秒 × EIU组数)
(1 TB × 1024 × 1024) ÷ (100 MB/秒 × 1组EIU) = 10485.76秒 ≈ 2.9小时
跨地域恢复需要额外考虑备份文件的跨地域拷贝时间,包括以下两个阶段: - 准备工作:与备份文件的数量和网络环境相关。 - 拷贝阶段:与备份文件的大小和跨地域网络带宽相关。 由于这两个阶段的时间无法准确估算,因此跨地域恢复的实际耗时会比上述公式计算的结果更长。
在某些场景下(如将备份数据恢复到新实例),实例重建时间也取决于源实例的数据量,通常为小时级别。例如: - 数据量较小的实例可能在1小时内完成恢复。 - 数据量较大的实例可能需要数小时甚至更长时间。
变配时间(分钟) = 总数据量(GB) ÷ 1.25 ÷ 变配后节点数 + 预留时间(30分钟)
1024 ÷ 1.25 ÷ 16 + 30 = 81分钟
综上所述,云数据仓库ADB的恢复时间确实与数据量大小密切相关,并可通过公式进行估算。但实际恢复时间还会受到恢复方式、资源分配、网络环境等多种因素的影响。建议在执行恢复操作前,提前评估数据量和资源配置,以确保恢复过程顺利进行。
阿里云自主研发的云原生数据仓库,具有高并发读写、低峰谷读写、弹性扩展、安全可靠等特性,可支持PB级别数据存储,可广泛应用于BI、机器学习、实时分析、数据挖掘等场景。包含AnalyticDB MySQL版、AnalyticDB PostgreSQL 版。