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详细说明阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL(ADB-M)与被OpenAI收购的实时分析数据库Rockset对比,两者在架构设计上有诸多相似点,例如存算分离、实时写入等,但ADB-M在多个方面展现出了更为成熟和先进的特性。ADB-M支持更丰富的弹性能力、强一致实时数据读写、全面的索引类型、高吞吐写入、完备的DML和Online DDL操作、智能的数据生命周期管理。在向量检索与分析上,ADB-M提供更高检索精度。ADB-M设计原理包括分布式表、基于Raft协议的同步层、支持DML和DDL的引擎层、高性能低成本的持久化层,这些共同确保了ADB-M在AI时代作为实时数据仓库的高性能与高性价比
AnalyticDB MySQL新购页面升级,现推出企业版和基础版,不再区分湖仓版和数仓版。企业版(集群模式)和基础版(单机模式)融合了弹性模式和预留模式的功能,提供资源隔离、弹性扩展及高性能查询,适合开发测试和生产环境,而基础版适用于小规模测试,不推荐用于生产环境。
Zero-ETL是阿里云瑶池数据库提供的服务,旨在简化传统ETL流程的复杂性和成本,提高数据实时性。降低数据同步成本,允许用户快速在AnalyticDB中对PolarDB数据进行分析,降低了30%的数据接入成本,提升了60%的建仓效率。 Zero-ETL特性包括免费的PolarDB MySQL联邦分析和PolarDB-X元数据自动同步,提供一体化的事务处理和数据分析,并能整合多个数据源。用户只需简单配置即可实现数据同步和实时分析。
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在AI试衣间功能的背后,阿里云瑶池旗下的云原生数据仓库AnalyticDB MySQL提供了高维向量低延时的在线向量召回检索服务,下面将进行介绍。
AnalyticDB MySQL和Intel联合推出基于ADB Spark的训练营,ADB新用户参营完成任务即可获得价值100元的话费卡权益包!下图可扫码参加,也可直接点击链接前往 https://edu.aliyun.com/trainingcamp/355118
云原生数据仓库AnalyticDB MySQL湖仓版架降价23%!持续提供高性价比的产品服务
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阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版是基于湖仓一体架构打造的实时数仓,高度兼容MySQL,支持毫秒级更新,亚秒级查询。 无论是数据湖中的非结构化或半结构化数据,还是数据库中的结构化数据,您都可使用AnalyticDB MySQL版构建企业的数据分析平台,同时完成高吞吐离线处理和高性能在线分析,实现降本增效。
在全球经济增长放缓的大背景之下,企业在加强数字化建设的过程中,降本增效成为一个绕不开的话题。云原生数仓AnalyticDB MySQL湖仓版(以下简称ADB MySQL) 在发布之初提供了定时弹性功能,帮助业务有规律的客户定时升降配计算资源以节省成本。时隔一年,ADB MySQL针对用户痛点,在今年云栖大会上重磅推出Multi-Cluster弹性资源模式,它具备贴合用户负载、自动配置、性能线性提升等优点,进一步帮用户节省成本,提高计算效率。
AnalyticDB MySQL诊断监控平台则是一套全自研的、从零开始搭建的并紧密贴合分析型系统特征的诊断平台,包含数据的采集(诊断日志和监控数据)、数据缓存(削峰填谷)、清洗转换以及存储等,最终以多种服务形式提供实时的告警、监控、负载洞察、查询分析和诊断等功能。
湖仓一体(LakeHouse)是大数据领域的重要发展方向,提供了流批一体和湖仓结合的新场景。阿里云AnalyticDB for MySQL基于 Apache Hudi 构建了新一代的湖仓平台,提供日志、CDC等多种数据源一键入湖,在离线计算引擎融合分析等能力。本文将主要介绍AnalyticDB for MySQL基于Apache Hudi实现多表CDC全增量入湖的经验与实践。
上海兰姆达数据科技有限公司,基于ADB MySQL 湖仓版降本30%的数据湖最佳实践
阿里云对象存储OSS(Object Storage Service)是阿里云提供的海量、安全、低成本、高可靠的云存储服务。通过和OSS团队的深入合作,AnalyticDB MySQL 的Spark能力 更好发挥了云原生数据湖方案的优势,本文为你详细解读!
杭州边锋网络技术有限公司是国内领先的休闲游戏开发商、运营商、发行商。20余年来,边锋网络一直是中国棋牌游戏的开拓者和变革者。 边锋网络市场覆盖20余个省份,注册用户过亿,月活跃用户上千万,是国家级重点软件企业(一类)。公司大数据分析系统"反应堆"目前支持着包括雀神广东麻将、边锋斗地主、蜀山四川麻将、功夫川麻等10余款休闲游戏产品;
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APS(ADB Pipeline Service)简介:ADB湖仓版在深化自身湖仓能力建设的同时,还推出了APS(ADB Pipeline Service)数据通道组件,为客户提供实时数据流服务实现数据低成本、低延迟入湖入仓。本文以数据源SLS如何通过APS实现高速精确一致性入湖为例,介绍相关的挑战和解决方法。
营销域中的洞察分析/智能圈人/经营报表等场景是OLAP分析型数据库的重要应用场景,阿里云瑶池旗下的云原生数据仓库AnalyticDB MySQL在淘宝、饿了么、菜鸟、优酷、盒马等业务的营销场景有比较长时间的积累和沉淀,我们将通过一系列文章来介绍AnalyticDB MySQL在营销域数据产品中的落地与应用,之前文章介绍了“漏斗分析”的实现与应用,本文主要介绍“秒级圈人&画像分析”的实现与应用。
在常规认知中,过滤条件肯定是推的越靠近底层越好,将尽可能多的过滤条件更贴近存储层数据源,以使查询时能跳过无关的数据,但是过滤条件下推到存储层一定会快吗?
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AnalyticDB MySQL作为一款实时数仓产品,在传统数仓的能力基础上为了支持低延迟的写入、更新场景,架构上设计了实时存储引擎;用户的写入、更新会以append_only的方式写入实时存储引擎,经过compact之后构建索引以支持复杂的计算场景。
SQL优化器是数据库、数据仓库、大数据等相关领域中最复杂的内核模块之一,它是影响查询性能的关键因素。比如大家熟知的开源产品 MySQL、PostgreSQL、Greenplum DB、Hive、Spark、Presto,都有自己的优化器。本文将由浅入深地带读者了解其中技术原理。
作者:李伟(花名:沐远), 云原生数据仓库AnalyticDB MySQL核心研发人员,专注于数据仓库的云原生及Serverless弹性。 通过此文带你深入了解ADB MySQL湖仓版弹性技术解密!
AnalyticDB MySQL湖仓版同时支持低成本离线处理和高性能在线分析,适合ETL/BI报表/交互式查询/APP应用等多场景,并可无缝替换CDH/TDH/Databricks/Presto/Spark/Hive等