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阿里云分析型数据库根本认识

www.MyException.Cn  网友分享于:2013-12-04  浏览:0次
阿里云分析型数据库基本认识

产品概述

随着企业IT和互联网系统的发展,越来越多的数据被产生了。数据的量的积累带来了质的飞跃,使得数据系统从业务系统的一部分演变得愈发独立,通过对数据的分析和挖掘产生自己独特的价值。 在业务系统中,我们通常使用的是OLTP(OnLine Transaction Processing ,联机事务处理)系统,如MySQL, MicroSoft SQL Server等关系数据库系统。这些关系数据库系统擅长事务处理,在数据操作中保持着很强的一致性和原子性,能够很好的支持频繁的数据插入和修改,但是,一旦需要进行计算的数据量过大,达到数千万甚至数十亿条,或需要进行的计算非常复杂的情况下,OLTP类数据库系统便力不从心了。

这个时候,我们便需要OLAP(On-Line Analytical Processing,联机分析处理)系统,来进行处理。从广义上,OLAP系统是针对OLTP系统而言的,暨不特别关心对数据进行输入、修改等事务性处理,而是关心对已有的大量数据进行多维度的、复杂的分析的一类数据系统。而在具体的产品中,我们通常将OLAP系统分为MOLAP、ROLAP和HOLAP三种。 多维OLAP(Multi-Dimensional OLAP,简称MOLAP),是预先根据数据需要分析的维度进行建模,在数据的物理存储层面以“立方体”(Cube)的结构进行存储,具有查询速度快等的优点,但是数据必须预先建模,无法依据使用者的意愿进行即时的修改。而关系型OLAP(RelationalOLAP,简称ROLAP),则使用类似关系数据库的模型进行数据存储,通过类似SQL等语言进行查询和计算,优点是数据查询计算自由,可以灵活的根据使用者的要求进行分析,但是缺点是在海量数据的情况下分析计算缓慢。至于HOLAP,则是MOLAP和ROLAP的混合模式。 而阿里云分析型数据库(原名:分析数据库服务ADS),则是一套RT-OLAP(Realtime OLAP,实时OLAP)系统。在数据存储模型上,采用自由灵活的关系模型存储,可以使用SQL进行自由灵活的计算分析,无需预先建模,而利用云计算技术,分析型数据库可以在处理百亿条甚至更多量级的数据上达到甚至超越MOLAP类系统的处理性能,真正实现百亿数据毫秒级计算。

阿里云分析型数据库让海量数据和实时与自由的计算可以兼得,实现了速度驱动的大数据商业变革。一方面,分析型数据库拥有快速处理百亿级别的大数据的能力,使得数据分析中使用的数据可以不再是抽样的,而是业务系统中产生的全量数据,使得数据分析的结果具有最大的代表性。而更重要的是,分析型数据库采用云计算技术,拥有强大的实时计算能力,通常可以在数百毫秒内完成十亿百亿的数据计算,使得使用者可以根据自己的想法在海量数据中自由的进行探索,而不是根据预先设定好的逻辑查看已有的数据报表。 同时,由于分析型数据库能够支撑较高并发查询量,并且通过动态的多副本数据存储计算技术来保证较高的系统可用性,所以能够直接作为面向最终用户(End User)的产品(包括互联网产品和企业内部的分析产品)的后端系统。如淘宝数据魔方、淘宝指数、快的打车、阿里妈妈达摩盘(DMP)、淘宝美食频道等拥有数十万至上千万最终用户的互联网业务系统中,都使用了分析型数据库。 分析型数据库作为海量数据下的实时计算系统,给使用者带来极速自由的大数据OLAP分析体验,最终期望为大数据行业带来巨大的变革。我们欢迎有各类相关需求的用户使用分析型数据库并向我们提出宝贵的建议。

 

使用场景

  • 海量数据下CRM、DMP业务
  • 报表型大数据产品
  • Ad-Hoc类大数据产品
  • 需要频繁交互和分析的内部BI系统
  • 将海量数据直接对接应用于业务系统的应用
  • 替换传统企业内部OLAP引擎

 

名词解释

  • 数据库:分析型数据库的实例单位和租户单元,不同数据库之间的计算资源、用户权限、用户配额完全隔离,不同数据库独立计量计费
  • ECU:弹性计算单元,分析型数据库中,计算资源切分的单位。ECU亦是计量计费的最小单元。

 

 

关于阿里云分析型数据库详细内容:

阿里云分析型数据库使用教程

(分析型数据库(AnalyticDB),是阿里巴巴自主研发的海量数据实时高并发在线分析(Realtime OLAP)云计算服务,使得您可以在毫秒级针对千亿级数据进行即时的多维分析透视和业务探索。分析型数据库对海量数据的自由计算和极速响应能力,能让用户在瞬息之间进行灵活的数据探索,快速发现数据价值,并可直接嵌入业务系统为终端客户提供分析服务。)

 

 

 

 

阿里云大学官网(阿里云大学 - 官方网站,云生态下的创新人才工场)

文章评论

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