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分析型数据库 AnalyticDB学习 —-基本介绍
AnalyticDB简介
阿里巴巴自主研发的海量数据实时并发在线分析的云计算服务，可以在毫秒级针对千亿级数据进行多维分析和业务探索.具备海量数据的自由计算和极速响应能力（数据很多，反应很快，计算很快，可以处理高并发这个意思）
Analytic核心功能和特点
*Analytic核心功能
（1） 分档的储存
（2） 自由的查询
（3） 智能的优化
（4） 分层的安全
（5） 方便的接口
（6） 弹性的多租户
*Analytic特色功能
（1） 智能全索引
（2） 多值列
（3） 空间检索
（4） 海量dump
（5） 全文检索（ai分词，全文索引）
（6） 海量计算（图片处理）
*Analytic关键技术
（1） 列存
1. 优点： 分析统计性能、大宽表查询少量列时省IO
2. 劣势：数据分布分散时一次查询很多列浪费IO
3. 特色：聚集列（预排序）缓解劣势
（2） 分级存储
1. 高性能实例：查询性能快，并发能力强，存储成本高，适用于大量数据灵活分析，高并发查询等场景。
2. 大存储实例：存储成本很低，查询性能相对差，并发弱，适用于海量数据的查询明细，低并发较高延迟分析等场景
Analytic优点
（1） 超大规模集群
1. 支持2000+节点集群
2. 单表1pb数据量
3. 单表亿万记录的多表关联分析
（2） 高性能
1. 写入数据1秒内立即可查询分析，200万+/秒
2. 支持3万+的并发查询能力
3. 无需预先进行建模的情况下实现千亿数据秒级计算
4. 支持行列混存功能，支持表级别配置存储模式，优化查询性能
（3） 高可用、可靠
1.集群节点 active-active架构，任意物理机损坏，业务无感知运行，自动恢复
2. 无状态化设计，存储和计算分离
3. 数据双层冗余设计，数据可靠性99.9999%
（4） 功能
1. 文本分析。ali分词
2. gpu硬件加速：更高性能和更低成本
3. 向量分析：支持向量计算
Analytic使用场景
（1） app类型：查询简单，没有多表关联操作并且计算返回结果数据不多qps（单位时间内处理的流量，最大吞吐能力）较高，rt（响应时间）在500毫秒以下
（2） BI类型：实时数据仓库，一张事实表与多维度表进行join，较多的分组，排序操作qps较低，rt1000毫秒以下
（3） Adhoc类型：多张事实表进行join并进行分组，排序，或者返回大量结果，qps等于或者高于bi类型，平均在8000毫秒
发布者：全栈程序员-用户IM，转载请注明出处：https://javaforall.cn/192507.html原文链接：https://javaforall.cn
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