云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版(简称ADB,原分析型数据库MySQL版)弹性模式集群版(新版),通过计算与存储分离架构,提供存储与计算资源独立、自由弹性伸缩、多用户隔离、存储数据冷热分离、异构化存储格式以及用户可编程的能力,可以通过较低的资源成本获得更高性能的灵活化实时分析体验。

优势

弹性模式架构

资源按需分时弹性

随着企业数据增长的逐渐趋于平稳,数据价值的挖掘的需求逐渐增加,在有限数据上的挖掘分析成为企业数字化下一步的首要目标。新的存储分离架构,解耦了存储与计算资源的绑定,存储与计算资源可按需求独立扩缩。同时数据规模的增大,以及分析需求的多样化,带来了成本的增长。灵活的按需分时弹性资源,能够更好的优化资源使用,进而降低整体成本。

ADB弹性模式集群版(新版)采用了新一代弹性分析架构,支持存储资源按需扩缩的同时,提供数据的冷热分离存储能力,优化整体数据存储成本。

同时计算资源在基础计算资源保障的基础上,对于在线周期性的业务高峰期,提供分时的弹性能力,在业务指定时间提前扩容计算资源,同时在业务低峰期自动缩容。

数据库大数据一体化

企业数字化分析的多元化,涵盖了实时的BI决策、实时报表、数据ETL、数据清洗以及AI分析。传统数仓方案,通过组合多套数据库与大数据产品,利用各自不同的优势来解决不同的分析场景,带来的问题就是整个数据冗余,同时多个异构系统管理的代价。

大数据一体化
数据库大数据一体化,首要解决的问题:
  • 如何更好的支持数据库场景下的交互式分析以及大数据场景下的复杂批计算场景。
  • 一站式的解决混合负载下的服务能力。
ADB弹性模式集群版(新版)提供了一站式的数仓服务:
存储服务化
只需一份数据存储即可支撑多样化分析。通过外表的形式提供异构存储的访问能力。
计算服务化
提供Interactive与Batch计算模式, 同时提供低延迟实时分析能力,与大数据的高吞吐批计算能力, 分别满足交互式查询与复杂离线计算场景。
  • Interactive模式: 采用MPP计算架构,调度粒度为整个查询所有任务,计算过程中pipeline流式计算,适用于高效低延迟的交互式简单分析场景。
  • Batch模式:采用批计算架构,通过DAG进行任务切分,分批调度,满足有限资源下大数据量计算,支持计算数据落盘,适用于计算量大、吞吐高的复杂分析场景。
资源池多用户隔离
提供资源池多用户隔离能力,通过为不同分析需求将计算资源分成多个资源池进行管理和应用,自定义管理用户绑定到不同的资源池,满足不同分析场景下独立的资源需求,支持混合负载的能力。

存储数据冷热分离

在海量大数据场景下,一张表中的部分业务数据在刚导入数据库时,访问频率比较高,因此对这部分数据的访问延时有极高的要求。而随着时间的推移,数据的访问频率会降低,逐渐沉淀为历史数据。这部分历史数据体量非常大,比如订单数据或者监控数据,降低这部分数据的存储成本将会极大节省成本。

ADB弹性模式集群版(新版)的存储数据冷热分离功能可以同时满足新数据的查询性能和降低历史数据的存储成本,实现表级的性能和成本的平衡。

关于数据存储管理的更多信息,可参见数据存储管理