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功能特性

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数据库管理

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功能

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实例管理

创建与释放实例

支持通过Lindorm管理控制台创建和释放Lindorm实例。

管理存储空间

管理存储空间是数据库管理的一部分,涉及到如何规划、分配、配置、监控、维护和扩展数据库存储空间。

管理存储空间

设置删除保护

实例删除保护功能可以防止在操作过程中将承载有重要业务的实例误释放。开启实例删除保护后,将无法释放该实例。如果想要释放,需要先关闭实例删除保护。

设置删除保护

设置可维护时间段

为保障云原生多模数据库Lindorm实例的稳定性,阿里云会不定期对实例进行维护操作。可维护时间段是用户允许阿里云进行维护操作的时间段。

设置可维护时间段

变更实例配置

支持通过Lindorm管理控制台修改实例的配置,例如释放不再使用的引擎、变更实例的节点规格等。

变更实例配置

升级小版本

Lindorm发布新的引擎小版本时,用户可以通过Lindorm管理控制台一键将实例引擎升级至最新的小版本。升级小版本可以完善老版本的功能,同时提供更多的新功能。

升级小版本

管理标签

当Lindorm实例数量较多时,可以通过标签对Lindorm实例进行分类和筛选。通过Lindorm管理控制台可完成新建、绑定、解绑和删除标签以及根据标签筛选的动作。

管理标签

监控与报警

创建报警规则

支持为实例的重要监控项创建报警规则。当监控项的值不在设置的阈值范围内时,系统会自动向报警联系组中的联系人发出报警通知,帮助用户快速定位问题。

创建报警规则

查看监控信息

通过Lindorm控制台可以查看Lindorm实例各引擎的监控信息,可以了解实例的常用资源(例如CPU使用率和内存使用率)使用情况。

查看监控信息

多模能力

功能集

功能

功能描述

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多模融合

宽表引擎访问搜索引擎

Lindorm将宽表引擎和搜索引擎深度融合后提供了一种新型索引——搜索索引(SearchIndex),主要面向复杂的多维查询场景,能够覆盖分词、模糊查询、聚合分析、排序翻页等场景。

宽表引擎访问搜索引擎

宽表引擎访问列存索引

Lindorm不仅支持高性能主键查询和基于搜索索引的高性能检索,也支持列存索引。列存索引可以增强宽表中海量数据的分析计算能力。

宽表引擎访问列存索引

计算引擎访问宽表数据

支持在Lindorm计算引擎中通过Lindorm SQL访问和写入宽表数据。

计算引擎访问宽表数据

宽表引擎

动态列

Lindorm宽表引擎支持动态列功能,用于在实际业务中动态写入数据并执行查询,减少了数据结构设计的复杂性。

动态列

二级索引

Lindorm宽表引擎提供了Tabular模型下的二级索引功能。在非主键匹配的查询场景下,可以降低应用的开发复杂性、保证数据的一致性,提高写入效率。

创建二级索引

时序引擎

降采样查询

降采样查询是在时间维度的聚合查询,是时序数据应用场景常用的降低采样率的查询。

降采样查询

连续查询

在时序应用的场景下,对于依照时间推进顺序写入的实时数据每隔一段固定时间,就能够按照一定的查询条件对该时间范围内的时序数据做一次计算。

连续查询

时序协议支持

支持CoAP、MQTT、AMQP、OPC UA/DA/HA、S7等协议。

时序协议支持

搜索引擎

单点查询

用主键或唯一索引来进行查询,可以用来快速查询或更新某个数据项。

单点查询

多维检索

面向复杂的多维查询场景,Lindorm内部会自动为Tag建立索引,支持根据Tag来进行多维检索查询。

多维检索

自定义词典

搜索引擎支持自定义词典功能,用户可以自行更新词库和停词库,以便更好地满足业务搜索需求,从而提高搜索效率和用户体验。

自定义词典

计算引擎

作业开发

Lindorm计算引擎支持多种作业开发方式,提交的每一个作业(JDBC作业、JAR作业、Python作业等),都可以自定义资源配置项,包括资源规格配置项和资源规模配置项。

作业开发

数据访问

Lindorm计算引擎支持访问和读写列存、Hive、宽表、Kafka等数据。

数据访问

作业管理

Lindorm计算引擎支持通过Lindorm管理控制台、DMS服务和DataWorks平台调度计算作业,满足用户在数据生产、交互式分析、机器学习和图计算等场景中的计算需求。

作业管理

Ganos时空服务

时空索引

Lindorm宽表引擎在原有的主键索引和二级索引能力基础上,扩展出了面向时空查询场景的时空索引。时空索引提供高效的时空数据查询和分析能力,帮助用户更好地理解和利用时空数据。

时空索引

AI引擎

模型创建

Lindorm AI引擎支持在数据库中导入预训练AI模型,对数据库内的数据进行分析和处理或对时序数据进行建模,执行时序分析类任务。

模型创建

模型管理

管理Lindorm AI引擎内已导入或已创建的模型。

模型管理

模型推理

用户可以使用Lindorm AI引擎内置函数对已创建或已导入的AI模型进行推理,生成对应的预测或计算结果。

模型推理

安全合规

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功能

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多租户与安全

认证与ACL

支持易用的账号密码认证及ACL权限管理。

认证与ACL

SSL加密

SSL(Secure Sockets Layer)加密用于提高访问宽表引擎的链路安全性。SSL在传输层对网络连接进行加密,可以提升通信数据的安全性和完整性。

设置SSL加密

静态加密

静态加密使用的密钥由密钥管理服务(KMS)产生和管理,通过该密钥加密数据密钥,再通过数据密钥加密数据,保证数据传输中的安全性。

静态加密

设置白名单

白名单是Lindorm的一种访问控制机制。为保障云原生多模数据库Lindorm的安全稳定,系统默认任何设备均无法访问Lindorm实例。在使用Lindorm实例前,需要为实例设置白名单,以允许外部设备访问该实例。

设置白名单

添加安全组

安全组是一种虚拟防火墙,用于控制安全组中的ECS实例的出入流量。在Lindorm实例的白名单中添加安全组后,该安全组中的ECS实例就可以访问Lindorm实例。

添加安全组

透明数据加密

Lindorm支持透明数据加密TDE功能,可以对实例数据和操作日志全加密,保护数据在传输和存储过程中的安全性和隐私性。

透明数据加密

审计日志

通过审计日志可以精准分析指定时间段的所有数据操作,同时可以按照指定字段进行过滤筛选。

审计日志

高可用

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容灾备份

主备双活

支持自动容灾切换、双集群请求并发等高级能力,支持与自建HBase/Cassandra构建混合主备。

主备双活

跨机房强一致

跨机房部署,支持机房级故障的自动恢复,并保证数据的强一致。

多可用区部署

备份恢复

Lindorm宽表引擎支持数据备份恢复功能,基于数据生态服务中的数据迁移将数据存储至OSS中,定期全量备份数据,实时增量同步数据,来满足对数据备份和数据恢复的需求。

备份恢复

产品生态

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数据导入导出

HBase数据同步与迁移

支持将HBase中的数据不停机迁移、实时同步至Lindorm宽表引擎。

HBase数据迁移

SLS增量导入

通过云原生多模数据库Lindorm控制台将日志服务增量数据导入至Lindorm宽表。

SLS增量导入

TSDB全量迁移至时序引擎

时间序列数据库(Time Series Database,简称TSDB)全量迁移至Lindorm时序引擎。

TSDB全量迁移至时序引擎

导入MongoDB数据

通过DataWorks将MongoDB的离线数据迁移至Lindorm宽表。

导入MongoDB数据

通用批量导入

支持Bulkload(批量快速导入数据)功能,可以更快更稳定地导入数据。

通用批量导入服务

导入Prometheus数据至时序引擎

使用Datax实现从Prometheus到Lindorm时序引擎的数据迁移。

通过DataX导入Prometheus数据

从自建HDFS迁移数据

通过Distcp工具实现全量或增量的HDFS数据迁移,将在开源HDFS的数据平滑地迁移到Lindorm的文件引擎中。

从自建HDFS迁移数据

从OSS迁移数据

将对象存储OSS上的数据迁移至Lindorm文件引擎。

从OSS迁移数据

TP库数据归档

通过DMS将TP数据库中的数据归档至Lindorm。

数据归档至Lindorm

开源生态融合

兼容HDFS

Lindorm文件引擎100%兼容HDFS协议,支持通过HDFS Shell、HDFS FUSE进行访问。

兼容HBase和Cassandra

Lindorm宽表引擎兼容HBase和Cassandra开源标准接口,提供了多种基于HBase API和Cassandra CQL的应用开发方式。

连接指南

兼容Flink和Kafka

流引擎兼容Flink和Kafka,流库一体化。相比于传统的复杂组合方案(由Kafka、Flink和数据库组成),Lindorm提供了一体化的存储、计算和查询能力,简化了运维操作,降低了开发成本。

兼容Flink和Kafka

易用性

统一SQL入口

通过SQL来完成对各引擎的操作。

Lindorm SQL语法手册

存储能力

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功能

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数据存储

数据读写

支持多种数据模型和查询语言,支持kv型、文档型、时间序列型等多种数据模型,支持使用SQL语言或开源API进行查询和操作,用户可以根据实际需求选择进行读写操作。

数据读写

数据压缩

除了HBase支持的的Snappy算法,Lindorm还支持多种其他的压缩算法,例如字典压缩、ZSTD等,用户可以根据实际情况选择不同的算法进行压缩。

数据压缩

多级存储

支持冷热数据分层存储,从而降低存储成本和提高存储效率。用户可以根据数据的访问模式,灵活地选择存储介质。

多级存储
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