PG用户大会 - 阿里云RDS、HDB PG 多维存储特性与案例
阿里云分析型数据库-使用手册
第一章 快速开始
1.1 开通阿里云分析型数据库服务
在公共云上，满足开通条件的用户可以在 https:///ads 上进行按量付费开通，或访问 https:///?commodityCode=prepaid_ads#/buy 购买包月套餐。 在专有云中，开通分析型数据库服务的方式请咨询您的系统管理员或运维人员。
1.2 创建数据库
分析型数据库中，需要通过DMS for Analytic DB页面进行创建数据库。 在目前的分析型数据库版本中，创建数据库时，需要填写数据库名，注意这个数据库名称需要在分析型数据库 全部集群上全局唯一。然后选择分析型数据库的Region所在地，如杭州、北京等。 分析型数据库以ECU（弹性计算单元）作为资源计量的最小单位。ECU（弹性计算单元）拥有多种型号，每种 型号的ECU，标识着不同的vCPU核数、内存大小、磁盘空间大小。用户在创建数据库时需要根据自己的需求选 择这个数据库的ECU型号，以及初始的ECU数量（必须是偶数个，至少两个），ECU型号DB创建后不可修改 ，ECU数量可以在使用中随时调整（扩容/缩容），关于ECU的详细信息，详见 2.4节 ECU详解。 填好所有选项后，点击创建数据库，若返回错误，则根据错误提示进行修正（通常是数据库名称重复或不符合 规范，或提交的ECU资源量超过了分析型数据库允许的最大限制），否则则创建成功。十分钟以内DMS界面中 会显示出新的数据库的连接地址。
1.4 导入数据
分析型数据库支持多种接入数据的方式，您可以直接将数据通过insert/delete SQL写入实时表（详见使用手册 第四章），或通过Kettle等ETL工具将本地文件写入分析型数据库，或是通过阿里云数据传输从阿里云RDS中实 时同步数据变更（见使用手册8.5节），或者建立批量导入表从阿里云MaxCompute（原名ODPS）大批量的导 入数据。 如果在建立表时选择数据来源是批量导入，则分析型数据库提供多种数据导入的方式，如通过data pipeline系 列命令（详见5.1），等方式。在这里，作为测试使用，我们通过控制台界面进行数据导入。 在操作导入数据之前，我们需要对数据的来源表进行授权，例如数据的来源表在odps上，在公有云上则需要在 ODPS上对 garuda_build@ 授予describe和select权限（各个专有云授权的账号名参照专有云的相 关配置文档，不一定是这个账号）。另外要注意，分析型数据库目前仅允许操作者导入自身为Project Owner的ODPS Project中，或者操作者是ODPS表的Table Creator的数据。 进入DMS页面，选择菜单栏上的导入按钮，弹出导入对话框。这里我们的数据源表在阿里云ODPS上。因此数 据导入路径按照 "odps://project_name/table_name/partition_spec" 的格式来填写。关于导入数据的分区信 息，在仅有Hash分区的情况下iDB Cloud会帮我们自动识别并填写。填写完毕后，如下图所示，点击"确定"按 钮。
pg 的常用的知识点
pg 的常用的知识点
以下是一些常见的PG知识点：
1. 数据库管理：包括数据库的创建、备份、还原、维护和监控等。
2. 数据类型：PG支持多种数据类型，包括整数、浮点数、文本、日期时间、布尔值等。
3. SQL语法：PG使用SQL语言进行数据库操作，包括查询、插入、更新、删除等。
4. 索引和查询优化：PG提供不同类型的索引来优化查询性能，并提供查询优化器来选择最佳的查询计划。
5. 事务管理：PG支持事务操作，可以将多个数据库操作组合
在一起，以保证数据的一致性和完整性。
6. 触发器和存储过程：PG支持触发器和存储过程，可以在数
据库操作前或后自动执行一些逻辑。
7. 表、视图和分区：PG支持创建表、视图和分区，以更好地
组织和管理数据。
8. 用户和权限管理：PG支持多用户访问，并可以对不同用户
设置不同的权限。
9. 外部数据导入导出：PG可以从外部文件、其他数据库和应
用程序中导入和导出数据。
10. 复制和高可用性：PG提供复制功能，可以将数据复制到多个节点以提高系统的可用性和容错性。
这些只是PG的常见知识点之一，PG是一个功能丰富的数据
库管理系统，还有许多其他的知识点可以深入学习和掌握。
大数据存储方式概述
大数据存储方式概述在当今信息时代，大数据已经成为各行各业的重要组成部分。
随着数据量的不断增长，如何高效地存储大数据成为了一个重要课题。
本文将从不同的角度对大数据存储方式进行概述，帮助读者更好地了解大数据存储的基本原理和方法。
一、分布式文件系统存储方式1.1 Hadoop分布式文件系统（HDFS）HDFS是Apache Hadoop项目的核心组件，采用分布式存储的方式，将大文件切分成多个块存储在不同的节点上，保证数据的可靠性和高可用性。
1.2 Google文件系统（GFS）GFS是Google开发的分布式文件系统，具有高容错性和高扩展性的特点，适用于大规模的数据存储和处理。
1.3 Amazon S3Amazon S3是亚马逊提供的对象存储服务，通过简单的API接口可以实现大规模数据的存储和访问，适用于云计算环境下的大数据存储。
二、分布式数据库存储方式2.1 HBaseHBase是基于Hadoop的分布式数据库，采用列式存储的方式，适用于实时读写大规模数据的场景，具有高性能和可伸缩性。
2.2 CassandraCassandra是一个高可用的分布式数据库系统，采用分区存储和副本复制的方式，适用于分布式数据存储和处理。
2.3 MongoDBMongoDB是一个NoSQL数据库，采用文档存储的方式，适用于存储半结构化和非结构化数据，具有灵活的数据模型和高性能的特点。
三、内存数据库存储方式3.1 RedisRedis是一个高性能的内存数据库，采用键值对存储的方式，适用于缓存和实时数据处理的场景，具有快速的读写速度和持久化功能。
3.2 MemcachedMemcached是一个分布式内存对象缓存系统，适用于存储热点数据和加速数据访问，具有简单的设计和高性能的特点。
3.3 AerospikeAerospike是一个高性能的NoSQL数据库，采用内存和闪存混合存储的方式，适用于实时数据处理和高并发访问的场景，具有可扩展性和可靠性。
PB级大数据存储技术与分析技术解析44
PB级大数据存储技术与阐发技术解析2021年12月2日目录一、PB级大数据存储技术解析 (2)二、大数据阐发系统应遁藏的问题 (5)三、剖析Hadoop和大数据的七误解 (8)四、6个优秀的开源文件系统助力大数据阐发 (13)五、大数据与关系型数据库是否冰炭不洽？NO (17)六、大数据探讨：如何整理1700亿条Twitter发布信息？ (21)七、畅谈阿里巴巴的大数据梦 (26)八、Twitter操纵Storm系统处置实时大数据 (35)一、PB级大数据存储技术解析对于存储办理人员来说，大数据应该分为大数据存储和大数据阐发，这两者的关系是——大数据存储是用于大数据阐发的。
然而，到目前为止这是两种截然不同的计算机技术领域。
本文就重点解析一下PB级大数据存储技术，但愿对您有所帮忙。
越来越多的存储产物都在融入大数据的概念和功能，并使之成为产物的一大卖点。
但对于从事存储办理的专业人员来说，对“大数据〞在具体应用场景中的特点和区别有所了解。
大数据存储致力于研发可以扩展至PB甚至EB级此外数据存储平台；大数据阐发存眷在最短时间内处置大量不同类型的数据集。
在快速变化的技术趋势中有两个特点需要存储办理人员重视起来。
第一，大数据阐发流程和传统的数据仓库的方式完全不同，其已经变成了业务部分级别和数据中心级此外关键应用。
这也是存储办理员的切入点。
随着根底平台(分布式计算或其它架构)变得业务关键化，用户群较以往更加地依赖这一平台，这也使得其成为企业安然性、数据庇护和数据办理策略的关键课题。
第二，通常用于数据阐发平台的分布式计算平台内的存储不是你以往面对的网络附加存储(NAS)和存储区域网络(SAN)——其通常是内置的直连存储(NAS)以及组成集群的分布式计算节点。
这使得办理大数据变得更为复杂，因为你无法像以前那样对这些数据摆设安然、庇护和保留流程。
然而，执行这些流程策略的必要性被集成在办理分布式计算集群之中，而且改变了计算和存储层交互的方式。
polardb 实现原理
polardb 实现原理Polardb 是一款由阿里云推出的高可用、高性能的开源关系型数据库，它基于开源数据库管理系统 PostgreSQL 进行深度优化，并结合了分布式数据库的特性，具有高可用、高性能、易扩展等优点。
本篇文章将详细介绍 Polardb 的实现原理，帮助您更好地了解 Polardb 的工作机制和性能特点。
一、系统架构Polardb 采用了分层架构，分为物理层、存储层、元数据层和逻辑层。
物理层负责存储数据，存储层负责管理物理设备，元数据层负责管理数据库中的元数据，逻辑层负责处理逻辑查询请求。
这种分层架构使得 Polardb 具有良好的可扩展性和稳定性。
二、存储引擎Polardb 采用了双引擎架构，即同时使用 PostgreSQL 的标准存储引擎和自己的存储引擎。
标准存储引擎用于处理传统的 SQL 查询请求，而自己的存储引擎则针对 Polardb 的特性和性能进行了优化，如支持分布式数据管理、高性能数据写入等。
三、并发控制Polardb 采用了多线程、多进程的并发控制机制，实现了高并发下的性能优化。
同时，Polardb 采用了 Raft 协议作为数据一致性保障机制，保证了在高并发场景下数据的可靠性。
四、分布式特性Polardb 是一款分布式数据库，它通过分布式存储和分布式计算实现了数据的高可用、高性能和易扩展。
在分布式存储方面，Polardb 采用了数据分片技术，将数据分散存储在多台服务器上，实现了数据的高可用和可扩展。
在分布式计算方面，Polardb 支持 SQL 级别的数据聚合和统计分析，通过分布式计算框架实现了高性能的数据处理。
五、安全性控制Polardb 注重安全性控制，采用了多种安全措施，如访问控制、数据加密、身份认证等。
在访问控制方面，Polardb 支持基于角色的访问控制和基于属性的访问控制，可以灵活地控制不同用户对数据的访问权限。
在数据加密方面，Polardb 支持透明加密和密钥管理，保证了数据的安全性。
阿里云大数据产品体系介绍
目录大数据产品框架数据计算平台数据加工与分析服务与应用引擎大数据应用场景记录 统计大规模计算GB计算复杂程度数据量TBPB网站独立数据 集市论坛小型电商小型EDW BI/DWMPP淘宝支付宝 CRMERPHPC语言识别影音识别图像识别关系网络图像比对 行为DNA刷脸精准广告大数仓消费预测征信搜索排序EB深度学习大数据产品框架应用加速器分析引擎 推荐引擎 兴趣画像分类预测规则引擎 标签管理ID-Mapping计算引擎数据加工和分析工具离线计算 流计算 数据开发 ETL 开发调度系统机器学习分析型数据库数据可视化工具数据采集CDP （离线）数据服务和应用引擎数据管理数据 地图数据 质量智能 监控阿里云大数据集成服务平台是阿里巴巴集团统一的大数据平台，提供一站式的大数据开发、管理、分析挖掘、共享交换解决方案，可用于构建PB 级别的数据仓库，实现超大规模数据集成，对数据进行资产化管理，通过对数据价值的深度挖掘，实现业务的数据化运营。
目录大数据产品框架数据计算平台数据加工与分析服务与应用引擎大数据离线计算服务 MaxCompute离线计算流计算分析型数据库大数据计算服务(MaxCompute ，原ODPS)是由阿里巴巴自主研发的大数据产品，支持针对海量数据（结构化、非结构化）的离线存储和计算、分布式数据流处理服务，并可以提供海量数据仓库的解决方案以及针对大数据的分析建模服务，应用于数据分析、挖掘、商业智能等领域。
存储易用安全计算●支持TB 、PB 级别数据存储 ●支持结构化、非结构化数据存储●集群规模可灵活扩展，支持同城、异地多数据中心模式●支持海量数据离线计算●支持分布式数据流式处理服务 ●支持SQL 、MR 、Graph(BSP)、StreamSQL 、MPI 编程框架 ●提供丰富的机器学习算法库●支持以RESTful API 、SDK 、CLT 等方式提供服务●不必关心文件存储格式以及分布式技术细节●经受了阿里巴巴实践检验●数据存储多份拷贝 ●所有计算在沙箱中运行MaxCompute 的优势和能力高效处理海量数据1、跨集群技术突破，集群规模可以根据需要灵活扩展，支持同城、异地多数据中心模式2、单一集群规模可以达到10000+服务器（保持80%线性扩展）3、不保证线性增长的情况下，单个集群部署可以支持100万服务器以上4、对用户数、应用数无限制，多租户支持500+部门5、100万以上作业及2万以上并发作业安全性1、所有计算在沙箱中运行2、多种权限管理方式、灵活数据访问控制策略3、数据存储多份拷贝易用性1、开箱即用2、支持SQL、MR、Graph、流计算等多种计算框架3、提供丰富的机器学习算法库4、ODPS支持完善的多租户机制，多用户可分享集群资源自主可控经过实践验证1、阿里巴巴自主研发2、整套平台经受了阿里巴巴超大规模数据应用的实践验证离线计算流计算分析型数据库离线计算流计算分析型数据库自主可控•使用Hadoop组件开发受制于开源社区，最多只能维护一个分支•开源社区组件太多，版本问题，打包问题，升级维护成本太高Hadoop核心技术架构发展缓慢•一些技术阿里要比开源社区更早实现（如分布式文件系统多master实现等）没有一个Hadoop发行版可以满足阿里巴巴的业务场景•如异地多数据中心、数据安全性等要求Hadoop社区分化严重，发展状况有隐忧当前Yahoo、Facebook等公司使用的都是自己的私有版本流计算 StreamCompute离线计算流计算分析型数据库●阿里云流计算（StreamCompute）是一个通用的流式计算平台，提供实时的流式数据分析及计算服务●整个数据处理链路是进行压缩的，链路是即时的，完全以业务为中心，数据驱动解决用户实际问题实时ETL 监控预警实时报表实时在线系统对用户行为或相关事件进行实时监测和分析，基于风控规则进行预警用户行为预警、app crash预警、服务器攻击预警数据的实时清洗、归并、结构化数仓的补充和优化实时计算相关指标反馈及时调整决策内容投放、无线智能推送、实时个性化推荐等双11、双12等活动直播大屏对外数据产品：数据魔方、生意参谋等低延时高效流数据处理，根据不同业务场景的时效性需要，从数据写入到计算出结果秒级别的延迟高可靠●底层的体系架构充分考虑了单节点失效后的故障恢复等问题，可以保证数据在处理过程中的不重不丢， Exactly-Once 语义保证●通过定期记录的checkpoint数据，自动恢复当前计算状态，保证数据计算结果的准确性可扩展计算能力和集群能力具有良好的可扩展性，用户可以通过简单的增加Worker节点数量的方式进行水平扩展，可以支持每天PB级别的数据流量开发方便●SQL支持度高：标准SQL，语义明确，门槛低，只需要关心计算逻辑，开发维护成本低●完善的元数据管理：SQL天然对元数据友好，SQL优化支持离线计算流计算分析型数据库功能特性BI分析的发展方向离线计算流计算分析型数据库分析型数据库概述离线计算流计算分析型数据库分析型数据库(Analytic DB)，是一套实时OLAP（Realtime-OLAP）系统。
阿里云TSDB数据库技术介绍
时序数据库应用日益广泛
聚合引擎
解决单点聚合的性能问题
数据压缩
Row 1
R2 + RN
value 11…来自value 2…
+
36 value N
时 间 戳 序 列 ： 0 + 1 + + 3600 Row 1
值序列：value 1 + value 2 + + + value N
R2
+
+
RN
l 存储层实现，支持乱序数据压缩，保证数据准 确性
阿里云TSDB数据库技术介绍
拥抱物联网的新时代时序时空数据库
目录
CONTENT
走近时序数据库 认识阿里云T S D B 阿里云T S D B 技术内幕 未来与展望
熟悉而又陌生的时序数据
古代的时序数据
熟悉而又陌生的时序数据
当代的时序数据
时序数据库的概念
时序数据库是—类专门为处理时间序列数据而设计并优化的数据库管理系统。
支持索引 T T L
…
stage:prod
…
…
时序索引
HLL 计数器
历史时间线数量 ＆ 某个 tag 下时间线数量
BloomFilter
– 记录时间线是否存在
Estimator – 选取小集合进行计算
HLL 计数器
– 集合运算 vs. r o w key 过 滤
国产数据库案例
国产数据库案例随着信息化时代的到来，数据库作为数据管理的核心工具，发挥着日益重要的作用。
国产数据库不仅具有数据存储和查询的功能，还具备了安全性、稳定性和性能优势等特点，逐渐成为企业和机构的首选。
本文将为大家介绍10个国产数据库的案例，以展示国产数据库的应用和特点。
一、OceanBase1. OceanBase是阿里巴巴集团自主研发的分布式关系型数据库，具备高可靠性、高扩展性和高性能的特点。
2. OceanBase可以支持海量数据的存储和高并发的数据访问，广泛应用于电商、金融、物流等领域。
3. 与传统关系型数据库相比，OceanBase具有更高的容错性和可扩展性，能够应对大规模数据存储和查询的需求。
二、TBase1. TBase是腾讯科技公司推出的分布式关系型数据库，具备分布式事务、分布式存储和分布式计算等能力。
2. TBase采用分布式架构，能够实现数据的高可用性和高性能访问。
3. TBase广泛应用于游戏、社交和广告等领域，为企业提供了稳定可靠的数据存储和查询服务。
三、GaussDB1. GaussDB是华为公司自主研发的分布式数据库，具备高可用性、高性能和高扩展性的特点。
2. GaussDB支持传统的关系型数据库和分布式数据库的功能，满足企业多样化的数据管理需求。
3. GaussDB广泛应用于电信、金融和政府等领域，为企业提供了安全稳定的数据存储和查询服务。
四、KingbaseES1. KingbaseES是中国电子技术集团公司自主研发的关系型数据库，具备高性能和高可靠性的特点。
2. KingbaseES支持海量数据的存储和高并发的数据访问，广泛应用于银行、电信和能源等领域。
3. KingbaseES具有较低的总拥有成本和良好的兼容性，为企业提供了灵活可靠的数据管理解决方案。
五、HybridDB for MySQL1. HybridDB for MySQL是阿里云推出的一种云端分析型数据库，结合了关系型数据库和分析数据库的特点。
《Hadoop权威指南：大数据的存储与分析》笔记
《Hadoop权威指南：大数据的存储与分析》阅读随笔目录一、Hadoop简介 (3)1.1 Hadoop的发展历程 (4)1.2 Hadoop的核心组件 (6)1.2.1 Hadoop分布式文件系统 (6)1.2.2 MapReduce编程模型 (8)1.2.3 YARN资源管理器 (9)二、Hadoop的安装与配置 (11)2.1 安装前的准备 (13)2.2 安装步骤 (14)2.3 验证安装 (16)三、Hadoop的数据存储 (17)3.1 HDFS的工作原理 (17)3.2 HDFS的高级特性 (19)3.2.1 数据副本机制 (21)3.2.2 数据块大小调整 (22)3.3 HDFS的使用和管理 (23)3.3.1 文件的上传和下载 (24)3.3.2 集群管理和维护 (25)四、Hadoop的数据分析 (27)4.1 MapReduce的工作流程 (29)4.2 MapReduce的应用案例 (30)4.3 Hive和Pig的使用 (31)4.3.1 Hive的使用 (32)4.3.2 Pig的使用 (33)五、Hadoop的性能优化 (34)5.1 网络优化 (36)5.2 内存优化 (37)5.3 磁盘优化 (39)六、Hadoop的安全管理 (39)6.1 用户和权限管理 (41)6.2 数据加密 (42)6.3 安全审计 (44)七、Hadoop的实践与应用 (45)7.1 电商网站数据存储与分析 (47)7.2 金融数据分析 (49)7.3 医疗健康数据存储与分析 (51)八、总结与展望 (52)8.1 Hadoop的优势与挑战 (54)8.2 未来发展趋势 (56)一、Hadoop简介Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，它的核心思想是将大规模数据分散到多个计算节点上进行处理，从而实现对大数据的有效管理和分析。
Hadoop的出现极大地推动了大数据处理技术的发展，使得企业能够更有效地利用存储在海量数据中的有价值的信息。
polardb应用案例
polardb应用案例Polardb是阿里云推出的一款高性能、高可靠的云数据库产品。
它基于分布式存储系统架构，采用多副本数据存储和实时数据同步机制，确保了数据的高可靠性和可用性。
Polardb适用于各种应用场景，下面将列举10个Polardb应用案例。
1. 电子商务平台：电子商务平台对数据库的稳定性和性能要求非常高。
Polardb具有高性能的读写能力和高可用性，能够满足电子商务平台对数据库的需求。
2. 社交网络：社交网络需要处理大量的用户数据和实时消息。
Polardb采用分布式存储架构，能够快速处理大规模的数据和高并发的请求。
3. 游戏平台：游戏平台对数据库的响应速度和并发能力要求很高。
Polardb具有快速的读写性能和强大的并发处理能力，能够满足游戏平台的需求。
4. 大数据分析：大数据分析需要处理海量的数据和复杂的计算任务。
Polardb支持分布式查询和并行计算，能够高效地处理大数据分析任务。
5. 物联网平台：物联网平台需要处理大量的设备数据和实时事件。
Polardb支持实时数据同步和高并发处理，能够满足物联网平台对数据库的需求。
6. 金融行业：金融行业对数据库的安全性和可靠性要求非常高。
Polardb采用多副本数据存储和实时数据同步机制，能够确保数据的安全和可靠。
7. 医疗健康：医疗健康领域需要处理大量的病历数据和实时监测数据。
Polardb具有快速的读写性能和高可用性，能够满足医疗健康领域对数据库的需求。
8. 互联网广告：互联网广告需要处理大量的用户数据和实时竞价。
Polardb支持高并发处理和实时数据同步，能够满足互联网广告对数据库的需求。
9. 物流运输：物流运输领域需要处理大量的订单数据和实时位置信息。
Polardb具有高性能的读写能力和实时数据同步机制，能够满足物流运输领域对数据库的需求。
10. 教育培训：教育培训机构需要处理大量的学生数据和在线教育内容。
Polardb支持高并发处理和分布式存储架构，能够满足教育培训机构对数据库的需求。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
阿里云RDS、HDB PG多维存储
特性与案例
目录
•什么是数据噪音
•如何过滤噪音
•什么是隐式噪音
•如何过滤隐式噪音
•聚集
•切割
•阿里云HybridDB for PG噪音过滤特性
什么是数据噪音
1 PB/s
有效数据=?PB
请求(where xxx)
输出有效数据
如何过滤噪音•索引
•分区
什么是隐式噪音
•访问颗粒引入的噪音
–堆颗粒
–某些索引实现引入的颗粒
什么是隐式噪音
where xxx,
索引访问输出
11条记录
HEAP Storage
IO 放大
隐式噪音
什么是隐式噪音
索引放大
IO+CPU
隐式噪音
如何过滤隐式噪音•聚集
•切割
一维聚集
•where col1 =|... xxx; order by col1; ......
•CLUSTER [VERBOSE] table_name [ USING index_name ]
where xxx,索引访问
输出
11条记录HEAP Storage
IO放大
消失。