JSON索引

为降低处理半结构化数据的难度,提升查询效率,AnalyticDB for MySQL 提供了半结构化数据检索功能,即JSON索引。本文主要介绍如何创建JSON索引。JSON索引介绍 AnalyticDB for MySQL 支持创建JSON索引。通过为存储在JSON列中的数据创建JSON...

概述

云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版 向量数据库通过结合本身传统数据库的能力可以实现非结构化数据和结构化、半结构化数据的混合分析,并且能充分利用结构化和半结构化的索引能力。向量检索与全文检索的双路召回。云原生数据仓库...

品牌升级

无论是数据湖中的非结构化或半结构化数据,还是数据库中的结构化数据,您都可使用 AnalyticDB for MySQL 构建企业的数据分析平台,同时完成高吞吐离线处理和高性能在线分析,实现降本增效。此次品牌升级,存量分析型数据库MySQL版(ADS)...

查看敏感数据识别结果

仅支持在 结构化数据半结构化数据、非结构化数据 或 大数据 分类下分别选择一个或多个数据类型,不支持跨分类同时选择多个数据类型。如果您未选中任意数据类型,数据安全中心默认展示所有数据类型下的敏感数据识别结果。数据模板:在 ...

如何对JSON类型进行高效分析

本文介绍了PolarDB IMCI为应对海量结构化与半结构化数据分析场景,通过整合列式JSON、虚拟列、秒级加减列、表列数扩展及列存索引等系列功能而构建出的扩展流计算方案,以及该方案的应用案例。背景 随着应用场景多样化与快速迭代,业务系统...

典型场景

本文将介绍 云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版 的典型场景及产品功能优势。典型场景 数据仓库服务 您可以通过数据传输服务(DTS)或数据集成服务(DataX),将云数据库(例如RDS、...支持JSON等格式,支持日志等半结构化数据处理分析。

技术发展趋势

生产处理智能化 企业视之为有价值的数据,不再仅仅限于结构化数据,大量半结构化数据(如日志)、非结构化(音视频)等等比例在持续增加。IDC在《Data Age 2025》的报告中预测到2025年非结构化数据占企业数据的80%以上,并且以每年55%的...

什么是图数据库GDB?

分类 图数据库 关系型数据库 模型 图结构 表结构 存储信息 结构化/半结构化数据库 高度结构化数据库 2度查询 高效 低效 3度查询 高效 低效/不支持 空间占用 高 中 开始使用 您可以通过 入门概览 了解如何购买实例、重置密码以及链接实例和...

产品优势

无论是数据湖中的非结构化或半结构化数据,还是数据库中的结构化数据,您都可使用 AnalyticDB MySQL 构建企业的数据分析平台,同时完成高吞吐离线处理和高性能在线分析,实现降本增效。弹性能力和扩展性 AnalyticDB MySQL版 采用云原生技术...

JSON索引(2.0版)

理解和分析半结构化数据的难度比结构化数据大很多,急需成熟的解决方案来处理半结构化数据。为了赋能用户、降低用户处理半结构化数据的难度,分析型数据库MySQL版提供了半结构化数据检索功能即JSON检索。注意事项 分析型数据库MySQL版JSON...

Trino概述

应用场景 Trino是定位在数据仓库和数据分析业务的分布式SQL引擎,适合以下应用场景:ETL Ad-Hoc查询 海量结构化数据或半结构化数据分析 海量多维数据聚合或报表分析 重要 Trino是一个数仓类产品,因为其对事务支持有限,所以不适合在线业务...

产品简介

应用场景 数据分析场景,通过元数据发现、数据探索能力,可以快速的对OSS内结构化、半结构化数据进行分析、探索。结合 E-MapReduce、OSS 两个产品,DLF协助客户快速构建云上数据湖。结合 MaxCompute、DataWorks、E-MapReduce 3个产品,DLF...

数据集成概述

离线(批量)的数据通道通过定义数据来源和去向的数据源和数据集,提供一套抽象化的数据抽取插件(Reader)、数据写入插件(Writer),并基于此框架设计一套简化版的中间数据传输格式,从而实现任意结构化、半结构化数据源之间数据传输。...

Presto概述

应用场景 Presto是定位在数据仓库和数据分析业务的分布式SQL引擎,适合以下应用场景:ETL Ad-Hoc查询 海量结构化数据或半结构化数据分析 海量多维数据聚合或报表分析 重要 Presto是一个数仓类产品,因为其对事务支持有限,所以不适合在线...

MaxCompute JSON类型使用指南

JSON类型简介 背景信息 半结构化数据介于结构和非结构化数据之间,数据中有一定的Schema,但是Schema灵活,没有强约束,通常数据的Schema是自描述的。典型的例子就是JSON数据。MaxCompute中已经支持Schema Evolution、JSON STRING或复杂...

数据集成

数据集成目前支持40种以上的数据源类型(包括关系型数据库、非结构化存储、大数据存储、消息队列等),通过定义来源与去向数据源,并使用数据集成提供的数据抽取插件(Reader)、数据写入插件(Writer),实现任意结构化、半结构化数据源...

数据传输作业:数据集成

离线同步 离线(批量)的数据通道通过定义数据来源和去向的数据源和数据集,提供一套抽象化的数据抽取插件(Reader)、数据写入插件(Writer),并基于此框架设计一套简化版的中间数据传输格式,从而实现任意结构化、半结构化数据源之间...

产品整体介绍

另外在SQL基础上,支持Apache MADLib机器学习,PostGIS地理位置分析,以及JSON/JSONB半结构化数据,图片音频等非结构化数据与结构化数据融合分析功能。在部署形态层面,AnalyticDB PostgreSQL版 提供阿里云公共云服务,按量付费,支持垂直...

Schema约束

无论是在APM领域,还是IoT领域,或者是更偏传统的工业领域,时序数据所表现出的数据模型更像是一个半结构化数据——有其遵循结构化定义的一面、也有可灵活扩展的一面,而不是完全等同于关系型数据库的纯结构化。而在实际应用中,随着设备的...

离线同步能力说明

您可以通过定义来源与去向数据源,并通过数据集成提供的数据抽取插件(Reader)、数据写入插件(Writer),实现任意结构化、半结构化数据源之间数据传输。详情请参见:支持的数据源与读写能力。复杂网络环境下的数据同步 离线同步支持云...

22.8版本新特性概览

CREATE table github_JSON(event JSON)ENGINE=MergeTree ORDER BY tuple()动态子列的支持,大幅提高了非结构化数据的分析效率和扩展性。对于常见的导入OSS数据到ClickHouse,在22.8之前版本中如果要实现JSON对象子列的独立存储和高效分析,...

数据集成支持的数据

HBase0.9.4 不支持 不支持 HBase1.1x 支持 支持 HBase2.0 支持 支持 Elasticsearch 支持 支持 MongoDB 支持 支持 Tablestore 支持 支持 Aliyun HBase 不支持 不支持 Redis 支持 不支持 Lindorm 不支持 不支持 半结构化存储数据源 ...

搜索结构化数据

结构化数据页面可以查看计算服务分析的实时或历史结构化数据信息。操作步骤 登录 城市视觉智能引擎控制台,进入实例详情页面,单击页面左侧菜单栏的搜索服务下的结构化数据。在结构化数据页面设置查询条件,单击搜索。搜索实时数据时,需要...

结构化分析

功能说明 向量分析实现原理是通过AI算法提取非结构化数据的特征,然后利用特征向量唯一标识非结构化数据,向量间的距离用于衡量非结构化数据之间的相似度。AnalyticDB PostgreSQL版 向量检索分析基于MPP查询架构构建,帮助用户实现基于SQL...

功能概述

实现原理 分析型数据库MySQL版的向量分析旨在帮助您实现非结构化数据的近似检索和分析,其实现原理是通过AI算法提取非结构化数据的特征,然后利用特征向量唯一标识非结构化数据,向量间的距离用于衡量非结构化数据之间的相似度。...

大数据用户画像解决方案

方案总览 作为面向大数据场景的半结构化、结构化存储系统,Lindorm可以很好的满足用户画像:没有强事务要求,大数据量、高并发读写场景这样的业务特征。其架构如下图所示:方案优势 1.低成本:集群内单表冷热分离能力、独有的压缩优化能力...

查询非结构化数据

MaxCompute Studio对此提供了一些代码模板方便您快速进行非结构化数据查询开发。本文为您介绍如何使用MaxCompute Studio查询非结构化数据。前提条件 您需要完成以下操作:管理项目连接 创建MaxCompute Java Module 编写StorageHandler、...

未来规划

结构化与非结构化数据如何融合异构处理,比如如何用向量处理引擎把非结构化数据变成结构化数据,高维向量、多源异构数据处理的技术。数据处理与分析:海量数据分析在线化(实时在线交互式分析)。如何对海量数据进行在线分析和计算,支持...

数据安全治理的难点

存储 众所周知,大数据系统以数据类型多(结构化、非结构化、半结构化)、数据量大(动辄PB级别)著称,某些巨头组织一天就能新增数十万甚至数百万张表,如此体量给数据分级分类带来了极大挑战,通过人工进行数据分级分类显然是不现实的,...

产品优势

支持防护常见的结构化数据、非结构化数据和大数据产品,例如对象存储OSS、云数据库RDS、MaxCompute等。智能化 运用大数据和机器学习能力,通过智能化的算法,对敏感数据和高风险活动,例如数据异常访问和潜在的泄露风险进行有效识别和监控...

数据扫描和识别

支持扫描的数据源类型如下:结构化数据:RDS、PolarDB、PolarDB-X、MongoDB、OceanBase、自建数据库 非结构化数据:OSS 大数据:TableStore、MaxCompute、ADB-MYSQL、ADB-PG 数据源授权完成后需要多长时间完成扫描?DSC 完成数据源授权后,...

外部表概述

外部表示例 您可以通过以下示例,深入了解通过MaxCompute外部表功能处理各种非结构化数据的方法:访问OSS和TableStore(OTS)非结构化数据,请参见 访问OSS非结构化数据 和 访问OTS非结构化数据。外部表访问OSS的账号,在RAM中自定义授权...

MaxCompute的表类似于传统关系型数据库中的表,可以存储结构化数据,并且使用SQL进行查询和分析。MaxCompute中不同类型计算任务的操作对象(输入、输出)都是表。您可以 创建表、删除表以及向表中导入数据。说明 DataWorks的数据开发模块...

识别任务说明

结构化数据识别配置 结构化数据识别范围 选择结构化数据(例如RDS、PolarDB)的扫描范围。可选项:全局扫描:扫描您在 作用域 中选择的全部结构化数据资产。指定扫描:选择需要扫描的实例名和实例库名。如需添加多个实例,可单击 添加识别...

功能优势

为了让您对非结构化数据拥有更多的自主控制权,您可以把非结构化数据保存在OSS或者图片服务器上(下图使用OSS),非结构化数据的保存地址即URL存储在分析型数据库MySQL版中,整体架构如下所示。通过分析型数据库MySQL版控制台注册特征提取...

应用场景

2.实时数据清洗和分析 2.1 接入多种异构数据,实时清洗并归一化 通过数据总线和实时计算,您可以把多种数据源的异构数据实时清洗成统一的结构化数据,为进一步分析做准备。2.2 收益 实时ETL 接入多种数据源,实时进行清洗、过滤、关联与...

IoT数据自动同步至云端解决方案

IoT设备大量的数据通常以半结构化的形式存储。例如,使用OSS存储原始信息为CSV文件。但同步至大数据系统或传统数据库的数据,需要使用专业的数据同步系统。下图为您展示使用DataWorks数据集成完成OSS数据同步至大数据系统的解决方案流程。...
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