什么是云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版

构建企业级湖仓

AnalyticDB for MySQL包括多个产品系列。湖仓版、企业版均为湖仓一体架构，简化了数据架构，减少了系统复杂性和维护成本。所有数据存储在统一的平台上，确保数据一致性。您可以基于一份数据进行离线分析和实时查询。

ETL和数据工程

AnalyticDB for MySQL通过充分利用本地内存、本地SSD和远程全局分布式缓存，提供高性能的湖仓数据加速能力，支持从百毫秒级的在线分析到百TB级的高吞吐ETL场景。它集成了羲和计算引擎和Spark引擎，支持从RDS和PolarDB无感集成数据，并兼容多种ETL工具如Kettle和Scriptella。此外，还支持多种调度工具（包括DMS、DataWorks、Airflow、DolphinScheduler和Azkaban）以及物化视图，从而简化ETL流程并提高查询性能。

数据分析与商业智能（BI）

AnalyticDB for MySQL高度兼容 MySQL，提供 SQL 编辑器，并支持多种客户端工具，如 DMS、Navicat、DBeaver 和 SQL WorkBench/J。这使得 MySQL 用户可以快速上手进行查询和分析。AnalyticDB for MySQL内置了丰富的分析函数，包括圈人函数（Roaring Bitmap）、漏斗留存函数、路径分析函数等，这些函数能够帮助用户高效完成复杂的业务分析任务。此外，该数据仓库还兼容主流的商业智能（BI）产品，包括QuickBI、PowerBI、Superset、Metabase、Tableau等，使用户能够快速生成报表和仪表板，从而更快地做出基于数据的业务决策。

AnalyticDB for MySQL集成了 Spark 引擎，进一步增强了其大数据处理能力。用户可以通过控制台上的 Spark 编辑器提交和管理 Spark 作业，也可以使用 Notebook、Spark-Submit 命令行工具、PySpark、Java SDK 或 Python SDK 来执行批处理作业或流处理作业。这种集成不仅提供了灵活的数据处理方式，还确保了在大规模数据集上的高性能和高可用性，满足各种复杂的数据分析需求。

实时数据分析

AnalyticDB for MySQL支持从Kafka和日志服务（SLS）实时同步数据，同时也提供了无感集成功能，可以近实时地获取RDS和PolarDB的数据变更，免去了构建复杂数据管道的挑战。这一特性不仅简化了数据集成的流程，还确保了数据的时效性和一致性。此外，AnalyticDB for MySQL集成了Spark Streaming，能够高效处理流式数据和增量数据，从而满足实时数据分析的需求，为用户提供及时、准确的数据洞察。