分析型数据库MySQL版具有高并发TPS的实时写入能力、以及面向SQL的海量数据快速分析能力。对于企业用户来说,只需要将数据接入分析型数据库MySQL版,即可用标准SQL或者可视化工具轻松分析与挖掘数据价值,而分析型数据库MySQL版最核心的优势就是查询速度快。

经典实时数仓场景

用户可以通过数据传输DTS将关系型数据库的业务表实时镜像一份到分析型数据库MySQL版,然后通过Quick BI(简称QBI)拖拽式轻松生成报表,或者通过DataV快速定制您的企业实时数据大屏。

经典实时数仓场景

方案优势:

  • 建设效率极高

    整个实时数仓过程只需要做一些配置工作即可完成。

  • 分析时效性极高

    从数据写入关系型数据库,再到DTS同步至分析型数据库MySQL版,整个链路数据实时性非常高,时延大约在1秒内。

  • 链路架构简单,稳定性好。

    中间没有数据落地和装载环节,链路短架构清晰。

  • 成本低

    相对于传统的离线ETL场景,基于分析型数据库MySQL版的实时数仓架构涉及到的组件少,无需回流。ETL和交互式分析一体化,成本非常低。

实时计算清洗回流场景

用户通常将流计算清洗结果数据回流至MySQL等单机数据库,作为报表库来查询使用。当单机数据量或者单表数据量非常大时,传统的关系型数据库会出现报表查询卡顿的问题。分析型数据库MySQL版能够很好地解决卡顿问题,支持实时计算单表数据数千亿条,快速查询分析PB级别的实时报表,无需分库分表。

实时计算清洗回流场景

ETL清洗回流场景

大数据离线计算平台MaxCompute、SparkSQL、Hadoop、E-MapReduce等平台产品在清洗完数据后,由于报表查询条件依然很复杂,运营报表需要钻取,导致单机数据库无法支撑性能,此时需要一个像分析型数据库MySQL版这样非常强大的报表查询引擎完成数据查询工作。

常见的回流数据工具有数据集成和业内开源产品Datax

ETL清洗回流场景