低成本、高性能的湖仓一体化架构
湖仓一体架构融合了数据湖的低成本、高扩展性，以及数据仓库的高性能、强数据治理能力，高效应对大数据时代的挑战。SelectDB 通过高性能数据分析处理引擎和丰富的湖仓数据对接能力，助力企业加速从 0 到 1 构建湖仓体系，降低转型过程中的风险和成本。
适用客户
需对湖上数据进行高效实时分析的用户
需对多种数据源进行SQL联邦分析的用户
需对多种数据源进行数据关联加工处理的用户
方案优势
通过 SelectDB 灵活对接各类数据湖、数据仓库、数据库，并进行高性能实时分析处理
深度湖仓融合
SelectDB 深度融合 Iceberg、Paimon 等开放湖仓格式，结合向量化执行引擎、物化视图和现代化的查询优化器，能够获得极佳的湖仓数据分析体验。
丰富的数据源连接器
SelectDB 不仅支持 MySQL、PostgreSQL、Oracle、Clickhouse 等多种 JDBC 协议的数据库和湖仓系统，实现快捷的多数据源联邦分析，同时还具有 ZeroETL 能力。
统一的多负载管理
基于无状态的计算节点，SelectDB 可以按需创建不同的计算组资源，在共享湖仓数据的同时，隔离计算资源，按需应对不同的业务负载需求。
阿里云 SelectDB 方案对比 Trino/Presto 方案
Trino/Presto
SelectDB
功能单一，依赖外部组件
仅支持手动和全量的物化视图刷新，并且依赖开放湖格式提供存储能力。
物化视图
增量更新和透明加速
高效支持各个数据源的物化视图构建，以及物化视图的增量更新和查询透明加速能力，极大提升查询效率。
复杂查询优化效果差
基于代价和规则的查询优化器，支持复杂SQL优化，但不支持统计信息的自动收集。
查询优化器
复杂查询精准优化
基于代价和规则的查询优化器。拥有丰富的统计信息自动收集和采样能力，能够获得更精准的查询规划。
依靠第三方组件
依赖外部组件如 Alluxio 提供缓存能力。
缓存能力
开箱即用
内置基于内存和本地高速磁盘的数据缓存能力，并拥有丰富的缓存预热与淘汰策略。
适用场景单一
仅作为查询引擎。
应用场景
适用场景丰富
云原生数据仓库，内置高性能表格存储，既可支持低延迟的高并发查询，又可作为湖仓查询引擎进行交互式查询分析。
架构与部署
湖仓分析加速、湖仓数据处理和多源联邦分析三个典型场景基于 SelectDB 湖仓一体的最佳实践
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本方案通过 SelectDB 在 OSS（对象存储）上构建 Iceberg 湖格式的 TPC-H 100G 测试数据集，来验证 SelectDB 对于开放湖格式 Iceberg 的数据写入能力和分析加速能力。同时，通过 DTS（数据传输服务）将云数据库 RDS MySQL 版实例中的业务数据实时同步到 SelectDB 中，并利用 SelectDB 的异步物化视图和透明改写的功能，进行 SelectDB 内表、MySQL 表、Iceberg 表的联邦分析查询和多数据源的轻量级 ETL。通过湖仓分析加速、湖仓数据处理和多源联邦分析三个典型场景，实现了基于 SelectDB 湖仓一体的最佳实践。
60分钟
15 元（假设您选择本文示例规格资源，且资源运行时间不超过 60 分钟。实际情况中可能会因您操作过程中实际使用的流量差异，会导致费用有所变化，请以控制台显示的实际报价以及最终账单为准）
云数据库 SelectDB 版云数据库 RDS MySQL 版数据传输服务对象存储
应用场景
技术方案的广泛应用场景
湖仓查询加速
通过 SelectDB 直接访问存储在 OSS、HDFS上的 Iceberg、Paimon 格式的数据。并利用数据本地缓存、物化视图透明改写等技术，显著提升湖上数据分析性能。
多源联邦分析
利用 SelectDB 内置的多种连接器，将 Hive、Iceberg、Paimon、RDS 以及 SelectDB 内表数据关联查询，彻底解决数据孤岛问题，提升数据分析时效性，降低数据在不同系统间传输转换的成本。
湖仓数据处理
通过 SelectDB 的高性能数据湖处理引擎对各类数据源数据进行加工处理，并且可以将加工后的数据直接写回 Hive、Iceberg 或 RDS 等，让数据在不同数据源间自由流转。
免费试用
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