數據庫管理
功能集 |
功能 |
功能描述 |
參考文檔 |
實例管理 |
創建與釋放實例 |
支持通過Lindorm管理控制臺創建和釋放Lindorm實例。 |
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管理存儲空間 |
管理存儲空間是數據庫管理的一部分,涉及到如何規劃、分配、配置、監控、維護和擴展數據庫存儲空間。 |
管理存儲空間 | |
設置刪除保護 |
實例刪除保護功能可以防止在操作過程中將承載有重要業務的實例誤釋放。開啟實例刪除保護后,將無法釋放該實例。如果想要釋放,需要先關閉實例刪除保護。 |
設置刪除保護 | |
設置可維護時間段 |
為保障云原生多模數據庫Lindorm實例的穩定性,阿里云會不定期對實例進行維護操作。可維護時間段是用戶允許阿里云進行維護操作的時間段。 |
設置可維護時間段 | |
變更實例配置 |
支持通過Lindorm管理控制臺修改實例的配置,例如釋放不再使用的引擎、變更實例的節點規格等。 |
變更實例配置 | |
升級小版本 |
Lindorm發布新的引擎小版本時,用戶可以通過Lindorm管理控制臺一鍵將實例引擎升級至最新的小版本。升級小版本可以完善老版本的功能,同時提供更多的新功能。 |
升級小版本 | |
管理標簽 |
當Lindorm實例數量較多時,可以通過標簽對Lindorm實例進行分類和篩選。通過Lindorm管理控制臺可完成新建、綁定、解綁和刪除標簽以及根據標簽篩選的動作。 |
管理標簽 | |
監控與報警 |
創建報警規則 |
支持為實例的重要監控項創建報警規則。當監控項的值不在設置的閾值范圍內時,系統會自動向報警聯系組中的聯系人發出報警通知,幫助用戶快速定位問題。 |
創建報警規則 |
查看監控信息 |
通過Lindorm控制臺可以查看Lindorm實例各引擎的監控信息,可以了解實例的常用資源(例如CPU使用率和內存使用率)使用情況。 |
查看監控信息 |
多模能力
功能集 |
功能 |
功能描述 |
參考文檔 |
多模融合 |
寬表引擎訪問搜索引擎 |
Lindorm將寬表引擎和搜索引擎深度融合后提供了一種新型索引——搜索索引(SearchIndex),主要面向復雜的多維查詢場景,能夠覆蓋分詞、模糊查詢、聚合分析、排序翻頁等場景。 |
寬表引擎訪問搜索引擎 |
寬表引擎訪問列存索引 |
Lindorm不僅支持高性能主鍵查詢和基于搜索索引的高性能檢索,也支持列存索引。列存索引可以增強寬表中海量數據的分析計算能力。 |
寬表引擎訪問列存索引 | |
計算引擎訪問寬表數據 |
支持在Lindorm計算引擎中通過Lindorm SQL訪問和寫入寬表數據。 |
計算引擎訪問寬表數據 | |
寬表引擎 |
動態列 |
Lindorm寬表引擎支持動態列功能,用于在實際業務中動態寫入數據并執行查詢,減少了數據結構設計的復雜性。 |
動態列 |
二級索引 |
Lindorm寬表引擎提供了Tabular模型下的二級索引功能。在非主鍵匹配的查詢場景下,可以降低應用的開發復雜性、保證數據的一致性,提高寫入效率。 |
創建二級索引 | |
時序引擎 |
降采樣查詢 |
降采樣查詢是在時間維度的聚合查詢,是時序數據應用場景常用的降低采樣率的查詢。 |
降采樣查詢 |
連續查詢 |
在時序應用的場景下,對于依照時間推進順序寫入的實時數據每隔一段固定時間,就能夠按照一定的查詢條件對該時間范圍內的時序數據做一次計算。 |
連續查詢 | |
時序協議支持 |
支持CoAP、MQTT、AMQP、OPC UA/DA/HA、S7等協議。 |
時序協議支持 | |
搜索引擎 |
單點查詢 |
用主鍵或唯一索引來進行查詢,可以用來快速查詢或更新某個數據項。 |
單點查詢 |
多維檢索 |
面向復雜的多維查詢場景,Lindorm內部會自動為Tag建立索引,支持根據Tag來進行多維檢索查詢。 |
多維檢索 | |
自定義詞典 |
搜索引擎支持自定義詞典功能,用戶可以自行更新詞庫和停詞庫,以便更好地滿足業務搜索需求,從而提高搜索效率和用戶體驗。 |
自定義詞典 | |
計算引擎 |
作業開發 |
Lindorm計算引擎支持多種作業開發方式,提交的每一個作業(JDBC作業、JAR作業、Python作業等),都可以自定義資源配置項,包括資源規格配置項和資源規模配置項。 |
作業開發 |
數據訪問 |
Lindorm計算引擎支持訪問和讀寫列存、Hive、寬表、Kafka等數據。 |
數據訪問 | |
作業管理 |
Lindorm計算引擎支持通過Lindorm管理控制臺、DMS服務和DataWorks平臺調度計算作業,滿足用戶在數據生產、交互式分析、機器學習和圖計算等場景中的計算需求。 |
作業管理 | |
Ganos時空服務 |
時空索引 |
Lindorm寬表引擎在原有的主鍵索引和二級索引能力基礎上,擴展出了面向時空查詢場景的時空索引。時空索引提供高效的時空數據查詢和分析能力,幫助用戶更好地理解和利用時空數據。 |
時空索引 |
AI引擎 |
模型創建 |
Lindorm AI引擎支持在數據庫中導入預訓練AI模型,對數據庫內的數據進行分析和處理或對時序數據進行建模,執行時序分析類任務。 |
模型創建 |
模型管理 |
管理Lindorm AI引擎內已導入或已創建的模型。 |
模型管理 | |
模型推理 |
用戶可以使用Lindorm AI引擎內置函數對已創建或已導入的AI模型進行推理,生成對應的預測或計算結果。 |
模型推理 |
安全合規
功能集 |
功能 |
功能描述 |
參考文檔 |
多租戶與安全 |
認證與ACL |
支持易用的賬號密碼認證及ACL權限管理。 |
認證與ACL |
SSL加密 |
SSL(Secure Sockets Layer)加密用于提高訪問寬表引擎的鏈路安全性。SSL在傳輸層對網絡連接進行加密,可以提升通信數據的安全性和完整性。 |
設置SSL加密 | |
靜態加密 |
靜態加密使用的密鑰由密鑰管理服務(KMS)產生和管理,通過該密鑰加密數據密鑰,再通過數據密鑰加密數據,保證數據傳輸中的安全性。 |
靜態加密 | |
設置白名單 |
白名單是Lindorm的一種訪問控制機制。為保障云原生多模數據庫Lindorm的安全穩定,系統默認任何設備均無法訪問Lindorm實例。在使用Lindorm實例前,需要為實例設置白名單,以允許外部設備訪問該實例。 |
設置白名單 | |
添加安全組 |
安全組是一種虛擬防火墻,用于控制安全組中的ECS實例的出入流量。在Lindorm實例的白名單中添加安全組后,該安全組中的ECS實例就可以訪問Lindorm實例。 |
添加安全組 | |
透明數據加密 |
Lindorm支持透明數據加密TDE功能,可以對實例數據和操作日志全加密,保護數據在傳輸和存儲過程中的安全性和隱私性。 |
透明數據加密 | |
審計日志 |
通過審計日志可以精準分析指定時間段的所有數據操作,同時可以按照指定字段進行過濾篩選。 |
審計日志 |
高可用
功能集 |
功能 |
功能描述 |
參考文檔 |
容災備份 |
主備雙活 |
支持自動容災切換、雙集群請求并發等高級能力,支持與自建HBase/Cassandra構建混合主備。 |
主備雙活 |
跨機房強一致 |
跨機房部署,支持機房級故障的自動恢復,并保證數據的強一致。 |
多可用區部署 | |
備份恢復 |
Lindorm寬表引擎支持數據備份恢復功能,基于數據生態服務中的數據遷移將數據存儲至OSS中,定期全量備份數據,實時增量同步數據,來滿足對數據備份和數據恢復的需求。 |
備份恢復 |
產品生態
功能集 |
功能 |
功能描述 |
參考文檔 |
數據導入導出 |
HBase數據同步與遷移 |
支持將HBase中的數據不停機遷移、實時同步至Lindorm寬表引擎。 |
HBase數據遷移 |
SLS增量導入 |
通過云原生多模數據庫Lindorm控制臺將日志服務增量數據導入至Lindorm寬表。 |
SLS增量導入 | |
TSDB全量遷移至時序引擎 |
時間序列數據庫(Time Series Database,簡稱TSDB)全量遷移至Lindorm時序引擎。 |
TSDB全量遷移至時序引擎 | |
導入MongoDB數據 |
通過DataWorks將MongoDB的離線數據遷移至Lindorm寬表。 |
導入MongoDB數據 | |
通用批量導入 |
支持Bulkload(批量快速導入數據)功能,可以更快更穩定地導入數據。 |
通用批量導入服務 | |
導入Prometheus數據至時序引擎 |
使用Datax實現從Prometheus到Lindorm時序引擎的數據遷移。 |
通過DataX導入Prometheus數據 | |
從自建HDFS遷移數據 |
通過Distcp工具實現全量或增量的HDFS數據遷移,將在開源HDFS的數據平滑地遷移到Lindorm的文件引擎中。 |
從自建HDFS遷移數據 | |
從OSS遷移數據 |
將對象存儲OSS上的數據遷移至Lindorm文件引擎。 |
從OSS遷移數據 | |
TP庫數據歸檔 |
通過DMS將TP數據庫中的數據歸檔至Lindorm。 |
數據歸檔至Lindorm | |
開源生態融合 |
兼容HDFS |
Lindorm文件引擎100%兼容HDFS協議,支持通過HDFS Shell、HDFS FUSE進行訪問。 |
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兼容HBase和Cassandra |
Lindorm寬表引擎兼容HBase和Cassandra開源標準接口,提供了多種基于HBase API和Cassandra CQL的應用開發方式。 |
連接指南 | |
兼容Flink和Kafka |
流引擎兼容Flink和Kafka,流庫一體化。相比于傳統的復雜組合方案(由Kafka、Flink和數據庫組成),Lindorm提供了一體化的存儲、計算和查詢能力,簡化了運維操作,降低了開發成本。 |
兼容Flink和Kafka | |
易用性 |
統一SQL入口 |
通過SQL來完成對各引擎的操作。 |
Lindorm SQL語法手冊 |
存儲能力
功能集 |
功能 |
功能描述 |
參考文檔 |
數據存儲 |
數據讀寫 |
支持多種數據模型和查詢語言,支持kv型、文檔型、時間序列型等多種數據模型,支持使用SQL語言或開源API進行查詢和操作,用戶可以根據實際需求選擇進行讀寫操作。 |
數據讀寫 |
數據壓縮 |
除了HBase支持的Snappy算法,Lindorm還支持多種其他的壓縮算法,例如字典壓縮、ZSTD等,用戶可以根據實際情況選擇不同的算法進行壓縮。 |
數據壓縮 | |
多級存儲 |
支持冷熱數據分層存儲,從而降低存儲成本和提高存儲效率。用戶可以根據數據的訪問模式,靈活地選擇存儲介質。 |
多級存儲 |