典型場景

• 數據倉庫服務

  您可以通過數據傳輸服務（DTS）或數據集成服務（DataX），將云數據庫（例如RDS、PolarDB）或自建數據庫批量同步到云原生數據倉庫AnalyticDB PostgreSQL版。云原生數據倉庫PostgreSQL版支持對海量數據的復雜ETL進行處理，這些操作任務也可以被DataWorks調度。同時它還支持高性能的在線分析能力，可以通過Quick BI、DataV、Tableau、帆軟等即時查詢數據，并將數據以報表形式展現。

• 大數據分析平臺

  對于MaxCompute、Hadoop和Spark中保存的海量數據，可通過采用數據集成服務（DataX）或通過對象存儲服務（OSS），快速批量導入到云原生數據倉庫AnalyticDB PostgreSQL版，幫助您實現高性能分析處理和在線數據探索。

• 數據湖分析

  云原生數據倉庫AnalyticDB PostgreSQL版可以通過外部表機制，高并行直接訪問海量云存儲OSS上的數據，構筑阿里云統一數據湖分析平臺。

產品功能優勢

針對主要的OLAP業務，云原生數據倉庫AnalyticDB PostgreSQL版具備以下優勢。

• ETL離線數據處理

  面對復雜SQL優化和海量數據大規模聚合分析等挑戰，云原生數據倉庫AnalyticDB PostgreSQL版具有如下技術優勢：

  • 支持標準SQL、OLAP窗口函數和存儲過程。
  • ORCA分布式SQL優化器，復雜查詢免調優。
  • MPP多節點全并行計算，PB級數據秒級響應。
  • 基于列存儲的高性能大表掃描，極高壓縮比。
• 在線高性能查詢

  面對任意維度數據即時探索和數據實時入庫更新等挑戰，云原生數據倉庫AnalyticDB PostgreSQL版具有如下技術優勢：

  • 高吞吐數據寫入及更新（如INSERT、UPDATE、DELETE）。
  • 行存儲及多種索引（如B-tree、Bitmap），點查詢毫秒級返回。
  • 支持分布式事務，標準數據庫隔離級別，支持HTAP混合負載。
• 多模數據分析

  面對多種非結構化數據源的挑戰，云原生數據倉庫AnalyticDB PostgreSQL版具有如下技術優勢：

  • 支持PostGIS插件擴展，實現地理數據分析處理。
  • 通過MADlib插件擴展，內置多種機器學習算法，實現AI Native DB。
  • 支持通過向量檢索，實現非結構化數據（如圖片、語音、文本）的高性能檢索分析。
  • 支持JSON等格式，支持日志等半結構化數據處理分析。