云数据库 OceanBase 实例产生的费用与实例所在的地域、部署方案、节点规格、使用时长、数据盘和日志盘的存储空间及存储时长有关。部署方案 云数据库 OceanBase 支持多机房部署、双机房部署和单机房部署三种部署方案。详情参见 部署方案。多...
DMS的数据方案提供数据变更、数据导出、数据追踪、环境构建的功能，通过本文您可以了解数据方案的各项功能详情。一级功能 二级功能 功能描述 结构变更 结构设计 可以对目标库、表进行符合研发规范的表结构设计，保障多套环境（例如开发环境...
数据管理DMS 的空库初始化功能支持将源数据库的表结构同步至空数据库中（数据库中不存在任何表），实现快速同步数据库表结构，适用部署多区域、多单元的数据库环境。前提条件 支持的数据库类型如下：MySQL：RDS MySQL、PolarDB MySQL版、...
利用Lindorm自研的数据压缩存储和存储优化能力，海量低价值密度的监控数据存储成本也有大幅度降低。为适应日趋复杂化多样化的终端设备、边缘设备、传感器以及第三方系统数据源采集、上报的异构数据，如图3所示，阿里 云原生多模数据库 ...
主备两份数据存储。主备日志复制同步模式下，影响主库性能。异步模式下，备库延迟存在数据丢失风险。部署及切换复杂，需保证切换工具的高可用。传统数据库搬站上云 传统数据库，例如：Oracle/RAC，SAP HANA等基于SAN之上构建。与SAN相比，...
前提条件 支持的数据库类型如下：MySQL：RDS MySQL、PolarDB MySQL版、MyBase MySQL、PolarDB分布式版、AnalyticDB MySQL 3.0、其他来源MySQL SQL Server：RDS SQL Server、MyBase SQL Server、其他来源SQL Server PostgreSQL：RDS ...
连续查询是一种简化的流计算能力，能够定期执行SQL查询，将查询结果存储在指定的数据表中，可用于预降采样和预计算，实现数据降精度长期存储以及查询性能提升。本文介绍Lindorm时序引擎连续查询的概念、使用方法和常见场景。背景信息 在...
PolarDB支持的数据冷存模式包含以下三种：将整表数据存储在OSS中，索引存储在云盘中，降本后还能有良好的访问性能；只将表中的LOB字段、辅助性字段独立存储在OSS中；只将分区表中的过期子分区存储在OSS中，热分区存储在云盘中，这是比较...
计费方式 数据备份：请查看【通知】2023年12月27日起PolarDB-X 2.0备份恢复启动商业化。日志备份：当前仅收取使用实例存储空间的费用，计费方式和 PolarDB-X 存储空间的价格与计费方式一致，详情请参见 存储空间价格。数据恢复：由于数据是...
PolarDB支持的数据冷存模式包含以下三种：将整表数据存储在OSS中，索引存储在云盘中，降本后还能有良好的访问性能；只将表中的LOB字段、辅助性字段独立存储在OSS中；只将分区表中的过期子分区存储在OSS中，热分区存储在云盘中，这是比较...
且需要使用复杂的检索或大数据分析时，如果原有数据库的数据架构不能满足现在的业务需求或改造成本较大，则您可以通过DataWorks数据集成服务将现有数据库中的数据迁移到Tablestore表中存储和使用。您还可以通过DataWorks数据集成服务实现...
结构迁移 在结构迁移阶段，DTS将待迁移对象的结构定义从源数据库迁移到目标数据库，例如表、视图、触发器和存储过程。对于异构数据库之间的结构迁移，DTS会将源库的结构定义转换为目标库支持的结构定义，例如将Oracle数据库中的NUMBER数据...
数据迁移功能帮助您实现同构或异构数据源之间的数据迁移，适用于数据上云迁移、阿里云内部跨实例数据迁移、数据库拆分扩容等业务场景。本文将介绍数据迁移功能支持的数据库、版本和迁移类型，以及具体的配置文档。收费策略 DTS数据迁移涉及...
DataV-Card可视分析创作间是一款面向高频数据处理的业务人员、零代码的数据可视分析产品，提供简单、直观、易于使用的数据准备、洞察发现、可视化分析工具，通过具象、生动、有趣的方式快速理解数据，让更多用户能便捷高效地利用数据可视化...
背景信息 阿里云数据湖构建是一款全托管的快速帮助用户构建云上数据湖的服务，产品为云原生数据湖提供了统一的元数据管理、统一的权限与安全管理、便捷的数据入湖能力以及一键式数据探索能力，详细信息请参见 数据湖构建产品简介。...
冷热分层存储 数据存储支持自动冷热分层，同时 表格存储 支持高性能实例和容量型实例两种实例规格来满足不同业务的数据存储需求。实例规格 描述 高性能实例 适用于对读写性能和并发都要求非常高的场景，例如游戏、金融风控、社交应用、推荐...
更新分析存储的数据生命周期 当需要清理分析存储中的历史数据或者希望延长数据保存时间时，您可以使用 UpdateTimeseriesAnalyticalStore 接口更新时序分析存储的数据生命周期TTL配置。更新分析存储的TTL后，表格存储 会自动异步清理分析...
更新分析存储的数据生命周期 当需要清理分析存储中的历史数据或者希望延长数据保存时间时，您可以使用 UpdateTimeseriesAnalyticalStore 接口更新时序分析存储的数据生命周期TTL配置。更新分析存储的TTL后，表格存储 会自动异步清理分析...
针对存放在对象存储OSS上的数据，阿里云提供多种数据备份方式，以满足不同场景的备份需求。本文介绍备份OSS数据的几种主要方式。说明 备份存储空间会产生请求、数据取回等费用，费用详情请以实际备份方式为准。通过定时备份功能进行备份 云...
大数据分析 低频存储可以为基因测序数据、GIS地理信息数据、票据影像数据和音频录音文件数据等海量非结构化的数据提供低成本、大容量的存储空间，同时还可以实时访问数据。备份存储 若您使用通用型NAS作为MySQL、Redis、MongoDB等数据库的...
对比项 子项目 开源Clickhouse实时数仓 开源Hive离线数仓 阿里云Iceberg数据湖 系统架构 架构 计算存储一体 计算存储分离 计算存储分离 多计算引擎支持 不支持 支持 支持 数据存储在对象存储 不支持 支持不完善 支持 数据存储在HDFS 不支持...
基本概念 内部数据：保存在StarRocks中的数据。外部数据：保存在外部数据源（例如Apache Hive、Apache Iceberg和Apache Hudi）中的数据。Catalog StarRocks 2.3及以上版本支持Catalog功能，方便您轻松访问并查询存储在各类外部源的数据。...
可实时更新的列式存储引擎 StarRocks采用了先进的列式存储引擎，将相同类型的数据以按列的方式进行连续存放。这种存储方法使数据能够采用更为高效的编码策略，不仅提升了数据的压缩率，降低了存储成本，同时也减少了查询过程中的磁盘I/O...
列存即列式存储，是一种将数据按列进行存储和处理的数据管理方式。Lindorm计算引擎支持将半结构化、结构化数据以列存方式进行存储，相较于行式存储，列式存储的查询响应时间更短，消耗IO更少。本文介绍如何通过计算引擎访问Lindorm列存数据...
因此车联网场景下车辆轨迹数据存储与分析的需求如下：数据存储：车辆轨迹数据会随着时间动态变化，要长期保存车辆轨迹信息，需要单表规模极大以及高性价比存储。数据写入：面向众多车辆，需要支持百万级节点实时写入。数据检索：根据多个...
当前使用的数据存储、读写吞吐量较多，如何降低成本？表格存储提供了资源包的付费方式，用于降低使用成本。购买资源包即可根据购买资源与时长享受不同的使用折扣。关于资源包的更多信息，请参见 资源包介绍。资源包类型包括按量写CU套餐、...
本文主要说明您的数据库存储DBFS会在什么情况下产生欠费，以及欠费之后的注意事项。欠费场景 当您的DBFS服务处于以下情况时，将产生欠费：您绑定的账户余额不足。注意信息 如果您的DBFS服务产生欠费，请知悉：当DBFS服务处于欠费状态，DBFS...
时序引擎也支持创建多个数据库，不同的数据库在存储层面进行物理隔离，支持设置不同的数据有效期（TTL）、时间分区和冷热存储分界线。创建数据库的具体操作，请参见 CREATE DATABASE。示例 创建一个名为DB1的数据库，设置数据为不过期。...
基于全新打造的分布式块存储（Distributed Storage）和文件系统（Distributed Filesystem），存储容量可以在线平滑扩展，不会受到单个数据库服务器的存储容量限制，可应对上百TB级别的数据规模。数据多副本、Parallel-Raft协议 数据库存储...
基于全新打造的分布式块存储（Distributed Storage）和文件系统（Distributed Filesystem），存储容量可以在线平滑扩展，不会受到单个数据库服务器的存储容量限制，可应对上百TB级别的数据规模。数据多副本、Parallel-Raft协议 数据库存储...
数据源支持情况 数据集成目前支持40种以上的数据源类型（包括关系型数据库、非结构化存储、大数据存储、消息队列等），通过定义来源与去向数据源，并使用数据集成提供的数据抽取插件（Reader）、数据写入插件（Writer），实现任意结构化、...
方式二：从系统导出的数据字典文件。单击 导入。单击 确定。导入完成以后，可以在 数据字典管理 页面查看已导入的数据字典。后续步骤 创建完数据字典后，需要物理化数据字典方便数据元、指标、维度的引用数据字典，具体操作，请参见 物理化...
方式二：从系统导出的数据字典文件。单击 导入。单击 确定。导入完成以后，可以在 数据字典管理 页面查看已导入的数据字典。后续步骤 创建完数据字典后，需要物理化数据字典方便数据元、指标、维度的引用数据字典，具体操作，请参见 物理化...
据Gartner统计，到2025年实时数据占比达30%，其中非结构数据占比达80%，同时数据存储云上规模达45%，而云上数据库规模可达75%。从数仓分析市场增长来看，据Global Market Insights分析，2019-2025全球年复合增长超过12%，中国则大于15%，...
MaxCompute支持使用外部表功能查询和分析存储于OSS等外部存储系统的数据。该机制使得用户可以无需将数据导入到MaxCompute内部存储，直接对外部数据进行操作，从而提供了数据处理的灵活性和方便性。背景信息 MaxCompute SQL作为分布式数据...
在MaxCompute的使用过程中，如果已经积累了大量数据占用了大量存储资源，且已经通过削减数据存储生命周期和删除非必要数据等方式进行了治理，在您的存储预算有限，计算资源还有冗余的情况下，可以考虑使用数据重排方式对存储空间进行优化。...
随着业务发展，数据库系统中会积累大量访问频率很低甚至为0的数据，这些数据的积累容易导致如下问题：历史数据和最新数据存储在同一数据库系统中，导致磁盘空间不足。大量数据共享数据库系统的内存、缓存空间、磁盘IOPS等，导致性能问题。...
DLA Ganos是基于云原生数据湖分析（Data Lake Analytics，DLA）系统设计开发的，面向时空大数据存储与计算的数据引擎产品。基于DLA无服务器化（Serverless）数据湖分析服务与内置的Spark计算引擎，DLA Ganos打通了阿里云各个存储系统，如...
优势 一库统管 原生支持丰富的时空多模多态数据类型 Ganos原生支持几何、栅格、轨迹、地理网格等不同数据类型、存储结构和函数计算能力，可替代“多种数据类型，多种存储方式”的传统技术框架，提供仅用一种数据库即可进行全量时空数据统一...
优势 一库统管 原生支持丰富的时空多模多态数据类型 Ganos原生支持几何、栅格、轨迹、地理网格等不同数据类型、存储结构和函数计算能力，可替代“多种数据类型，多种存储方式”的传统技术框架，提供仅用一种数据库即可进行全量时空数据统一...