云数据库 Cassandra 版
Cassandra是连续9年DB-Engines排名第一的宽表数据库，支持类SQL语法CQL，开发体验类似MySQL，可扩展PB级存储。推出企业版Lindorm for Cassandra云原生多模数据库，采用存储计算分离架构，支持海量数据的低成本存储和按需付费，具备更高性价比和更为丰富的企业级功能。
支持TTL，历史数据自动过期、自动清理，无需手动清理.-云数据库Cassandra版提供99.9%的SLA保障，以及可视化的数据库管理及监控告警平台，运维省心省力.高可用、易运维.海量数据存储分析.用于在线教育视频，短视频、监控视频等视频数据的实时存储、运营分析等场景。可提供高并发写，毫秒级低延迟的存储能力.-单节点故障，...
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云数据库HBase
阿里云云数据库 HBase 版（ApsaraDB for HBase）是基于 Hadoop 且100%兼容HBase协议的高性能、可弹性伸缩、面向列的分布式数据库，轻松支持PB级大数据存储，满足千万级QPS高吞吐随机读写场景。
云数据库 HBase 版是面向大数据领域的一站式NoSQL服务，100%兼容开源HBase并深度扩展，支持海量数据下的实时存储、高并发吞吐、轻SQL分析、全文检索、时序时空查询等能力，是风控、推荐、广告、物联网、车联网、Feeds流、数据大屏等场景首选数据库，是为淘宝、支付宝、菜鸟等众多阿里核心业务提供关键支撑的数据库.Lindorm...
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云原生分布式数据库PolarDB-X
阿里云云原生分布式数据库PolarDB-X（原DRDS升级版），可解决分库分表、海量数据存储、超高并发吞吐、复杂计算效率等问题。最高可支撑千万级并发和百PB级海量存储。
SQL Server是发行最早的商用数据库产品之一，支持复杂的SQL查询，性能优秀，对基于Windows平台.NET架构的应用程序具有完美的支持.云数据库RDS SQL Server 版.高可靠双机热备架构及可无缝扩展的集群架构，满足高读写性能场景及容量需弹性变配的业务需求.云数据库 Redis 版.云数据库MongoDB版支持ReplicaSet和Sharding两种...
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云速搭部署云数据库专属集群Mybase
通过云速搭设计一个Mybase专属集群部署架构包含AliSQL及Tair
MyBase不仅能保 障客户独享云资源更加安全、享受到云数据库服务的便捷灵活，同时还满足企业 对 数 据 库 合 规 性、安 全 性 和 高 性 能 的 要 求。详见:https://www.aliyun.com/product/apsaradb/cddc 文档版本：20220207 3 云速搭部署云数据库专属集群Mybase 云速搭架构设计入门 云速搭架构设计入门 方案架构 通过云速搭...
弹性裸金属自建ORACLE数据库单机版
场景描述 1.客户业务系统选型ORACLE数据库且不愿 做业务改造：由于历史原因，客户业务系统 只支持ORACLE数据库。适配开源数据库 业务改造量大，客户没有技术/时间去做改 造。 2.高性能：客户希望拥有比虚拟机更高的性能 和稳定性，以保障数据库高性能，支撑高并 发的业务系统； 3.高可用：在单机条件下，极端情况下数据库 发生宕机时，客户希望能快速拉起数据库服 务，减少停机时间； 4.数据安全性：极端情况下能找回数据。数据 备份和恢复更方便。
2.如何利用云上资源和产品优势兼顾单机数 据库的可用性；3.如何快速备份和恢复数据库数据，保证云上 数据的安全性。产品列表 最佳实践频道 阿里云最佳实践分享群 专有网络 VPC 弹性公网 IP 弹性裸金属服务器 块存储 云速搭 CADT 云服务器 ECS（产品名称）文档模板（手册名称）/文档版本信息 阿里云 弹性裸金属（神龙）自建 ...
DBS通过IPSec VPN备份自建数据库
场景描述 客户业务系统部署在IDC或者公有云环境，对业 务数据有云上备份需求。在客户交流过程中，基 于数据高可用和灾备需求，要求将数据备份至阿 里云OSS的存储空间，同时备份数据流基于 IPSecVPN/专线进行安全传输。 解决的问题 自建数据库的云上/跨云备份需求 DBS提供了完善的备份机制和API OSS的分层存储机制降低备份集储存成本 基于IPSecVPN/专线进行安全传输。 产品列表 VPC，ECS，DBS，VPN网关，OSS
扩展性 除了支持备份阿里云数据库，DBS还支持将 ECS自建数据库、本地机房数 据库、其他云厂商数据库备份到阿里云上。除了支持恢复到原始数据库，DBS还支持恢复到其他环境，如本地数据库通 过 DBS备份，恢复到阿里云数据库上。文档版本：20210812 2 DBS通过 IPSec VPN备份自建数据库 前置条件 前置条件 在进行本文操作之前，...
弹性裸金属自建ORACLE数据库双机
场景描述 1.客户业务系统选型ORACLE数据库且不愿做 业务改造：由于历史原因，客户业务系统只支持 ORACLE数据库，客户没有技术/时间去做技术栈 改造。 2.高性能：希望拥有比虚拟机更高的性能和稳定 性，以保障数据库高性能，支撑高并发的业务系 统。 3.高可用：追求数据库服务的高可用，在某一台数 据库服务器宕机时快速切换备机，实现对业务应 用的最小影响。 4.数据安全性：极端情况下能找回数据，数据备份 和恢复更方便。
验证文档内容 文档版本：20220207 I 弹性裸金属自建 ORACLE数据库双机 前言 前言 概述 本实践演示基于弹性裸金属的云上 ORACLE双机搭建最佳实践，通过 DG实现两个 可用区实例数据同步，配合 TAF技术，在主库宕机时将应用连接切换到备库，保障数 据库高可用性。应用范围 第三方云平台或线下 IDC需要使用阿里云日志服务生态。...
高性能数据库ECS测试及选型
概述 客户自建高性能数据库（如电商大促）在做ECS选型时，对磁盘的IO、网络的吞吐都有很大要求，为了跟接近真实业务场景，使用HammerDB选定真实业务模型测试其TPM。通过对比TPM对比ECS性价比进行选型。同时使用FIO测试磁盘性能作为参考。 适用场景 自建数据库性能测试 磁盘性能测试 ECS选型建议 技术架构 本实践方案基于如下图所示的技术架构和主要流程编写操作步骤： 方案优势 基于标准的TPC-C测试，接近真实业务场景。 提供多规格实例测试，快速选择最优性价比实例。
文档版本：20201104 30 高性能数据库 ECS测试及选型 TPC-C测试 步骤7 双击 Vitual User下的 Options进行测试用户并发数设置。步骤8 设置为 50个用户确定（根据业务系统并发用户数据进行评估，模拟真实场景）。步骤9 窗机 Create创建用户。文档版本：20201104 31 高性能数据库 ECS测试及选型 TPC-C测试 步骤10 双击 Run开始...
云数据库RDS MySQL版备份恢复
场景描述 用户数据库数据， 部分需要快速、 小颗粒度恢复、 部分需要异地备份、部分需求长期归档。 当前自建 MySQL 上建立完善的备份/恢复系统无法完美满足用户需求， 且建设/维护成本很高。 RDS 的完善的备份/恢复方案可以有效帮助到用户。 方案优势 1. 可以方便实现本地备份及库表级别快速恢复， 快速应对误操作误删除等逻辑错误， 降低业务损失。 2. 可以方便实现异地备份， 实现数据级容灾， 满足合规要求。 3. 可以方便将数据进行归档， 实现长期数据的高性价比保存方案。 4. 有效提升用户数据备份效率， 降低维护工作量。 解决问题 1. 自建数据库发生误操作时恢复复杂 2. 部分数据发生错误进行恢复时可能影响其他数据访问 3. 异地备份操作复杂 4. 长期数据保存成本较高 5. 备份恢复系统维护所需人力成本较高
数 据备份默认开启且无法关闭，您可以根据需要设置数据备份的周期、时间及保留天数。在需要恢复数据，比如需要使用真实数据进行业务测试时，可以使用数据备份恢复出 一个新的数据库实例来满足需求，同时避免污染线上数据库。2.1.备份设置 步骤1 实例页面左侧导航栏选择备份恢复，在备份设置中单击数据备份设置右边的编辑。...
基于MyBase构建自主可控数据库和高弹性应用实践
一些企业级客户上云前，会重点关心数据库是否自主可控，包括云资源独享、自主可运维、获取OS 权限等特点，同时又要兼顾数据库合规性、安全性和高性能的要求；并力求在业务弹性下合理利用云产品降低数据和应用成本，弹性地支持业务。本实践为此类用户提供相关实践参考。
云数据库专属集群为 客户独享云资源更加安全，用户既享受到云数据库服务的便捷灵活，又满足企业 对 数 据 库 合 规 性、安 全 性 和 高 性 能 的 要 求。详见：https://www.aliyun.com/product/apsaradb/cddc 堡垒机：集中管理资产权限，全程记录操作数据，实时还原运维场景，助力企业用 户构建云上统一、安全、高效运维...
阿里云时序时空数据库TSDB
时序时空数据库 ( Time Series and Spatial-Temporal Database , 简称 TSDB) 是一种集时序数据高效读写，压缩存储，实时计算能力为一体的数据库服务，可广泛应用于物联网和互联网领域，实现对设备及业务服务的实时监控，实时预测告警。
阿里云时间序列数据库(Lindorm Time Series Database,简称 TSDB)是云原生多模数据库Lindorm中负责时序数据处理的专用引擎，具有时序数据高并发写入，高压缩比存储，实时时序指标聚合、统计、预测及ML/AI计算等能力，可广泛应用于物联网、车联网、工业互联网和智能化运维等领域，能够支撑应用层实现对工业设备、汽车、终端、...
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阿里云数据库快速搭建疫情分析系统最佳实践
疫情态势分析和防控任务迫在眉睫，如果快速搭建高效的疫情态势分析系统是众多部门和单位的难题，阿里云polardb for PG+Ganos解决方案可在极短时间内完成分析系统搭建，有效助力疫情防。 方案优势： 1、性能优越：Ganos作为自研的时空数据库引擎，相比postgis性能更优秀。 2、安全稳定：故障自动切换自愈，资源隔离，多副本存储。 3、简单易用：开箱即用，兼容postgresql，打通quickbi快速搭建数据分析展示。 4、功能强大：相比postgis在时空模型上做了较多扩充，支持几何模型，栅格模型，网络模型，时空轨迹模型，点云模型，拓扑网络模型。
阿里云数据库快速搭建疫情分析系统 最佳实践 业务架构 场景描述 疫情降临，疫情态势分析和防控任务迫在眉 睫，如果快速搭建高效的疫情态势分析系统 第三方 GIS数据接入 是众多部门和单位的难题，阿里云 RDS PG+Ganos解决方案可在极短时间内完成 分析系统搭建，有效助力疫情防控。GIS数据管理平台 方案优势 1.快速搭建，快速...
OA云资源申请流程自动化
在企业级客户场景中，对云资源的使用通常需要经过内部OA流程审批通过后再进行部署。本最佳实践致力于提供一个通用解决方案，以解决OA云资源申请流程中的自动化问题，提高运维效率，以更好地支撑业务创新。
文档版本：20240130 30 OA云资源申请流程自动化 CADT自动化集成配置 4.CADT 自动化集成配置 章节 3创建的申请流程，在审批通过后会通过 OA的流程流转集成功能，将申请单数据同 步到 RDS的数据库表 cadt_task_21中，并且标记字段 status 为“approved”，所以需 要在 cadt-agent-ecs上对此表上的任务进行扫描后然后执行相应...
大数据workshop
大数据workshop
在 HoloWeb控制台，选择 SQL编辑器，然后点击新增 SQL窗口，选择对应的数 据库，编辑填写相应的 DDL建表语句（默认数据表的属性是列存模式，列存模式更 适合 OLAP数据分析，数据表的行存模式更适合高 QPS点查询场景）。1.首先创建 ads_province_info表。文档版本：20210628（发布日期）42 阿里云最佳实践大数据 WorkShop ...
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最佳实践
相关产品：块存储,云服务器ECS,云数据库RDS MySQL 版,对象存储 OSS,弹性公网IP,数据传输,DataWorks,大数据计算服务 MaxCompute,DataV数据可视化,实时计算,数据总线,Quick BI,Hologres
金融专属大数据workshop
实践目标 学习搭建一个实时数据仓库，掌握数据采集、存储、计算、输出、展示等整个业务流程。 整个实时数据仓库系统全部基于阿里云产品进行架构搭建，用户可以掌握并学会运用各个服务组件及各个组件之间如何联动。 理解阿里云原生实时离线一体数仓解决方案架构以及掌握交付落地的实践使用方法。 前置知识要求 熟练掌握SQL语法 对大数据体系系统知识有一定的了解
在HoloWeb控制台，选择SQL编辑器，然后点击新增SQL窗口，选择对应的数 据库，编辑填写相应的DDL建表语句（默认数据表的属性是列存模式，列存模式更 适合OLAP数据分析，数据表的行存模式更适合高QPS点查询场景）。1.首先创建ads_province_info表。文档版本：20210803（发布日期）39阿里云最佳实践金融大数据WorkShop 最佳...
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相关产品：块存储,云服务器ECS,云数据库RDS MySQL 版,对象存储 OSS,弹性公网IP,数据传输,DataWorks,大数据计算服务 MaxCompute,DataV数据可视化,实时计算,数据总线,Quick BI,Hologres
阿里云最佳实践离线大数据workshop
本最佳实践，首先搭建一个简化的电商 demo 系统，然后为此 demo 系统构建一套离 线大数据分析系统。 实践目标 1. 学习搭建一个离线大数据分析系统，学习从数据采集到数据存储和业务分析的业 务流程。 2. 整个离线大数据分析系统全部基于阿里云产品进行搭建，学习掌运用各个服务组 件及各个组件之间如何联动。 背景知识要求 熟练掌握 SQL 语法 对大数据体系系统知识有一定的了解
MaxCompute向用户提供了完善的数据导入方 案以及多种经典的分布式计算模型，能够更快速的解决用户海量数据计算问题，有 效 降 低 企 业 成 本，并 保 障 数 据 安 全。详 见：https://help.aliyun.com/product/27797.html Dataworks：DataWorks基于MaxCompute/EMR/MC-Hologres等大数据计算引 文档版本：20210802（发布...
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相关产品：云服务器ECS,云数据库RDS MySQL 版,对象存储 OSS,日志服务（SLS）,大数据计算服务 MaxCompute,DataV数据可视化,数据总线,Quick BI,云速搭
基于Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析
在互联网、游戏行业中，常常需要对用户行为日志进行分析，通过数据挖掘，来更好地支持业务运营，比如用户轨迹，热力图，登录行为分析，实时业务大屏等。当业务数据量达到千亿规模时，常常导致分析不实时，平均响应时间长达10分钟，影响业务的正常运营和发展。 本实践介绍如何快速收集海量用户行为数据，实现秒级响应的实时用户行为分析，并通过实时流计算Flink/Blink、云数据库ClickHouse等技术进行深入挖掘和分析，得到用户特征和画像，实现个性化系统推荐服务。 通过云数据库ClickHouse替换原有Presto数仓，对比开源Presto性能提升20倍。 利用云数据库ClickHouse极致分析性能，千亿级数据分析从10分钟缩短到30秒。 云数据库ClickHouse批量写入效率高，支持业务高峰每小时230亿的用户数据写入。 云数据库ClickHouse开箱即用，免运维，全球多Region部署，快速支持新游戏开服。 Flink+ClickHouse+QuickBI
关键技术选型 1.1.ClickHouse vs Presto 面对海量的数据，我们如何进行数据库的选项，这里对比了开源的两种常见分析性数 据库。ClickHouse对数据采用有序存储的方式，其核心思想是充分利用了磁盘批量顺序读写 的性能要远远高于随机读写的特征，并且结合 LSM tree的设计进一步进行优化，使得 写性能达到最优（可达到 200MB/S...
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