云数据库RDS PostgreSQL
云数据库RDS PostgreSQL 版完全兼容开源PostgreSQL,基于云原生架构,软硬协同优化,提供稳定可靠、高性价比的数据库服务。通过丰富的插件拓展,支撑各领域场景化业务,如自研Ganos多维多模时空引擎及开源PostGIS地理信息引擎、向量引擎、时序引擎等百余款插件。
推荐搭配产品 云服务器 ECS 对象存储 OSS产品动态2020-04-03 新功能/规格 RDS PostgreSQL 支持SQL Server和Sybase外部表 查看详情 2020-04-06 新功能/规格 RDS PostgreSQL V11发布时空管理插件ganos 2.7版本,增强空间栅格对象处理 查看详情 2020-04-06 新功能/规格 RDS PostgreSQL V11发布oss_fdw冷热分离存储插件 查看详情...
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云数据库 RDS
阿里云云数据库RDS是一种安全稳定可靠、高性价比、可弹性伸缩的关系型数据库服务,支持包括 MySQL、PostgreSQL、SQL Server 等数据库引擎,拥有全套解决方案助力企业轻松数据库上云。
产品解决方案文档与社区权益中心定价云市场合作伙伴支持与服务了解阿里云AI 助理备案控制台云数据库 RDS云数据库 RDS云数据库 RDS MySQL 版云数据库 RDS PostgreSQL 版云数据库 RDS SQL Server 版云数据库 RDS MariaDB 版瑶池数据库产品概述产品功能选型与定价入门与试用技术解决方案相关资源控制台文档联系我们立即购买高...
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云数据库RDS SQL Server
阿里云SQL Server数据库已含微软License,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,广泛应用于新零售、医疗、房地产等行业。
云大使通用分享模块.<云数据库 RDS.云数据库 RDS SQL Server 版.云数据库 RDS SQL Server 版是一种稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务,拥有微软 SQL Server ...查看SQL Server使用文档.了解Open API和SDK使用.快速使用SQL Server产品.SQL Server上手实操.95A_通用引导卡片.阿里云-创客-用户渠道ID.阿里云-创客-用户渠道ID.
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数据传输服务DTS
阿里云数据传输服务集数据迁移、订阅及实时同步功能于一体,能够解决公共云、混合云场景下,远距离、毫秒级异步数据传输难题,支持关系型数据库、NoSQL、大数据(OLAP)等数据源,其底层基础设施采用阿里双11异地多活架构,为数千下游应用提供实时数据流,已在线上稳定运行7年之久。
MySQL、SQL Server->SQL Server、PostgreSQL->PostgreSQL、MongoDB->MongoDB、Redis->Redis、Oracle->Oracle等多种数据源到RDS的上云迁移。查看迁移支持的数据库类型>异构数据源间数据迁移 支持Oracle->MySQL、MySQL->DRDS、MySQL->OceanBase、DB2->MySQL等异构数据源间的数据迁移。热迁移 支持数据的结构迁移、全量迁移、...
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数据管理与服务
数据管理与服务作为阿里云产品六大版块之一,面向不同业务场景,阿里云提供数据存储、分析、应用等全链路能力,满足企业客户全方位的数据处理需求,实现计算和存储分离、资源解耦、数据移动减化,用以满足行业快速发展的需求和趋势,利用数据重塑其业务。
云数据库 RDS SQL Server 版.云原生分布式数据库 PolarDB-X.云数据库 Redis 版.云数据库 MongoDB 版.云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL 版.数据传输服务 DTS.数据库备份 DBS.云原生内存数据库 Tair.云数据库专属集群 MyBase.云数据库 ClickHouse 版.数据库自治服务 DAS.云原生大数据计算服务 MaxCompute.大数据开发治理...
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自建Hive数据仓库跨版本迁移到阿里云Databricks数据洞察
自建Hive<em>数据</em>仓库跨版本迁移到阿里云Databricks<em>数据</em>洞察
场景描述 客户在IDC或者公有云环境自建Hadoop集群构建数据仓库和分析系统,购买阿里云Databricks数据洞察集群之后,涉及到数仓数据和元数据的迁移以及Hive版本的订正更新。 方案优势 1. 全托管Spark集群免运维,节省人力成本。 2. Databricks数据洞察与阿里云其他产品(OSS、RDS、MaxCompute、EMR)进行深度整合,支持以这些产品为数据源的输入和输出。 3. 使用Databricks Runtime商业版引擎相比开源Spark性能有3-5倍的提升。 解决问题 1. Hive数仓数据迁移OSS方案。 2. Hive元数据库迁移阿里云RDS方案。 3. Hive跨版本迁移到Databricks数据洞察使用Delta表查询以提高查询效率。
自建 Hive数据仓库跨版本迁移到阿里云 Databricks数据洞察 业务架构 场景描述 客户在 IDC或者公有云环境自建 Hadoop集群 构建数据仓库和分析系统,购买阿里云 Databricks数据洞察集群之后,涉及到数仓 和元数据的迁移以及 Hive版本的订正更新。方案优势 1.全托管 Spark集群免运维,节省人力成 本。2.Databricks数据洞察...
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数据集成 Data Integration
阿里云数据集成 Data Integration是跨异构数据、低成本、弹性扩展的数据采集同步平台,为DataX的商业版,支持ETL,支持50+数据源跨网络离线(全量/增量)同步。
支持PostgreSQL、SQL Server、DRDS、PolarDB、AnalyticDB for PostgreSQL、HybridDB for MySQL、AnalyticDB for MySQL 3.0和DM类型的数据源整库迁移至MaxCompute.52A_【标题】行业实战场景.谢赟辉,靖鑫,也树.互联网业务变化与增量速度都非常快,通过DataWorks构建简单、灵活,弹性的技术架构满足业务发展需求.构建实时离线...
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云原生数据仓库AnalyticDB MySQL数据仓库
阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版(简称AnalyticDB)是融合数据库、大数据技术于一体的云原生企业级数据仓库平台。云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版支持数据实时写入和同步更新、实时计算和实时服务,可用于构建企业级报表系统、数据仓库和数据服务引擎。
支持数据库(RDS、PolarDB-X、PolarDB、Oracle、SQL Server等),大数据(Flink、Hadoop、EMR、MaxCompute)、OSS、日志数据(Kafka、SLS等)以及本地数据导入.支持多数据源接入.支持一键建仓,通过简单几步配置即可将RDS、PolarDB MySQL、或者日志服务中某个日志库中的数据快速同步到ADB集群中。支持将MySQL分库分表的数据...
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数据湖-在线学习场景数据分析
<em>数据</em>湖-在线学习场景<em>数据</em>分析
场景描述 本场景以在线教育中一个答题闯关类的应用为 例,使用WebServer来模拟演示这类日志数据 的分析处理。通过Nginx和Pythonflask搭建 WebServer,模拟应用中的关键页面,比如登 录、课程内容等,之后构造若干用户使用的模拟 日志数据,投递到数据湖进行分析后获取应用 PV、UV、课程内容访问排行、平均得分等等。 解决问题 基于数据湖(EMR+OSS)搭建大数据平台。 EMR和OSS使用和配置。 数据统一存储到OSS。 产品列表 E-MapReduce 对象存储OSS 云服务器ECS 访问控制RAM 专有网络VPC
通过Nginx和Pythonflask搭建WebServer,模拟应用中的关 键页面,比如登录、课程内容等,之后构造若干用户使用的模拟日志数据,投递到 湖进行分析后获取应用PV、UV、课程内容访问排行、平均得分等等。方案优势  支持超过10亿条元数据规模的数据管理,同时支持高可靠和高可用。 支持元数据实时备份和重建集群快速恢复...
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DTS数据同步集成MaxCompute数仓
DTS<em>数据</em>同步集成MaxCompute数仓
场景描述 本文Step by Step介绍了通过数据传输服务 DTS实现从云数据库RDS到MaxCompute的 数据同步集成,并介绍如何使用DTS和 MaxCompute数仓联合实现数据ETL幂等和数 据生命周期快速回溯。 解决问题 1.实现大数据实时同步集成。 2.实现数据ETL幂等。 3.实现数据生命周期快速回溯。 产品列表 MaxCompute 数据传输服务DTS DataWorks 云数据库RDS MySQL 版
数据抽取不幂等或容错率低,如凌晨 0:00启动的 ETL任务因为各种原因(数据库 HA切换、网络抖动或 MAXC写入失败等)失败后,再次抽取无法获取 0:00时的 状态。2.针对不规范设计表,如没有 create_time/update_time的历史遗留表,传统 ETL需 全量抽取。3.实时性差,抽取数据+重试任务往往需要 1-3小时。另外数据库的数据...
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电商网站数据埋点及分析
电商网站<em>数据</em>埋点及分析
场景描述 数据埋点是数据产品经理、数据运营以及数据分 析师,基于业务需求(例如:CPC点击付费广 告中统计每一个广告位的点击次数),产品需求 (例如:推荐系统中推荐商品的曝光次数以及点 击的人数)对用户行为的每一个事件对应的位置 进行开发埋点,并通过SDK上报埋点的数据结 果,记录数据汇总后进行分析,推动产品优化或 指导运营。 解决问题 1.电商网站广告位效果统计分析 2.电网网站推荐商品曝光、点击、购买等行为统 计分析 3.电商网站用户分布分析 4.电商网站页面热点图分析等 产品列表 日志服务SLS Dataworks 云服务器ECS 云数据库RDS版 负载均衡SLB 专有网络VPC
RDS基于阿里云分布式文件系统和 SSD盘高性 能存储,支持 MySQL、SQL Server、PostgreSQL、PPAS和 MariaDB引擎,提 供了容灾、备份、恢复、监控、迁移等方面的全套解决方案,彻底解决数据库运维 的烦恼。更多信息,请参见云数据库 RDS MySQL 版简介 文档版本:20220127 II 电商网站数据埋点及分析 前言 ...
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基于DataWorks的大数据一站式开发及数据治理
基于DataWorks的大数据一站式开发及<em>数据</em>治理
概述 基于Dataworks做大数据一站式开发,包含数据实时采集到kafka通过实时计算对数据进行ETL写入HDFS,使用Hive进行数据分析。通过Dataworks进行数据治理,数据地图查看数据信息和血缘关系,数据质量监控异常和报警。 适用场景  日志采集、处理及分析  日志使用Flink实时写入HDFS  日志数据实时ETL  日志HIVE分析  基于dataworks一站式开发  数据治理 方案优势  大数据一站式开发,完善的数据治理能力。  性能优越:高吞吐,高扩展性。  安全稳定:Exactly-Once,故障自动恢复,资源隔离。  简单易用:SQL语言,在线开发,全面支持UDX。  功能强大:支持SQL进行实时及离线数据清洗、数据分析、数据同步、异构数据源计算等Data Lake相关功能 ,以及各种流式及静态数据源关联查询。
通过 日志数据实时 ETL Dataworks进行数据治理,数据地图查看数据信息和 血缘关系,数据质量监控异常和报警。日志 HIVE分析 基于 DataWorks一站式开发 数据治理 产品列表 最佳实践频道 阿里云最佳实践技术分享群 实时计算、EMR EIP、VPC ECS DataWorks 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 ...
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大数据近实时数据投递MaxCompute
大数据近实时<em>数据</em>投递MaxCompute
本文介绍离线大数据场景使MaxCompute构建云 上近实时数仓,打通云下数据上云链路,解决数据复杂类型支持和动态分区问题,满足高级数据处理需求的最佳实践。 l混合云环境下,现有业务系统零改造,打通数据上云链路。 l使用UDF实现复杂数据类型转换和数据动态分区。 l使用DataWorks配置周期调度业务流程,数据自动入仓。 l借助MaxCompute优化计算引擎,实现降本增效。 产品列表 云服务器ECS 专有网络VPC 访问控制RAM 数据总线DataHub E-MapReduceEMR DataWorks 大数据计算服务MaxCompute
App Server上的投递程序此时是否已经运行完毕退出,如已退出则重新启动程序 开始投递。在数据投递正常的情况下,可以在分别在 Kafka集群、Datahub控制台 机 DataWorks控制台监控数据如仓至 MaxCompute的延时情况。进入消息队列 Kafka实例控制台。进入 topic message 文档版本:20240419 55 大数据近实时数据投递 ...
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云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版
阿里云MPP架构的云原生数据仓库,可提供PB级海量数据在线/离线分析服务,是面向各行各业的有竞争力的数仓方案,真正做到“人人可用的数据分析服务”。
用户现有的OLTP数据库实例,包括 RDS MySQL,PostgreSQL,或传统数据库实例 Oracle,SQL Server等,数据可以通过 数据传输服务 DTS,数据集成服务 Dataworks 等实时同步到云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版,构筑可线性扩展的在线企业数据仓库服务。同时可以结合 Dataworks 的 ETL 调度功能,基于 AnalyticDB for ...
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基于Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析
基于Flink+ClickHouse构建实时游戏<em>数据</em>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
有关标准版、专业版和高级版的功能差异,您可以单击页面下方的版本详情去 。本实践以高级版为例。步骤1 登录 Quick BI控制台。(https://das.base.shuju.aliyun.com/home)步骤2 在 Quick BI 30天免费试用申请页面单击企业用户页签,选中高级版并勾选我已阅读 文档版本:20201224 64 基于 Flink+ClickHouse构建实时游戏...
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企业上云数据安全
企业上云<em>数据</em>安全
场景描述 企业是否选择上公共云,或者哪些系统或数据上 公共云,对数据安全的关心是重要因素之一。本 最佳实践重点在于介绍狭义的数据加密存储安 全范畴,即首先使用SDDP产品进行敏感数据发 现和分级分类,然后对高级别敏感数据进行按 需、不同类型的全链路加密存储。 解决问题 1.帮助客户发现敏感数据 2.对敏感数据进行分类、分级 3.对不同级别的数据如何选择加密方式 4.具体如何进行加密 产品列表 敏感数据识别SDDP 密钥管理服务KMS 云数据库RDS 对象存储OSS
本最佳实践重点在于介绍狭义的数据加密 存储安全范畴,即首先使用 SDDP产品进行敏 感数据发现和分级分类,然后对高级别敏感 进行按需、不同类型的全链路加密存储。解决问题 1.帮助客户发现敏感数据 2.对敏感数据进行分类、分级 3.对不同级别的数据如何选择加密方式 4.具体如何进行加密 产品列表 敏感数据识别 SDDP 密钥...
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