实时数仓Hologres
Hologres(原交互式分析)是一站式实时数据仓库引擎,支持海量数据实时写入、实时更新、实时分析,支持标准SQL(兼容PostgreSQL协议),支持PB级数据多维分析(OLAP)与自助分析(Ad Hoc),支持高并发低延迟的在线数据服务(Serving),与MaxCompute、Flink、DataWorks深度融合,提供离在线一体化全栈数仓解决方案。
基于行存表的主键索引和查询引擎的短路径优化,支持每秒数十万QPS高性能服务型点查,支持高吞吐更新,相比开源系统性能提升10倍以上.联邦查询,外表加速(Federation).无缝对接MaxCompute,无需数据移动,支持外表透明加速BI访问,支持冷热数据关联分析,支持百万级每秒数据高速同步,支持OSS外表读写,简化数据入湖入仓....
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表格存储Tablestore
表格存储Tablestore是阿里云自研的面向海量结构化数据存储的Serverless分布式数据库,它可提供低成本、高性能的存储方案,同时也可提供稳定与极致的数据服务。
需要存储历史订单数据,要求能够低延迟数据点查搜索.需要针对历史库进行报备统计分析,要求计算组件分析统计.场景需求与痛点.可弥补在线库容量问题,降低在线库压力.PB级历史库存储,全量保存所有数据,提供低延迟高并发查询.支持索引订单内多字段,提供任意条件组合查询.解决方案及优势.帮助某电商平台完成了架构的全面...
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互联网、电商Elasticsearch搜索
互联网、电商Elasticsearch搜索
场景描述 每一个生活在互联网中的用户,每天都在经 历各种各样的“搜索”,查找电商网站商品、 信用卡账单、查电子发票、查附近的餐厅酒 店、查偶像、查交通等等。相对于传统的关 系型数据库,Elasticsearch只需要几毫秒的 时间,即可查询PB级数据并从中找到匹配 信息。利用Elasticsearch高可用性和易用 性,能够快速处理网站、APP丢给它的文本、 数字、日期、IP以及地理数据。 解决问题 1.电商网站商品、订单、物流等搜索 2.保险行业保单查询 3.互联网教育行业课程搜索 4.O2O行业地理位置搜索等 产品列表 云服务器ECS 专有网络VPC 负载均衡SLB 云数据库RDSMySQL版 Dataworks Elasticsearch 数据传输服务DTS
互联网、电商 Elasticsearch搜索 最佳实践 场景描述 方案架构 每一个生活在互联网中的用户,每天都在经 历各种各样的“搜索”,查找电商网站商品、信用卡账单、电子发票、附近的餐厅酒 店、偶像、交通等等。相对于传统的关 系型数据库,Elasticsearch只需要几毫秒的 时间,即可查询 PB 级数据并从中找到匹配 信息。...
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车辆物流识别
阿里云车辆物流识别,即汽车OCR,是阿里云提供的快速识别并获取和汽车相关的各种内容,结构化输出:包含驾驶证识别,行驶证识别,车牌识别,vin码识别。广泛应用于汽车交易、智慧停车等场景,大大提升了车辆信息录入的速度,助力企业智能化转型。
可支持识别铅封上的唯一标识,广泛应用于货运物流场景.可支持识别箱门上的标识标记,广泛应用于货运物流场景.行驶证副页识别.支持对行驶证副页关键字段的自动定位和识别。其中,行驶证的总体准确率和召回率在93%以上,适应模糊、光照不均、透视畸变、任意背景等实际应用中存在的各种情况,并可实现自动裁边、修正倾斜等....
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利用交互式分析(Hologres)进行数据查询
利用交互式分析(Hologres)进行数据<em>查询</em>
场景描述:随着收集数据的方式不断丰富,企业信息化 程度越来越高,企业掌握的数据量呈TB、 PB或EB级别增长。同时,数据中台的快 速推进,使数据应用主要为数据支撑、用户 画像、实时圈人及广告精准投放等核心业务 服务。高可靠和低延时地数据服务成为企业 数字化转型的关键。 Hologres致力于低成本和高性能地大规模 计算型存储和强大的查询能力,为您提供海 量数据的实时数据仓库解决方案和实时交 互式查询服务。 解决问题 1.加速查询MaxCompute数据 2.快速搭建实时数据仓库 3.无缝对接主流BI工具 产品列表 MaxCompute Hologres 实时计算Flink 专有网络VPC DataWorks DataV
V1.6 2021-11-07 衾影 梅酱、嘉辽 优化Hologres加速 增加CADT一键部署 V1.7 2022-02-24 衾影 更新产品截图 V1.8 2022-03-30 衾影 文档优化 六稻,阿 文档更新,迭代产品新特 V1.9 2024-04-25 扬 瑟 性 I 文档版本:20240425利用交互式分析工具进行数据查询 目录 目录 文档版本信息.I 法律声明.II 目录.III 最佳实践概述.4...
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PolarDB 应对大并发复杂查询实践
PolarDB 应对大并发复杂<em>查询</em>实践
MySQL架构是单线程处理SQL,遇到大并发复杂查询时,需要排队长时间等待,容易形成慢查询,影响业务。PolarDB并发查询能力可以很好解决此问题。
附录 测试环境安装.26 4.1.TPC-H安装.26 文档版本:20210412 IV PolarDB如何应对大并发复杂查询 最佳实践概述 最佳实践概述 概述 在面向 C端或者多个小 B端的 SaaS化服务场景下,数据库经常面临大并发的复杂 业务压力,比如餐饮平台的商户随机查看订单统计情况;ERP服务平台面临大量零 售商户查看库存报表情况。此类...
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