AnalyticDB for PostgreSQL: Online-MPP-Data-Warehousing-Dienst – Vektordatenbank

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Ein Cloud-nativer Echtzeit-Data-Warehouse-Dienst mit ACID-Garantien, kompatibel mit der Syntax von Greenplum, Oracle und PostgreSQL. Unterstützt leistungsstarke Ad-hoc-Analysen mit niedriger Latenz für strukturierte, unstrukturierte und halbstrukturierte Daten sowie die Verarbeitung von Vektordaten. Integriert nahtlos große Modelle und bietet Vektordatenbankdienste auf Unternehmensniveau für Szenarien der generativen KI.

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AnalyticDB for PostgreSQL ist ein Online-MPP-Datenwarehouse-Dienst (Massively Parallel Processing), der auf der Open-Source-Datenbank Greenplum basiert.

AnalyticDB for PostgreSQL bietet Online-Erweiterung und Leistungsüberwachung, damit Ihr Team sich nicht mit komplexen MPP-Cluster-Betriebs- und Verwaltungsaufgaben (O&M) befassen muss. So können sich Datenbankadministratoren, Entwickler und Datenanalysten darauf konzentrieren, die Unternehmensproduktivität durch SQL-Entwicklung zu steigern. Darüber hinaus profitieren Sie von Elastizität und Kosteneffizienz durch die Serverless Edition >.

Auf Basis der MPP-Architektur bietet AnalyticDB for PostgreSQL auch die Vektordatenbank-Funktion >, mit der Sie Vektordaten speichern, analysieren und abrufen können. AnalyticDB for PostgreSQL wurde als eine der empfohlenen Vektordatenbanken vom ChatGPT Retrieval Plugin > ausgewählt, um Entwicklern beim Aufbau generativer KI-Anwendungen zu helfen (Beispiele im OpenAI Cookbook ansehen >).

AnalyticDB for PostgreSQL bietet jetzt auch vollständig verwaltetes Supabase in der Cloud – mit Funktionsparität zur Open-Source-Community-Edition von Supabase. So können Entwickler mithilfe der Echtzeit-APIs, der Authentifizierung und der automatisch generierten GraphQL-/REST-Endpunkte von Supabase schnell moderne Anwendungen erstellen – und gleichzeitig von der Skalierbarkeit, Leistungsfähigkeit und Zuverlässigkeit der MPP-Engine von AnalyticDB auf Unternehmensniveau profitieren.

Schneller entwickeln, smarter skalieren mit AnalyticDB Supabase

Volle Kompatibilität mit dem Supabase SDK, integrierte Alipay-/WeChat-Authentifizierung, globales Deployment und KI-fähige Architektur.

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Ein-Klick-Bereitstellung, Aufbau in 7 Minuten
Einfache Nutzung
Bedarfsgerecht skalierbar
Einfache Verwaltung

Verwendete Produkte

ECS | PAI-EAS (LLM) | AnalyticDB for PostgreSQL (Vector Database)

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Schnelle Bereitstellung
Benutzerfreundlich
Mühelose Verwaltung

Verwendete Produkte

ECS | AnalyticDB for PostgreSQL | OSS

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Vorteile

: Überlegene Leistung
AnalyticDB for PostgreSQL ermöglicht den kombinierten Einsatz von Zeilen- und Spaltenspeichern. Spaltenspeicher sind bei OLAP-Analysen 100-mal schneller als Zeilenspeicher.
Unterstützt leistungsstarke parallele Datenimporte in Object Storage Service (OSS) und beseitigt so den Engpass einzelner Importkanäle.

: Benutzerfreundlich
Unterstützt umfangreiche OLAP-SQL-Syntax und -Funktionen sowie zahlreiche Oracle-Funktionen. Branchenweit verbreitete BI-Software kann direkt für AnalyticDB for PostgreSQL eingesetzt werden.
Verbinden Sie AnalyticDB for PostgreSQL mit ApsaraDB RDS, um OLTP+OLAP-(HTAP-)Hybridlösungen für Transaktionsanalysen bereitzustellen.

: Stabil und zuverlässig
Unterstützt verteilte ACID-Datenbanktransaktionen, bei denen alle Daten auf zwei Knoten synchronisiert werden. Die verteilte Bereitstellung mit dreifacher Absicherung auf Segment-, Server- und Rack-Ebene gewährleistet die Sicherheit der Dateninfrastruktur.
Bietet eine verteilte Bereitstellung mit dreifacher Absicherung auf Segment-, Server- und Rack-Ebene zum Schutz wichtiger Dateninfrastrukturen.

: Flexible Skalierbarkeit
Skalieren Sie die Recheneinheiten (CPU, Arbeitsspeicher und Speicherplatz) und steigern Sie die OLAP-Leistung, um Hunderte von Terabyte zu verarbeiten.
Unterstützt transparente Object Storage Service (OSS)-Datenoperationen. Kalte Daten aus nicht-analytischen Workloads können in OSS gespeichert werden, wobei die Speicherkapazität bedarfsgerecht skaliert wird. Durch die auf External Tables basierende Datenkompression senkt diese Lösung die Betriebskosten erheblich.

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Funktionen

Verteilt

Verteilte Datenbank mit ACID-Eigenschaften.

Basierend auf verteilter MPP-Architektur (Massively Parallel Processing).

Speicher- und Rechenkapazitaeten, die mit zunehmender Segmentanzahl linear skalieren.

Volles Potenzial der OLAP-Recheneffizienz ausschöpfen.

Verteilte SQL-OLAP-Statistiken und Fensterfunktionen.

Gespeicherte Prozeduren in PL/pgSQL und PL/JAVA.
Maschinelles Lernen und Analyse

MADlib Machine Learning auf SQL-Basis.

Erfuellt internationale OpenGIS-Standards bei der hybriden Analyse geografischer Daten.

JSON-Datentyp-Analyse.

HyperLogLog-Algorithmus-Analyse.
Datenintegration

Unterstuetzt von gaengigen ETL-Tools auf Basis des PostgreSQL-/Greenplum-JDBC-Treibers.

MySQL-Benutzer koennen Daten inkrementell mit „rds_dbsync“ synchronisieren.

Datenabfragen in Standard-SQL-Syntax auf Basis von OSS External Table.

OSS External Table unterstuetzt Datenkomprimierung zur Senkung der Produktionskosten.
Sicherheit

In der IP-Whitelist-Konfiguration sind maximal 1.000 Server-IP-Adressen zulaessig.

Echtzeitueberwachung am Netzwerkzugang zur Erkennung aktiver DDoS-Angriffe.
Hybride Analysen

Unterstuetzt Echtzeitanalysen von GIS-Daten in SQL-Syntax fuer LBS-Statistiken von IoT-Geraeten und andere internetbasierte Auswertungen.

Unterstuetzt Echtzeitanalysen von JSON-, XML- und Fuzzy-String-Daten in SQL-Syntax, um Finanz- und Regierungsorganisationen sowie Unternehmen bei der Nachrichtenverarbeitung und unscharfen Textsuche zu unterstuetzen.

SQL-Tuning-Leitfaden für AnalyticDB for PostgreSQL

Als Cloud-nativer Data-Warehousing-Dienst im PB-Bereich ist AnalyticDB for PostgreSQL eine herausragende Lösung für MPP-Szenarien mit außergewöhnlicher Skalierbarkeit.

Dieses Dokument stellt die wichtigsten Funktionen von AnalyticDB for PostgreSQL vor und behandelt die zentralen Aspekte der SQL-Leistungsoptimierung – von der Tabellendesign-Planung in der Anfangsphase über die Analyse langsamer SQL-Anweisungen im laufenden Betrieb bis hin zu Best Practices für den optimalen Datenbankzustand im täglichen Betrieb und der Wartung.

Kostenloser Download

Entwicklung generativer KI mit Vektordatenmanagement vorantreiben

Dieses Whitepaper erläutert, warum Vektordatenmanagement für die Entwicklung generativer KI entscheidend ist. Es stellt die Vektordatenbank von Alibaba Cloud, AnalyticDB for PostgreSQL, sowie unterstützende Produkte für generative KI vor. Darüber hinaus bietet dieses Whitepaper mehrere Lösungsansätze, um mithilfe dieser Produkte schnell einen Chatbot für generative KI auf Alibaba Cloud einzurichten – ergänzt durch Schritt-für-Schritt-Anleitungen.

Kostenloser Download

Funktionsweise

Einmalige Entwicklung
IoT-Analytik (JSON+GIS)
Internet-Approximation (HyperLogLog)
OLTP & OLAP

Einmalige Entwicklung

ISVs (Independent Software Vendors) können nahtlos zwischen MPP-Systemanwendungen in On-Premises- und Cloud-Umgebungen wechseln. Unternehmen mit On-Premises-Infrastruktur können direkt Greenplum Database nutzen, während Cloud-Unternehmen direkt AnalyticDB einsetzen.

Entwickler müssen die Anwendung nur einmal programmieren, und sie läuft sowohl auf traditionellen als auch auf Cloud-Plattformen. Gleichzeitig lassen sich On-Premises- und Cloud-Schemata über generische PostgreSQL-Treiber verbinden, was die Integration mit weiteren Plattformen derselben Architektur erleichtert. So können Sie mühelos eine integrierte „Hybrid-Cloud“-Data-Warehouse-Entwicklungsplattform aufbauen, ohne sich um Unterschiede zwischen On-Premises- und Cloud-Plattformen kümmern zu müssen.

IoT-Analytik (JSON+GIS)

AnalyticDB und PostgreSQL integrieren beide die OpenGIS-konforme räumliche Datenbank-Engine PostGIS für Echtzeit-Positionsbestimmung und Routenplanung. PostGIS wird von ArcGIS, Intergraph und QGIS unterstützt. Mit einfachen SQL-Anweisungen in Kombination mit GIS-Funktionen können Sie komplexe räumlich-geografische Datenmodelle verarbeiten (2D- und 3D-Verarbeitung unterstützt).

Dank der umfassenden OLAP-Datenfunktionen von Hybrid können umfangreiche Analysen auf Basis geografischer Informationen durchgeführt werden, um Entscheidungsgrundlagen für IoT, mobiles Internet, Logistik, Smart Cities, LBS, O2O-Geschäftssysteme und mehr bereitzustellen.

Internet-Approximation (HyperLogLog)

Die Kardinalitätsschätzung ist die häufigste Anwendung in Big-Data-Szenarien. Hoher Speicherbedarf sowie das Zusammenführen und Verarbeiten von Daten stellen dabei die größten Herausforderungen dar. Die Berechnung von Seiten-PV und -VU fällt ebenfalls in diese Kategorie.

In SQL erfolgt die Berechnung üblicherweise mit COUNT DISTINCT, was jedoch leistungsschwach ist. HyperLogLog verbessert die Abfrageleistung bei der Kardinalitätsschätzung um das 20- bis 100-Fache, mit einer Fehlerrate von ca. 2 %. HyperLogLog eignet sich für Geschäftsszenarien, die keine exakte Berechnungsgenauigkeit erfordern. Dies reduziert die Serverrechenlast und die Kosten erheblich.

OLTP & OLAP

Es stehen vielfältige Optionen zur Verfügung, um Ihre Greenplum-basierten Data Warehouses in AnalyticDB zu importieren. Die komplexe Verwaltung des MPP-Clusters entfällt dabei. Gleichzeitig bietet Ihnen Alibaba Cloud umfassende Skalierungs- und Verfügbarkeitslösungen, damit Datenbankadministratoren, Entwickler und Datenanalysten sich auf die Steigerung der Unternehmensproduktivität durch SQL konzentrieren und Kernwerte schaffen können.

Mit Alibaba Cloud ApsaraDB RDS erzielen Sie hohe Leistung für OLTP-Anwendungen. RDS unterstützt MySQL, SQL Server und PostgreSQL. In Kombination mit AnalyticDB können Sie OLTP- und OLAP-Datenbanken in der Cloud integrieren, um eine Datenbankarchitekturplattform für hochparallele Produktionstransaktionen und Entscheidungsanalysen aufzubauen.

RAG-Lösung – AnalyticDB × Gen-KI – Vektordatenbank-Lösung

LLM + VectorDB mit Alibaba Cloud ist anpassbar und kostengünstig

Dieser Blogbeitrag erläutert die Vorteile von LLM + VectorDB mit Alibaba Cloud (mit Beispielen).

Wir empfehlen die Verwendung von ECS für Backend und Frontend. Wenn Sie Open-Source-Lösungen einsetzen möchten, kann das LLM (Large Language Model) auf GPU-ECS oder Platform for AI (PAI) ausgeführt werden.

Dieses Tutorial behandelt die gesamte Infrastruktur und den Retriever – mit Ausnahme des LLM-Teils. Mehr erfahren

Allgemeine Geschäftsbedingungen für Sonderangebote

Die auf dieser Seite aufgeführten Angebote sind zeitlich begrenzt und gelten nur so lange, wie sie auf der Seite angezeigt werden. Die Angebote gelten ausschließlich für Käufe der auf dieser Seite genannten Produkte von Alibaba Cloud. Sie gelten nicht für Käufe bei Drittanbietern.

Haftungsausschluss

Dies sind die Allgemeinen Geschäftsbedingungen für Werbeaktionen auf alibabacloud.com, einschließlich solcher, bei denen Sie Produkte als Teil des Angebots auswählen müssen. Es gelten keine alternativen Bedingungen.
• Alibaba Cloud behält sich das Recht vor, das Angebot jederzeit zu ändern oder zurückzuziehen.
• Diese Angebote gelten nur für Produkte und digitale Inhalte.
• Diese Angebote sind auf eines pro Kunde und Konto beschränkt. Bei mehreren Konten ist nur ein Konto teilnahmeberechtigt.
• Nur Benutzer, die die Echtnamen-Authentifizierung erfolgreich abgeschlossen haben, sind teilnahmeberechtigt.
• Die Erstinstanz-Aktion gilt nur für Benutzer, die noch nie eine Instanz desselben Produkts erworben haben. Bitte beachten Sie, dass PolarDB for MySQL, PostgreSQL und Oracle in diesem Angebot als dasselbe Produkt kategorisiert werden. Daher kann ein Benutzer die Aktion nur für eine der folgenden PolarDB-Datenbanken in Anspruch nehmen: MySQL, PostgreSQL oder Oracle – und nur dann, wenn er noch keine Instanz der PolarDB-Produktfamilie erworben hat.
• Nach dem Kauf einer Erstinstanz desselben Produkts ist der Benutzer nicht mehr berechtigt, Abonnement-Instanzen im Rahmen der Aktion zu erwerben.
• Diese Angebote können nicht mit anderen Angeboten kombiniert werden.
• Diese Angebote sind nicht übertragbar und dürfen nicht weiterverkauft werden.
• Rabatte und Aktionen werden beim Bezahlen automatisch angewendet, sofern alle Bedingungen erfüllt sind.
• Bei Verstoß gegen die Angebotsbedingungen wird das Angebot ungültig.

Häufig gestellte Fragen

1. Wie wähle ich zwischen ApsaraDB RDS, AnalyticDB for PostgreSQL und E-MapReduce (EMR)?

2. Welche ETL-Tools unterstützen ApsaraDB AnalyticDB for PostgreSQL?

AnalyticDB for PostgreSQL basiert auf dem Open-Source-Projekt Greenplum Database und verwendet die gängigen JDBC- und ODBC-Schnittstellen. Daher unterstützen nahezu alle ETL-Tools, die mit Greenplum und PostgreSQL kompatibel sind, auch AnalyticDB for PostgreSQL.

3. Was ist der Unterschied zwischen AnalyticDB for PostgreSQL und der Greenplum-Datenbank, auf der AnalyticDB basiert?

• Die Erweiterungen von AnalyticDB for PostgreSQL unterstützen JSON, HyperLogLog und externe oss_ext-Tabellen, während die Open-Source-Version von Greenplum Database diese nicht unterstützt.

• AnalyticDB for PostgreSQL ist ein Cloud-Computing-Dienst, dessen Konfiguration mit wenigen Klicks in der Alibaba Cloud Console erledigt ist. Benutzer müssen sich nicht um die Verwaltung der Data-Warehouse-Bereitstellung und -Erweiterung oder andere komplexe Konfigurationen kümmern.

• AnalyticDB for PostgreSQL basiert auf der einheitlichen Verwaltungsplattform von Alibaba Cloud ApsaraDB und schränkt die Superuser-Berechtigungen ein.

4. Ist der für AnalyticDB for PostgreSQL erworbene Instanzspeicher vollständig nutzbar?

Der Instanzspeicherplatz ist der tatsächlich nutzbare Speicherplatz. AnalyticDB for PostgreSQL reserviert zusätzlichen temporären Dateispeicherplatz, der keine der von Ihnen erworbenen Ressourcen belegt.

5. Wie lautet der Zusammenhang zwischen dem AnalyticDB-for-PostgreSQL-Knotentyp und dem Greenplum-Database-Segment?

• Ein Knoten besteht aus einem oder mehreren Segmenten. Die Kerne, der Arbeitsspeicher und der Festplattenspeicher des Knotentyps geben den tatsächlich nutzbaren Speicherplatz an. Bei einem Knotentyp mit 4 Kernen / 32 GB RAM / 2 TB HDD enthält dieser Knoten beispielsweise 4 Segmente mit jeweils 1 Kern / 8 GB RAM / 0,5 TB HDD.

• Bei einem Knotentyp mit 4 Kernen/32 GB RAM/2 TB HDD enthält die entsprechende native Greenplum Database beispielsweise ein primäres Segment mit insgesamt 4 Kernen/32 GB RAM/2 TB HDD sowie ein Spiegel-Segment mit 4 Kernen/32 GB RAM/2 TB HDD. Das bedeutet: Wenn Sie einen Greenplum-Database-Cluster mit derselben Konfiguration aufbauen möchten, benötigen Sie physische Ressourcen von mindestens 8 Kernen/64 GB RAM/4 TB HDD (plus zusätzlichen temporären Dateispeicher für den Cluster).

• Alle Segmente eines Knotens werden auf demselben Server zugewiesen. Ein leistungsstark konfigurierter Knoten reduziert Netzwerkwechsel und verbessert die Leistung. Wir empfehlen Ihnen, einen Knoten mit hoher Konfiguration zu wählen, wenn Sie mehr Rechenressourcen benötigen. Um einen Knoten mit besonders hoher Konfiguration zu erwerben, wenden Sie sich bitte an Ihren Kundenbetreuer oder stellen Sie einen Antrag über ein Ticket.

6. Auf welche Speicherkapazität kann AnalyticDB for PostgreSQL skaliert werden?

Wir bieten 2.048 Kerne/16 TB RAM/1.024 TB HDD oder höhere Konfigurationen für Rechen- und Speicherressourcen nach Ihren Anforderungen an. Um einen Knoten mit besonders hoher Konfiguration zu erwerben, wenden Sie sich bitte an Ihren Kundenbetreuer oder stellen Sie einen Antrag über ein Ticket in der Konsole.

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AnalyticDB for PostgreSQL Play Video

Schneller entwickeln, smarter skalieren mit AnalyticDB Supabase

Beliebte Szenarien

Verwendete Produkte

Verwendete Produkte

Vorteile

Funktionen

Verteilt

Maschinelles Lernen und Analyse

Datenintegration

Sicherheit

Hybride Analysen

SQL-Tuning-Leitfaden für AnalyticDB for PostgreSQL

Entwicklung generativer KI mit Vektordatenmanagement vorantreiben

Funktionsweise

RAG-Lösung – AnalyticDB × Gen-KI – Vektordatenbank-Lösung

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