AnalyticDB:メリット

MySQL との互換性：摩擦のない移行

AnalyticDB for MySQL は MySQL プロトコルおよび SQL:92、SQL:99、SQL:2003 標準と互換性があります。アプリケーションコードを変更することなく、既存の MySQL ワークロードを移行できます。

• 一般的な BI ツールや ETL プラットフォームから標準 SQL で接続できます。独自のクエリ言語を学ぶ必要はありません。

• さまざまなデータのインポート・エクスポート方法、ジョブ開発、データ可視化が、1 つの環境で利用できます。

ストレージとコンピューティングの分離

AnalyticDB for MySQL はストレージをコンピューティングから分離します。各レイヤーを個別にスケールできます。クエリのピーク時にはコンピューティングノードを追加し、アイドル時にはスケールバックできます。使用した分だけ課金されます。

• スケジュールおよびオンデマンドの弾力性により、事前の容量計画なしで、コンピューティングリソースをワークロードのパターンに合わせることができます。

• ホットデータとコールドデータの階層型ストレージにより、頻繁にアクセスされるデータは高性能メディアに保持し、経年データは自動的に低コストのストレージへ移動します。これにより、ストレージの課金は実際の使用量に基づきます。

リアルタイムインジェストとサブ秒クエリ

データはインジェスト後、数ミリ秒でクエリが可能になり、複雑な分析クエリは1秒未満で結果を返します。これにより、リアルタイムのダッシュボード、インタラクティブな探索、オンラインレポーティングを実現します。

統合レイクハウスプラットフォーム

同一のプラットフォームで高性能なオンライン分析と大規模なバッチ処理の両方を実行でき、個別のシステム間でデータを移動する必要がなくなります。

• スケジュールおよびオンデマンドのリソースグループにより、分析ワークロードとバッチワークロードの間でコンピューティング容量をシフトさせ、利用率の向上とコスト削減を実現できます。

• 課金、メタデータ、権限、データパイプラインが統合されているため、多数の環境ではなく 1 つの環境を管理するだけで済みます。

• 組み込みのサーバーレス Spark エンジンがオンデマンドのリソースでバッチ処理を実行するため、スタンドアロンの Spark クラスターをプロビジョニングする必要はありません。結果は内部ストレージに直接書き込まれ、オンライン分析ですぐに利用できます。

• Apache Hudi をサポートしているため、低コストの OSS ストレージ上でニアリアルタイムの増分処理が可能です。また、データレイクへのデータインジェスト機能も組み込まれています。