AnalyticDB for MySQL は、データレイクハウスアーキテクチャに基づくフルマネージドデータウェアハウスサービスです。ペタバイト規模の構造化データ、半構造化データ、および非構造化データをリアルタイムで処理し、ミリ秒単位でのデータ更新とサブ秒単位でのクエリ応答を実現します。
このサービスは MySQL との高い互換性を備えており、既存のクライアント、ドライバー、ビジネスインテリジェンス (BI) ツール、およびスケジューリングワークフローと、変更なしで統合できます。
AnalyticDB for MySQL でできること
AnalyticDB for MySQL は、4 つの主要なワークロードをサポートしています。各ワークロードは独立しており、単一クラスター内で個別に使用するか、複数を組み合わせて使用できます。
マルチソースデータ統合
リレーショナルデータベース、NoSQL データベース、クラウドストレージ、ログシステム、メッセージキューなど、10 種類以上のデータソースから構造化データ、半構造化データ、および非構造化データを取り込みます。すべてのデータは統合されたデータレイクハウスに集約され、分析およびバッチパイプラインの基盤となります。サポートされるデータソースの完全な一覧については、「データインポート」をご参照ください。
リアルタイム分析
PolarDB、ApsaraDB RDS、ApsaraMQ for Kafka、および Simple Log Service を含む運用データベースおよびストリーミングソースからデータをリアルタイムで同期します。書き込まれたデータはミリ秒以内にクエリ可能となり、強力な整合性が保証されます。
バッチ ETL 処理
データソースからデータを抽出し、変換・クレンジングしたうえで、スケジュールに従って AnalyticDB for MySQL にロードします。Data Management (DMS)、DataWorks、Airflow、DolphinScheduler、および Azkaban などのスケジューリングツールがクラスターと直接統合されています。
Spark ベースのデータ分析
内蔵の Spark コンピュートエンジンを使用して、データレイクハウス上のデータに対して複雑な分析および機械学習を直接実行します。Spark SQL で構造化クエリを実行したり、Spark JAR パッケージでカスタムバッチジョブを実行したり、PySpark で前処理および ML パイプラインを構築したりできます。
主な機能
サポートされるデータソース
AnalyticDB for MySQL は、リレーショナルデータベース、NoSQL ストア、ビッグデータプラットフォーム、オブジェクトストレージ、ログシステム、メッセージキュー、およびオンプレミスファイルからデータを取り込みます。
| タイプ | データソース |
|---|---|
| リレーショナルデータベース | ApsaraDB RDS for MySQL、ApsaraDB RDS for SQL Server、PolarDB for MySQL、PolarDB-X、自己管理 MySQL データベース、自己管理 Oracle データベース |
| 非リレーショナルデータベース | ApsaraDB for MongoDB、Lindorm、自己管理 HBase データベース |
| ビッグデータ | MaxCompute、Flink、Hive |
| ストレージ | Object Storage Service (OSS)、AWS S3、Azure Blob Storage、Google Cloud Storage、Tablestore、HDFS |
| ログ | Simple Log Service、Logstash |
| メッセージキュー | Kafka |
| オンプレミスファイル | テキストファイル |
設定手順については、「データインポート」をご参照ください。
エコシステムとの互換性
AnalyticDB for MySQL は MySQL と互換があるため、追加の構成なしで、MySQL をサポートするほとんどのクライアント、ドライバー、BI ツール、およびスケジューリングツールと連携できます。
| カテゴリ | ツール |
|---|---|
| クライアント | DBeaver、DBVisualizer、Navicat、SQL WorkBench/J、MySQL コマンドラインクライアント |
| ドライバー | Java:Java Database Connectivity (JDBC) および Druid 接続プール ・ Python:MySQLdb ・ PHP:MySQLi および PDO ・ C#:MySql.Data ・ Go:go-sql-driver/mysql ・ Node.js:MySQL |
| BI ツール | FineBI、FineReport、Power BI、Tableau、Quick BI、DataV、、、QlikView、Smartbi、Superset、Metabase、Redash |
| スケジューリングツール | DMS:ジョブスケジューリング ・ DataWorks:XIHE SQL ジョブ および Spark ジョブ ・ Airflow:XIHE SQL ジョブ および Spark ジョブ ・ DolphinScheduler:XIHE SQL ジョブ および Spark ジョブ ・ Azkaban:XIHE SQL ジョブ および Spark ジョブ |
高性能
AnalyticDB for MySQL は、複雑なクエリを秒単位またはミリ秒単位で処理し、分析ワークロードにおいてリレーショナルデータベースの最大 10 倍のパフォーマンスを実現します。書き込まれたデータはミリ秒以内にクエリ可能となり、強力な整合性が保証されます。
エラスティックスケーリング
AnalyticDB for MySQL はコンピューティングとストレージの分離アーキテクチャを採用しており、コンピューティングとストレージをそれぞれ独立してスケーリングできます。
コンピューティング: 事前に定義された仕様内で手動でスケールするか、自動スケーリングを設定することで、ビジネスの変動に対応できます。詳しくは、「クラスターのスケール」をご参照ください。
ストレージ:データ量に基づいて自動的にスケーリングされ、従量課金で請求されます。コストを削減するために、既存データを OSS に保存できます。
セキュリティとコンプライアンス
AnalyticDB for MySQL は、権限管理、ネットワークアクセス、暗号化、監査、バックアップなど、エンタープライズワークロードに必要なセキュリティ対策を包括的に提供します。
| カテゴリ | 機能 | 説明 |
|---|---|---|
| 権限管理 | Resource Access Management (RAM) | RAM ユーザーにクラスターの作成、管理、および削除に関するスコープ付きアクセス権を付与します。 |
| 権限管理 | データベース権限管理 | グローバル、データベース、テーブル、またはカラムレベルで権限を割り当てます。 |
| データセキュリティ | IP アドレスホワイトリスト | デフォルトですべてのインバウンド接続をブロックし、アクセスを許可する IP のみをホワイトリストに登録します。 |
| データセキュリティ | SSL 暗号化 | 認証局 (CA) が発行した証明書を使用して、トランスポート層で接続を暗号化します。 |
| データセキュリティ | ディスク暗号化 | ブロックストレージレベルでデータを暗号化し、データ漏えいが発生しても復号できないようにします。 |
| 監査 | SQL 監査 | DML および DDL 操作をリアルタイムでログに記録し、異常検知やパフォーマンスの問題の診断を可能にします。 |
| バックアップおよび復元 | 定期バックアップ | クラスターデータを設定可能なスケジュールで自動的にバックアップします。 |
| バックアップおよび復元 | データ復元 | バックアップセットから新しいクラスターにデータを復元します。 |
| モニタリングおよびアラート機能 | クラスターモニタリング | コンソールまたは API を通じて CPU 使用率、コンピューティングメモリ使用量、ディスク使用率、および応答時間を確認できます。 |
| モニタリングおよびアラート機能 | Spark モニタリング | CloudMonitor コンソールまたは API を通じて Spark ジョブのメトリックを確認できます。 |
| モニタリングおよびアラート機能 | アラート機能 | しきい値を超えた際に適切な連絡先に通知されるよう、アラートルールを設定します。 |
全機能の一覧については、「機能と特長」をご参照ください。
料金
料金は、予約済みリソース料金、エラスティックリソース料金、データストレージ料金、キャッシュストレージ料金、およびバックアップストレージ料金で構成されます。
課金項目については、「Enterprise Edition および Basic Edition の課金項目」をご参照ください。
本トピックでは、中国本土リージョンの Enterprise Edition クラスターを例として、AnalyticDB for MySQL の各課金項目の単位価格を示します。
重要価格はリージョンによって異なります。各リージョンの価格については、「Enterprise Edition および Basic Edition の料金」をご参照ください。
価格は変更される場合があります。本トピックに記載されている価格は参考情報であり、実際の購入ページの価格が適用されます。
カテゴリ
課金項目
中国本土リージョンの Enterprise Edition の単位価格
予約済みリソース
ノードあたりの予約済みリソース
サブスクリプション:
USD 21.54/ACU/月
従量課金:
USD 0.04615/ACU/時間
エラスティックリソース
エラスティック ACU
USD 0.04615/ACU/時間
スポットインスタンスリソース
USD 0.032305/ACU/時間
リモートデータビルド
USD 0.003/GB
ストレージ
ホットデータストレージ
USD 0.00022/GB/時間
コールドデータストレージ
USD 0.000028/GB/時間
キャッシュ
クラウドディスクキャッシュ
USD 0.00021/GB/時間
データレイククエリアクセラレーション
USD 0.00031/GB/時間
バックアップストレージ
データバックアップストレージ
USD 0.000038/GB/時間
本トピックでは、中国本土リージョンの Enterprise Edition クラスターを例として、AnalyticDB for MySQL の各課金項目の単位価格を示します。
重要価格はリージョンによって異なります。各リージョンの価格については、「Enterprise Edition および Basic Edition の料金」をご参照ください。
価格は変更される場合があります。本トピックに記載されている価格は参考情報であり、実際の購入ページの価格が適用されます。
カテゴリ
課金項目
中国本土リージョンの Enterprise Edition の単位価格
予約済みリソース
ノードあたりの予約済みリソース
サブスクリプション:
USD 21.54/ACU/月
従量課金:
USD 0.04615/ACU/時間
エラスティックリソース
エラスティック ACU
USD 0.04615/ACU/時間
スポットインスタンスリソース
USD 0.032305/ACU/時間
リモートデータビルド
USD 0.003/GB
ストレージ
ホットデータストレージ
USD 0.00022/GB/時間
コールドデータストレージ
USD 0.000028/GB/時間
キャッシュ
クラウドディスクキャッシュ
USD 0.00021/GB/時間
データレイククエリアクセラレーション
USD 0.00031/GB/時間
バックアップストレージ
データバックアップストレージ
USD 0.000038/GB/時間
価格については、「Enterprise Edition および Basic Edition の料金」をご参照ください。
エディション
AnalyticDB for MySQL には、同じ機能セットを持ちながらストレージアーキテクチャが異なる 2 つのエディションがあります。
| エディション | アーキテクチャ | ノード | 推奨用途 |
|---|---|---|---|
| Enterprise Edition | マルチレプリカ | 3 の倍数の予約済みノード | 本番環境 |
| Basic Edition | シングルレプリカ | 1 つの予約済みノード | 学習およびテスト |
ご利用を開始するには、「Enterprise Edition または Basic Edition クラスターの作成」をご参照ください。
ご利用開始
AnalyticDB for MySQL を初めてご利用になる場合は、「クラスターの作成」から始め、以下のロール別のガイドに従ってください。
データベース管理者
アカウントと権限の管理 — データベースユーザーを設定し、各アカウントがアクセスできる内容を制御します。
IP アドレスホワイトリストの設定 — クラスターへの接続を許可するクライアントを制限します。
クラスターのパフォーマンスおよびワークロードのモニタリング — CPU、メモリ、ディスク、およびクエリ応答時間を追跡します。
SQL 監査の設定 — コンプライアンスおよび異常検知のために DML および DDL 操作をログに記録します。
バックアップサイクルおよび頻度の設定 — データ損失を防ぐために自動バックアップをスケジュールします。
データ開発エンジニア
データベースとテーブルを作成する — データウェアハウスのスキーマを定義します。
ウェアハウスまたはデータレイクからのデータのインポート — クラスターへのデータの移行または同期。関連情報については、「データレイクの取り込み」をご参照ください。
アプリケーションコードによる接続 — JDBC、Python、Go などのドライバーを使用して、サービスからクエリを実行します。
クエリパフォーマンス向けのテーブルスキーマ設計 — ワークロードに最適なパーティションおよびインデックスを設計します。
Spark SQL または Spark アプリケーションの実行 (Spark アプリ) — 大規模データのクレンジング、変換、および計算を実行します。
データアナリスト
クライアントによる接続 — DBeaver、Navicat などの MySQL 互換クライアントを使用します。
BI ツールでダッシュボードを作成する — Tableau、Power BI、Quick BI、またはその他のサポート対象 BI ツールに接続します。
SELECT 文によるデータクエリ — ペタバイト規模のデータセットに対して分析クエリを実行します。
ビルトイン関数の使用 — クエリ内で集約、文字列、数学などの関数を適用します。
全文検索の実行 — テキストデータに対してあいまい一致および類似検索を実行します。
クエリパフォーマンスの最適化 — 低速クエリを診断し、チューニングの推奨事項を適用します。
アルゴリズムエンジニア
PySpark によるデータ前処理 — ML パイプライン向けの大規模データセットのクレンジング、変換、結合、および UNION を実行します。
SQL による機械学習予測の実行 — ML モデルを呼び出し、SQL クエリ内で直接予測結果を取得します。