このページでは、AnalyticDB for PostgreSQL の一般的な利用シーンおよび機能について説明します。
適用範囲／利用シーン
クラウドデータウェアハウスの構築
Data Transmission Service (DTS) または Data Integration を使用して、ApsaraDB RDS や PolarDB などの Alibaba Cloud データベースサービス、あるいは自己管理データベースから AnalyticDB for PostgreSQL へデータを移行します。DataWorks を活用し、ペタバイト規模のデータセットに対して抽出・変換・書き出し (ETL) パイプラインをスケジュール実行します。BI ツール（Quick BI、DataV、Tableau、FineReport）を接続してライブデータをクエリし、レポートを公開します。
対応するデータソースおよびツール：
| 役割 | 対応オプション |
|---|---|
| データ同期 | DTS、Data Integration |
| ソースデータベース | ApsaraDB RDS、PolarDB、自己管理データベース |
| タスクスケジューリング | DataWorks |
| BI およびレポート作成 | Quick BI、DataV、Tableau、FineReport |
ビッグデータ分析の高速化
Data Integration または Object Storage Service (OSS) を介して、MaxCompute、Hadoop、Spark からデータをインポートします。そのデータに対して、高性能な分析・処理およびオンラインでのデータ探索を直接実行します。
OSS 内のデータを直接クエリ
OSS 外部テーブルを活用して、OSS に格納されたデータに対して並列クエリを実行します。これにより、既存の OSS データ資産を基盤として Alibaba Cloud のデータレイク分析プラットフォームを構築できます。
機能
AnalyticDB for PostgreSQL は、オンライン分析処理 (OLAP) サービス向けに以下の機能を提供します：
ETL およびオフラインデータ処理
AnalyticDB for PostgreSQL は、大規模な複雑な SQL ワークロードを処理します：
| 機能 | 詳細 |
|---|---|
| SQL 互換性 | 標準 SQL 構文、OLAP ウィンドウ関数、ストアドプロシージャ |
| クエリ最適化 | ORCA クエリ オプテマイザーが手動チューニングなしで複雑なクエリを処理 |
| 処理アーキテクチャ | MPP アーキテクチャでペタバイト規模のデータを数秒単位で処理 |
| ストレージ効率性 | 高圧縮のカラムストアによる大規模テーブルスキャンの高速化 |
オンラインでの高性能クエリ
リアルタイム探索、データウェアハウス運用、データ更新が混在するワークロード向け：
| 機能 | 詳細 |
|---|---|
| 書き込みスループット | 高スループットの INSERT、UPDATE、DELETE 操作をサポート |
| ポイントクエリ遅延 | B ツリーおよびビットマップ索引を備えたローストアを活用したミリ秒単位の応答 |
| トランザクション対応 | 分散トランザクション、標準分離レベル、ハイブリッドトランザクション分析処理 (HTAP) |
マルチモーダルデータ分析
構造化データを超えるワークロード向け：
| 機能 | 詳細 |
|---|---|
| 地理空間分析 | 地理データクエリ向け PostGIS 拡張 |
| 機械学習 | AI ネイティブ分析向けの in-database ML ライブラリ MADlib |
| 非構造化データ | 画像、音声、テキスト向けベクトル取得 |
| 半構造化データ | ログ分析および処理向け JSON 対応 |