O AnalyticDB for PostgreSQL é um serviço de data warehouse com processamento massivamente paralelo (MPP) que oferece análises em tempo real sobre petabytes de dados. Compatível com os ecossistemas ANSI SQL 2003, PostgreSQL e Oracle, ele combina armazenamento híbrido linha-coluna, gerenciamento de dados quentes e frios em camadas e recursos nativos de IA — incluindo busca vetorial e Geração Aumentada por Recuperação (RAG) — em um único mecanismo.
Arquitetura
O AnalyticDB for PostgreSQL está disponível em dois modos de implantação:
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Modo |
Arquitetura |
Mais indicado para |
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Modo de armazenamento elástico |
Arquitetura shared-nothing baseada no Elastic Compute Service (ECS) e Enterprise SSDs (ESSDs); fornece recursos MPP |
Cargas analíticas estáveis e previsíveis |
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Modo serverless |
Arquitetura de armazenamento compartilhado baseada em ECS, cache local e Object Storage Service (OSS); desacopla armazenamento e computação |
Cargas elásticas com demanda variável ou imprevisível |
Ambos os modos compartilham a seguinte estrutura de nós em duas camadas:
Camada de coordenação — Um nó coordenador gerencia metadados e balanceia a carga em todo o cluster.
Camada de computação — Vários nós de computação processam dados em paralelo. Cada nó executa o otimizador Orca, o mecanismo de execução Laser e o mecanismo de armazenamento Beam para garantir alta performance nas consultas. As visualizações materializadas incrementais (IMVs) atendem a cenários de data warehouse em tempo real.
Camada de armazenamento — Os dados quentes ficam em ESSDs conectados aos nós de computação, enquanto os dados frios são transferidos para o OSS. Esse modelo em camadas melhora a performance das consultas e reduz custos de armazenamento. É possível aumentar a capacidade de armazenamento, mas não é possível reduzi-la, o que garante a persistência e a estabilidade dos dados conforme o volume cresce.
Principais recursos
Compatibilidade flexível com SQL. O AnalyticDB for PostgreSQL é totalmente compatível com ANSI SQL 2003 e parcialmente compatível com a sintaxe Oracle, incluindo procedimentos armazenados PL/SQL. Otimizadores de consulta de última geração eliminam a necessidade de ajustar manualmente instruções SQL complexas.
Análise na escala de petabytes. A arquitetura MPP scale-out responde a consultas sobre petabytes de dados em segundos. Combinada com computação vetorial e indexação inteligente de column store, a performance das consultas chega a ser 10 vezes superior à de um mecanismo de banco de dados tradicional. Um único mecanismo suporta processamento em lote, computação de fluxo e análise interativa.
Alta disponibilidade. Transações distribuídas, redundância total de nós e dados, failover automático e conformidade com atomicidade, consistência, isolamento e durabilidade (ACID) garantem conectividade contínua.
Integração ampla com o ecossistema. Suporte nativo às principais ferramentas de business intelligence (BI) e extração, transformação e carga (ETL). A extensão PostGIS permite analisar dados geográficos; a biblioteca MADlib oferece mais de 300 algoritmos de machine learning integrados.
Ingestão flexível de dados. Ingira dados em tempo real ou em lote a partir de diversas fontes usando o Data Transmission Service (DTS) e o DataWorks. O acesso de alta concorrência ao OSS viabiliza a análise direta do data lake sem movimentação de dados.
Recursos de IA e vetoriais. Execute buscas vetoriais, construa pipelines completos de RAG, crie bases de conhecimento corporativas e pesquise texto-para-imagem e imagem-para-imagem — tudo dentro do mesmo data warehouse, sem mover dados para uma plataforma separada.
Limitações
Para obter a lista completa de limites do serviço, consulte Limites.
Próximos passos
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Suporte técnico
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