云原生数据仓库 AnalyticDB MySQL 版覆盖实时数仓、湖仓一体、BI 报表、精准营销和 AI 智能分析五大场景，帮助企业构建统一的数据分析平台。
实时数据仓库
传统方案需要同时维护在线分析和离线计算两套技术栈，架构复杂、开发和运维成本高。非高峰时段资源闲置进一步推高了保有成本。
AnalyticDB for MySQL将在线分析和离线计算统一在同一平台，简化数据架构：
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在离线一体：数据实时增删改，在线分析和 ETL 任务共存。资源组隔离保障在离线任务互不干扰。
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存算分离弹性伸缩：计算和存储资源独立扩缩容，按需使用，避免非高峰时段资源浪费。
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多源数据实时同步：支持从 RDS、PolarDB、Kafka、日志服务等数据源实时同步到AnalyticDB for MySQL，分库分表数据可聚合为统一表。
湖仓一体分析
数据湖存储成本低但查询性能差，数据仓库查询快但存储成本高。企业往往需要在两者之间搬运数据，导致数据冗余和一致性问题。
AnalyticDB for MySQL湖仓版打通数据湖与数据仓库的边界，提供统一的分析体验：
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统一元数据管理：通过统一的元数据服务管理湖仓数据，消除数据孤岛。
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Serverless Spark：内置 Spark 引擎，无需额外搭建集群，即可在湖仓上运行大规模数据处理任务。
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开放存储格式：原生支持读写 OSS 上的 Hudi、Delta Lake 等开放格式数据，存储与计算彻底解耦。
商业智能与交互式报表
BI 场景要求数据写入后实时可查，且多维分析需要亚秒级响应。同时，报表系统需要适配多种 BI 工具，降低前端开发成本。
AnalyticDB for MySQL为 BI 工作负载提供高性能的查询引擎和广泛的生态兼容：
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毫秒级写入即查：每秒写入百万行数据，毫秒内即可查询到最新结果。
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亚秒级多维分析：支持数百维度任意组合查询，数十表千行 SQL 的复杂 JOIN 查询毫秒或秒级返回。
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主流 BI 工具直连：高度兼容 MySQL 协议和 SQL:2003 标准，支持 Tableau、帆软、Quick BI 等数十款 BI 工具直连使用。
精准营销与用户增长
营销团队需要实时追踪不同渠道的用户增长、活跃和留存数据，快速评估投放 ROI。数据时效性越高，产品迭代和营销方案优化就越敏捷。
AnalyticDB for MySQL为营销分析提供实时的数据处理能力：
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多源实时同步：结构化和非结构化数据从多个业务系统实时同步到AnalyticDB for MySQL，打通数据壁垒。
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实时效果分析：对海量日志和业务数据进行实时关联计算，营销效果即投即看，无需等待离线批处理。
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弹性资源应对流量峰值：大促等流量高峰期间弹性扩容计算资源，峰后自动缩容，优化成本。
AI 驱动的智能分析
企业希望让业务人员直接用自然语言查询数据，降低数据分析门槛。同时，AI 应用需要高效的向量存储和检索能力来支撑 RAG、推荐和搜索等场景。
AnalyticDB for MySQL内置 AI 功能，让数据仓库从被动存储升级为智能分析平台：
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自然语言查数据（NL2SQL）：业务人员通过自然语言提问，系统自动生成 SQL 并返回结果，无需编写代码。
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向量检索与 RAG：原生支持向量索引和相似度检索，结合大语言模型构建检索增强生成（RAG）应用，实现基于企业私有数据的智能问答。
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Agent 智能体：通过内置的 OpenClaw Agent 框架，快速构建具备工具调用、长期记忆和多轮对话能力的 AI 应用。
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AI 节点：在 SQL 工作流中直接调用大语言模型进行文本分析、分类、摘要等任务，数据不出仓即可完成 AI 处理。