AnalyticDB for PostgreSQL: Serviço de data warehouse MPP online - Banco de dados vetorial

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Serviço de data warehouse em tempo real nativo da nuvem com garantias ACID, compatível com a sintaxe do Greenplum, Oracle e PostgreSQL, com suporte a análise ad hoc de alta performance e baixa latência para dados estruturados, não estruturados e semiestruturados; processamento de dados vetoriais, integração fluida com grandes modelos e serviços de banco de dados vetorial de nível empresarial para cenários de IA generativa.

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O AnalyticDB for PostgreSQL é um serviço de data warehousing MPP (processamento massivamente paralelo) online baseado no banco de dados de código aberto Greenplum.

O AnalyticDB for PostgreSQL oferece expansão online e serviço de monitoramento de desempenho para liberar sua equipe das complexas operações e gerenciamento de clusters MPP (O&M). Isso permite que administradores de banco de dados, desenvolvedores e analistas de dados se concentrem em aumentar a produtividade empresarial por meio do desenvolvimento SQL. Além disso, proporciona elasticidade e eficiência de custos com a edição Serverless >.

Com base na arquitetura MPP, o AnalyticDB for PostgreSQL também oferece o recurso de banco de dados vetorial > para ajudar você a armazenar, analisar e recuperar dados vetoriais. O AnalyticDB for PostgreSQL foi selecionado como um dos bancos de dados vetoriais recomendados pelo ChatGPT Retrieval Plugin > para ajudar desenvolvedores a criar aplicações de IA generativa (veja exemplos no OpenAI cookbook >).

Agora, o AnalyticDB for PostgreSQL também oferece Supabase totalmente gerenciado na nuvem, com paridade de recursos em relação à edição comunitária de código aberto do Supabase. Isso permite que desenvolvedores criem rapidamente aplicações modernas usando as APIs em tempo real, a autenticação e os endpoints GraphQL/REST gerados automaticamente do Supabase — enquanto se beneficiam da escalabilidade, desempenho e confiabilidade de nível empresarial do mecanismo MPP do AnalyticDB sob o capô.

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Compatibilidade total com o SDK do Supabase, autenticação integrada com Alipay/WeChat, implantação global e arquitetura pronta para IA.

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Fácil de escalar sob demanda
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ECS | PAI-EAS (LLM) | AnalyticDB for PostgreSQL (Vector Database)

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Fácil de usar
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Benefícios

: Desempenho superior
O ApsaraDB AnalyticDB for PostgreSQL permite o uso combinado de armazenamento em linhas e em colunas. O armazenamento em colunas é 100 vezes mais rápido para análises OLAP em comparação ao armazenamento em linhas.
Suporta importação paralela de dados de alto desempenho para o OSS, eliminando o gargalo das importações por canal único.

: Fácil de usar
Suporta sintaxe e funções SQL ricas para OLAP, além de diversas funções Oracle. Softwares de BI populares no mercado podem ser integrados diretamente ao AnalyticDB for PostgreSQL.
Conecte o ApsaraDB AnalyticDB for PostgreSQL ao ApsaraDB for RDS para oferecer soluções de análise transacional híbrida OLTP+OLAP (HTAP).

: Estável e confiável
Suporta transações ACID em banco de dados distribuído, em que todos os dados são sincronizados em duas cópias em dois nós. Também conta com implantação distribuída com proteção ternária de segmento, servidor e rack, garantindo a segurança da infraestrutura de dados.
Conta com implantação distribuída com proteção ternária de segmento, servidor e rack, garantindo a segurança da infraestrutura de dados críticos.

: Escalabilidade flexível
Escale a unidade de computação (CPU, memória e espaço de armazenamento) e aumente o desempenho de OLAP para lidar com centenas de terabytes.
Suporta operações de dados transparentes no OSS. Dados frios de análises não online podem ser armazenados no OSS com a capacidade de armazenamento escalada conforme necessário. Ao incorporar compressão de dados com base em tabelas externas, esta solução reduz significativamente os custos de produção.

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Recursos

Distribuído

Banco de dados distribuído com ACID.

Baseado na arquitetura distribuída MPP (processamento massivamente paralelo).

Capacidades de armazenamento e computação com expansão linear conforme o aumento de segmentos.

Explora todo o potencial de eficiência de computação OLAP.

Estatísticas OLAP em SQL distribuído e funções de janela.

Procedimentos armazenados em PL/pgSQL e PL/JAVA.
Aprendizado de máquina e análise

MADlib, biblioteca de aprendizado de máquina baseada em SQL.

Compatível com os padrões internacionais OpenGIS na análise híbrida de dados geográficos.

Análise do tipo de dados JSON.

Análise do algoritmo HyperLogLog.
Integração de dados

Compatível com ferramentas populares de ETL, com base no driver JDBC do PostgreSQL/Greenplum.

Usuários do MySQL podem realizar sincronização incremental de dados com o 'rds_dbsync'.

Consultas de dados na sintaxe SQL padrão com base na tabela externa do OSS.

A tabela externa do OSS suporta compressão de dados para reduzir custos de produção.
Segurança

É permitido um máximo de 1.000 endereços IP na configuração da lista de permissões de IP.

Monitoramento em tempo real no acesso à rede para detectar ataques DDoS ativos.
Análise híbrida

Suporta análise em tempo real de dados GIS na sintaxe SQL para auxiliar nas estatísticas de LBS para dispositivos IoT e outras estatísticas baseadas na internet.

Suporta análise em tempo real de dados JSON, XML e strings aproximados na sintaxe SQL, ajudando organizações financeiras e governamentais, além de empresas, a processar dados de mensagens e realizar correspondência aproximada de texto.

Guia de ajuste de SQL do AnalyticDB for PostgreSQL

Como serviço de data warehousing nativo da nuvem com capacidade de nível PB, o AnalyticDB for PostgreSQL é uma criação genial para cenários MPP com escalabilidade excepcional.

Este documento destaca os principais recursos do AnalyticDB for PostgreSQL e aprofunda os pontos essenciais do ajuste de desempenho SQL, incluindo o design da estrutura de tabelas na fase inicial, a análise de instruções SQL lentas durante o uso e as práticas para manter o banco de dados em condições ideais nas operações e na manutenção do dia a dia.

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Impulsionando o desenvolvimento de IA generativa com gerenciamento de dados vetoriais

Este whitepaper explica por que o gerenciamento de dados vetoriais é importante para o desenvolvimento de IA generativa. Apresenta o banco de dados vetorial da Alibaba Cloud, o AnalyticDB for PostgreSQL, e os produtos de suporte para IA generativa. Este whitepaper oferece diversas soluções para configurar rapidamente um chatbot de IA generativa na Alibaba Cloud usando esses produtos, com tutoriais passo a passo.

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Como funciona

Desenvolvimento único
Análise de IoT (JSON+GIS)
Aproximação em escala de internet (HyperLogLog)
OLTP e OLAP

Desenvolvimento único

ISVs (fornecedores independentes de software) podem alternar entre aplicações de sistemas MPP nos ambientes on-premise e na nuvem. Empresas com infraestrutura on-premise podem usar o Greenplum Database diretamente, enquanto empresas na nuvem podem adotar o AnalyticDB diretamente.

Os desenvolvedores precisam programar a aplicação apenas uma vez e ela poderá ser executada tanto em plataformas tradicionais quanto na nuvem. Ao mesmo tempo, os esquemas on-premise e na nuvem são conectáveis por meio de drivers genéricos do PostgreSQL, facilitando a comunicação empresarial com mais plataformas da mesma arquitetura. Você pode construir facilmente uma plataforma integrada de desenvolvimento de data warehouse em nuvem híbrida sem se preocupar com as diferenças entre as plataformas on-premise e na nuvem.

Análise de IoT (JSON+GIS)

O ApsaraDB AnalyticDB e o PostgreSQL são integrados ao mecanismo de banco de dados espacial PostGIS, compatível com OpenGIS, para posicionamento em tempo real e planejamento de rotas. O PostGIS é suportado por ArcGIS, Intergraph e QGIS. Você pode usar instruções SQL simples na aplicação em combinação com funções GIS para lidar com modelos complexos de dados geoespaciais (com suporte a processamento 2D e 3D).

Graças à capacidade abrangente de OLAP de dados do Hybrid, é possível realizar análises massivas de dados com base em informações geográficas para oferecer suporte à tomada de decisão em IoT, internet móvel, entregas logísticas, cidades inteligentes, LBS, sistemas de negócios O2O e muito mais.

Aproximação em escala de internet (HyperLogLog)

A estimativa de cardinalidade é a aplicação mais comum em cenários de Big Data. A demanda de memória, a pós-fusão e o processamento de dados são os principais problemas que surgem durante a estimativa de cardinalidade. Os cálculos de PV e VU de páginas se enquadram nessa categoria de demanda.

Em SQL, geralmente realizamos o cálculo usando COUNT DISTINCT, mas o desempenho é baixo. O HyperLogLog melhora o desempenho de consulta da estimativa de cardinalidade em 20 a 100 vezes, com uma taxa de erro de aproximadamente 2%. O HyperLogLog pode ser adotado em cenários de negócios que não exigem precisão absoluta de cálculo. Isso reduz significativamente a carga computacional do servidor e os custos.

OLTP e OLAP

Há uma ampla variedade de opções disponíveis para importar seus data warehouses baseados em Greenplum para o ApsaraDB AnalyticDB. Você também não precisa se preocupar com o O&M complexo do cluster MPP. Ao mesmo tempo, a Alibaba Cloud oferece um conjunto completo de soluções de escalabilidade e disponibilidade para que administradores de banco de dados, desenvolvedores e analistas de dados possam se concentrar em aumentar a produtividade empresarial por meio de SQL e criar valor central.

Com o ApsaraDB for RDS da Alibaba Cloud, você pode alcançar alto desempenho em aplicações OLTP. O RDS suporta MySQL, SQL Server e PostgreSQL. Em combinação com o ApsaraDB AnalyticDB, é possível integrar bancos de dados OLTP e OLAP na nuvem para estabelecer uma plataforma de arquitetura de banco de dados, incluindo transações de produção de alta concorrência e análise para tomada de decisão.

Solução RAG - AnalyticDB x IA generativa - Solução de banco de dados vetorial

LLM + VectorDB com Alibaba Cloud é personalizável e econômico

Este blog explica os benefícios de LLM + VectorDB com Alibaba Cloud (com exemplos).

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Perguntas frequentes

1. Como escolher entre o RDS, o AnalyticDB for PostgreSQL e o E-MapReduce?

AnalyticDB for PostgreSQL	RDS	E-MapReduce
Baseado no Greenplum Database	Data warehouse OLAP (processamento analítico online)	Escale o armazenamento conforme a necessidade. A análise e o desempenho de armazenamento da arquitetura distribuída MPP seguem uma curva de crescimento linear. Consultas SQL complexas podem ser resolvidas em segundos ou até milissegundos, com simultaneidade controlada dentro de 500.
MySQL / PostgreSQL / SQL Server	Banco de dados OLTP (processamento transacional online)	Eles suportam diferentes mecanismos de banco de dados e são voltados para o processamento de modelos de negócios em tempo real baseados em transações — CRUD (criar, consultar, atualizar e excluir). Há suporte para dados online de até 2 TB.
Hadoop, Apache Spark, HBase, Presto e Storm	Solução de processamento de Big Data para processar rapidamente grandes volumes de dados	Permite criar clusters Hadoop em poucos minutos para processamento massivo de dados. Dessa forma, simplifica o processamento complexo de big data ao executar tarefas com uso intensivo de dados para as aplicações envolvidas.

2. Quais ferramentas de ETL oferecem suporte ao ApsaraDB AnalyticDB for PostgreSQL?

O AnalyticDB for PostgreSQL é baseado no projeto de código aberto Greenplum Database e adota as interfaces universais JDBC e ODBC. Portanto, praticamente todas as ferramentas de ETL compatíveis com Greenplum e PostgreSQL também são compatíveis com o AnalyticDB for PostgreSQL.

3. Qual é a diferença entre o AnalyticDB for PostgreSQL e o Greenplum Database, no qual o AnalyticDB é baseado?

• As extensões do AnalyticDB for PostgreSQL suportam JSON, HyperLogLog e tabelas externas oss_ext, enquanto o Greenplum Database de código aberto não oferece esse suporte.

• O AnalyticDB for PostgreSQL é um serviço de computação em nuvem e a configuração é feita facilmente com um clique no Console da Alibaba Cloud. Os usuários não precisam se preocupar com o gerenciamento da implantação e expansão do data warehouse, entre outras configurações complexas.

• O AnalyticDB for PostgreSQL é estruturado na plataforma de gerenciamento unificado da Alibaba Cloud ApsaraDB e impõe limites às permissões de superusuário.

4. O espaço da instância adquirido para o AnalyticDB for PostgreSQL está totalmente disponível para uso?

O espaço da instância é o espaço realmente utilizável. O AnalyticDB for PostgreSQL reserva um espaço adicional para arquivos temporários que não ocupa os recursos adquiridos.

5. Qual é a relação entre o tipo de nó do AnalyticDB for PostgreSQL e o segmento do Greenplum Database?

• Um nó é composto por um ou mais segmentos. Os núcleos, a memória e o espaço em disco do tipo de nó indicam o espaço realmente utilizável. Tomando como exemplo um tipo de nó de 4 núcleos/32 GB de memória/2 TB de HDD, esse nó conterá: 4 segmentos com 1 núcleo/8 GB de memória/0,5 TB de HDD cada.

• Por exemplo, para um tipo de nó de 4 núcleos/32 GB de memória/2 TB de HDD, o Greenplum Database nativo correspondente contém um segmento primário que totaliza 4 núcleos/32 GB de memória/2 TB de HDD e um segmento espelho com 4 núcleos/32 GB de memória/2 TB de HDD. Em outras palavras, se deseja criar um cluster Greenplum Database com a mesma configuração, será necessário preparar recursos físicos de 8 núcleos/64 GB de memória/4 TB de HDD ou mais (além do espaço adicional para arquivos temporários do cluster).

• Todos os segmentos de um nó são alocados no mesmo servidor. Um nó com configuração elevada ajuda a reduzir a comutação de rede e a melhorar o desempenho. Recomendamos escolher um nó de alta configuração caso precise de mais recursos computacionais. Para adquirir um nó de configuração superalta, entre em contato com seu gerente de conta ou abra um chamado.

6. Até que capacidade o armazenamento do AnalyticDB for PostgreSQL pode ser escalado?

Oferecemos 2.048 núcleos/16 TB de memória/1.024 TB de HDD ou configurações superiores de recursos de computação e armazenamento conforme suas necessidades. Para adquirir um nó de configuração superalta, entre em contato com seu gerente de conta ou abra um chamado pelo Console.

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Construa mais rápido, escale de forma mais inteligente com AnalyticDB Supabase

Cenários populares

Produto utilizado

Produto utilizado

Benefícios

Recursos

Distribuído

Aprendizado de máquina e análise

Integração de dados

Segurança

Análise híbrida

Guia de ajuste de SQL do AnalyticDB for PostgreSQL

Impulsionando o desenvolvimento de IA generativa com gerenciamento de dados vetoriais

Como funciona

Solução RAG - AnalyticDB x IA generativa - Solução de banco de dados vetorial

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