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云数据库RDS PostgreSQL 版 视频简介

PostgreSQL被业界誉为“最先进的开源数据库”,面向企业复杂SQL的OLTP业务场景,支持NoSQL数据类型(JSON/XML/hstore)、
提供阿里云自研Ganos多维多模时空信息引擎,及PostGIS地理信息引擎。

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不同场景推荐规格

基础版1核2G 入门型

特性:

最大连接数200 支持SSD云盘 最大存储空间6TB

使用场景:

¥ 100/月起 更多配置 >

高可用4核16G 通用型

特性:

最大连接数1600 支持SSD云盘或ESSD云盘 最大存储空间32TB 支持主从最高可用模式

使用场景:

¥2180/月起 更多配置 >

高可用32核128G 中大型

特性:

最大连接数12800 支持ssd或essd 最大存储空间32TB 支持主从最大保护模式 支持存储加密 支持SSL数据链路加密

使用场景:

¥ 16080/月起 更多配置 >

产品动态

      查看全部日志 >
      产品优势
      NoSQL兼容
      兼容SQL:2011, 丰富的数据类型,直接支持SQL操作JSON及XML
      空间/时空双引擎
      自研Ganos时空引擎实现多模型处理能力,支持GPU计算加速,兼容PostGIS地理信息引擎
      高效复杂查询
      基于成本的SQL查询优化器,多表关联查询性能比MySQL高数倍
      安全稳定
      PG引擎安全特性 + 阿里云安全防护;
      SQL审计,身份隔离深入到字段级别;支持IP白名单防DDoS攻击

      精心打造的功能

      • 轻松处理空间/时空信息

        支持PostGIS,同时借助自研Ganos时空引擎,基于GeoSQL轻松处理多维几何对象、遥感影像、激光点云、移动对象轨迹等各类空间/时空信息。

        Ganos 2/3/4维坐标

        几何数据的坐标维数支持2/3/4(with Z/M),支持基于平面和球面计算,支持3D计算,具备高效GIST R-Tree及BRIN索引


        Ganos GPU增强

        支持多光谱、高光谱影像数据以及DEM高程数据的导入导出、拼接、剪切、统计等各类常规操作,部分函数支持GPU并行计算加速(需采购GPU机型)


        Ganos MOD移动对象数据库

        具备独一无二的移动对象数据库(MOD),支持轨迹构造、轨迹信息获取、轨迹空间/时空关系判断、轨迹空间处理、轨迹时空统计等丰富功能


        Ganos 高级功能

        激光点云、拓扑网络(路径)数据存储、查询、分析等高级功能


        兼容PostGIS

        支持PostGIS空间数据类型、空间分析函数、元数据及函数、二元谓词、空间操作符

      • 强大NoSQL兼容

        基于SQL支持JSON、XML、Key-Value等非结构化数据类型,实现另类的Not Only SQL(NOSQL)解决方案

        建表时使用JSON数据类型

        CREATE TABLE json_tab(id bigint, data jsonb);


        直接保存JSON内容

        INSERT INTO json_tab VALUES (1,'{"pname":"产品1","qty":50}')


        直接查询JSON信息

        SELECT * FROM json_tab WHERE data->>'qty' > 30


        对JSON的属性进行索引提高性能

        CREATE INDEX idx_json_tab_data_pname ON json_tab USING btree ((data ->> 'pname'));


        与现有关系表进行JOIN查询

        SELECT * FROM json_tab JOIN product ON (products.pname=json_data.data->>'pname') WHERE data->>'qty' > 30;

      • 支持全文搜索

        通过全文搜索,应用将不再需要额外搭建搜索引擎,只通过SQL操作即可实现全文检索(Full Text Search)及模糊查询。

        功能丰富

        支持中文分词、自定义词库,可对现有词库进行智能学习处理,持续优化。同时可以实现:“结巴分词”、“相似度分析”、“相似度索引”、“正则匹配”等高级功能,通过SQL引擎完成整套分词操作过程,让用户免去重复开发的烦恼。

      • 支持OSS云存储扩展

        基于PostgreSQL的FDW功能,阿里云深度整合优化了对OSS云存储的外部表管理功能,可以支持2TB以上存储空间无限扩展。

        可读、可写、空间无限扩展

        用户可以通过外部表的方式将OSS云存储中的CSV格式化文件当成本地数据表进行使用。支持与本地数据表进行JOIN,支持数据读写,从而也借助OSS的能力,使得数据库的存储空间可以随意扩展到任意大小,满足企业用户对冷热数据生命周期管理的需求。OSS存储外部表功能还支持数据压缩,用户可以使用标准gzip算法进行csv文件压缩,有效缩短数据写入到OSS的时间,同时节省存储费用可达50%以上。

      • 支持数据仓库

        通过PostgreSQL除了在高可用方面能够满足OLTP在线应用的要求外,需要进行实时分析的数据,还可以扩展支持OLAP数据仓库的业务。

        OLAP+OLTP=HTAP

        在线数据库和数据仓库使用相同的开发协议接口,可以帮助中小企业降低IT研发成本。当TB级的数据需要进行分析时,时可以通过同样基于PostgreSQL内核的“云数据库HybridDB”实现可横向扩展的OLAP数据仓库,支持总量达百TB甚至PB级的数据分析BI业务。

      常见实战场景

      • 企业PostgreSQL标配

      • 无限存储空间扩展

      • GIS+JSON助力IoT高速发展

      • LBS轨迹计算

      • 通用:DMS跨数据库查询

      • 企业PostgreSQL标配

        企业PostgreSQL标配

        基于阿里云多可用区架构,支持同城容灾,实现企业级数据库安全稳定。PostgreSQL相比其它开源数据库,进行更优事务处理,保障多表关联JOIN时的系统性能。

        能够解决

        • 大表支持

          单表上亿数据性能平稳,基于Hash JOIN支持高性能多表查询

        • OLAP方案

          提供TB级以下OLAP支持,海量数据使用HybridDB横向扩展

        • 无限空间扩展

          基于OSS外部表将冷数据保存到云存储并可与HybridDB交互

      • 无限存储空间扩展

        无限存储空间扩展

        现基于OSS云存储的外部表实现存储空间扩展,需要经常访问的“热数据”直接放在RDS的SSD存储空间,不常用的数据转存到OSS云存储,并可基于标准gzip压缩算法进行OSS中的数据压缩,进一步节省历史数据存储成本。结合同样基于PostgreSQL内核的云数据库HybridDB,可扩展支持PB级别的OLAP在线分析业务,性能及存储空间同时线性扩展。

        方案优势

        • 历史日志存储

          结合OSS云存储实现无限空间扩展

        • BI海量数据分析

          结合HybridDB通过相同的SQL语法实现高性能分析式分析

      • GIS+JSON助力IoT高速发展

        GIS+JSON助力IoT高速发展

        JSON数据类型及GIS地理信息数据类型都是IoT业务处理的必备手段,传统方案中开发人员及DBA需要在NoSQL数据库和专用的GIS数据分析软件中进行多次的硬编码开发。而在PostgreSQL中所有这些操作都可以在SQL中完成,无需来回进行数据导入,提高开发效率。

        方案优势

        • 传感器JSON数据

          SQL中直接实现关联查询降低开发成本

        • GIS地理信息数据

          精准定位,支持2D、3D、路径、范围分析简单易用

      • LBS轨迹计算

        LBS轨迹计算

        针对移动对象(人、车、无人机等)的轨迹数据提供区别于传统基于点模型的存储方式,采用原生时空轨迹模型实现移动对象轨迹行程的高效存储、检索、查询和分析处理。

        方案优势

        • 原生轨迹模型支持

          降低存储成本,提高计算效率

        • 发挥轨迹数据价值

          借助时空计算发掘轨迹数据价值

      • 通用:DMS跨数据库查询

        通用:DMS跨数据库查询

        跨数据库查询为不同环境下的在线、异构数据源,提供及时的关联查询服务。不论数据库是MySQL、SQLServer、PostgreSQL还是Redis,不论数据库实例部署在哪个region哪个环境,通过一条SQL就能实现这些数据库实例之间的关联查询。

        能够解决

        • 垂直、水平拆分后的跨数据库查询

          如:常见的商品库、订单库的实时关联查询,多region、多单元的汇总关联查询

        • 异构数据库的关联查询

          如:数据从SQLServer迁移至MySQL,进行关联查询做一致性对比

        • 混合云场景的关联查询

          如:本地IDC自建环境与跨云环境进行数据关联查询

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