极速突破,PolarDB MySQL 列存索引加速复杂查询

本方案为您介绍如何通过云原生数据库 PolarDB MySQL 版列存索引(In-Memory Column Index,简称 IMCI)实现大数据量场景下的高性能复杂查询。

适用客户
  • 希望在一套数据库系统中同时满足高并发事务处理与复杂数据分析查询需求
  • 方案背景
  • 方案优势
  • 架构与部署
  • 优惠购买
  • 推荐解决方案
  • 方案背景

    自建实时数据分析能力面临的挑战

    在线互联网业务主要包括实时事务处理(OLTP)和实时数据分析(OLAP)两个场景,同一系统集成 OLTP 和 OLAP 能够实现实时数据分析查询与事务处理的无缝结合,从而优化用户体验。然而在自建 OLAP 和 OLTP 过程会面临一些较大的挑战。

    研发复杂度高

    需要维护两套不同技术体系的数据库系统,由于两套系统处理机制的差异,增加了架构的复杂度和运维成本。

    实时性较差

    数据在 OLTP 系统向 OLAP 系统同步时,任何延时都会影响下游 OLAP 系统分析查询的实时性。

    一致性无法保障

    两个独立系统之间的数据同步会引入数据一致性问题,尤其在高并发场景下该问题会突显。

    投入成本高

    需要投入大量的硬件资源以保证性能,此外自建系统需要投入专业的运维团队进行管理和维护。

    方案优势

    自建与基于 PolarDB 列存索引一站式 HTAP 方案对比

    阿里云 PolarDB MySQL 版列存索引主要面向 OLAP 场景大数据量复杂查询,实现了一体化的实时事务处理和实时数据分析的能力,成为一站式 HTAP 数据库产品解决方案。通过一套数据库系统,即可满足业务的 OLTP 和 OLAP 需求。

    自建实时数据分析VS基于 PolarDB 列存索引一站式HTAP方案
  • 研发复杂度高

    复杂的系统搭建与维护,有限的协议兼容性,影响应用快速对接;性能优化难度大,手动优化存储、执行引擎效率及并行处理复杂,难以快速实现高性能查询。

  • 易用性
  • 快速开启 & 100%兼容 MySQL

    用户仅需通过添加列存只读节点及 DDL 语句即可完成对列存索引快速接入,提供支持行列混合执行的优化器100%兼容 MySQL 协议。

  • 数据同步存在延迟

    自建 OLAP 系统在数据同步过程中存在ETL数据抽取、转换和加载步骤会引入延时,此外网络传输、数据校验和资源竞争会进一步增加延时,导致分析结果滞后,无法及时反映最新数据状态。

  • 实时性
  • 行存与列存实时同步

    PolarDB 采用行列混合存储技术,行存储(服务于OLTP)与列存储(服务于OLAP)并存,且两者之间的数据保持实时一致性。当行存储中的数据发生变化时,这些更改会立即反映到列存中,使得分析型查询能够立即获取到最新的数据状态。

  • 一致性无法保障

    自建 OLAP 系统难以保证实时的事务一致性,尤其在读写分离架构中,容易因主从复制延迟导致查询结果不一致。

  • 一致性
  • 保障事务级别一致性

    PolarDB 通过事务级的数据一致性和高效的行转列处理机制,确保了列存索引中的数据与实时业务操作保持高度同步,满足了实时数据分析的需求。

  • 投入成本高

    较高的固定硬件成本,需要自行部署和维护硬件及软件;资源利用率不足,难以实现按需弹性伸缩,导致资源闲置浪费;后期持续运维依赖较高专业技能,人力成本高昂。

  • 成本
  • 按量付费和弹性扩缩

    PolarDB 列存索引功能免费使用,仅收取只读列存节点计算以及列存索引的存储费用,此外,PolarDB 提供 Serverless 模式可节省高达90%的数据库成本,通过资源按需使用和精细计费模式进一步降低整体开支。同时减少了对专业开发人员的依赖,降低人力和时间成本,总体投入较低。

  • 架构与部署

    业务复杂查询性能优化

    本方案为您介绍在电商业务场景下,通过云原生数据库 PolarDB MySQL 版列存索引(In-Memory Column Index,简称 IMCI)实现大数据量场景下的高性能复杂查询,助力业务实现一站式 HTAP。

    部署时长:40分钟
    预估费用:4元/小时(假设您配置的ECS实例,PolarDB MySQL集群与建议规格一致,为按量付费。实际产生费用因规格、版本不同可能产生变化,以控制台显示为准。)
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