Dynamic Table支持范围和限制
您可以使用Dynamic Table实现更高效、低成本的数据自动流动与分层，本文为您介绍Dynamic Table的支持范围与使用限制。
AnalyticDB 实时数仓架构解析
数据模型AnalyticDB 采用标准的关系数据模型，支持标准的 SQL 访问（兼容 MySQL 协议）。为了实现系统扩展，AnalyticDB 支持量两级分区能力。如下图所示，数据根据 id 列分到50个 partition，称为 primary partition；在 primary parti...
Dynamic Table概述
Hologres推出了声明式数据处理架构Dynamic Table，该架构可以自动处理并存储一个或者多个基表（Base Table）对象的数据聚合结果，内置不同的数据刷新策略，业务可以根据需求设置不同的数据刷新策略，实现数据从基表对象到Dynamic Table的自动流转，满足业务统一开发、数据自动流转、处理时效性等诉求。
Hologres实时数仓入门教程
阿里云实时数仓Hologres与Flink、MaxCompute、DataWorks等深度融合，提供企业级离在线一体化全栈数仓解决方案。
实时数仓 Hologres 问题之适用于业务场景的实时数仓如何搭建
问题一：如何搭建适用于业务场景的实时数仓？ 如何搭建适用于业务场景的实时数仓？ 参考回答： 搭建适用于业务场景的实时数仓，需要明确业务需求、数据源、数据处理流程等因素。可以通过使用像Hologres这样的实时数据仓库引擎，结合Flink等流处理工具，实现数据的实时采集、处理、存储和分析。 关于本问题的更多回答可点击原文查看： ...
实时数仓Hologres发展问题之实时数仓的类数据库化与HTAP数据库的差异如何解决
问题一：实时数仓的类数据库化主要体现在哪些方面？ 实时数仓的类数据库化主要体现在哪些方面？ 参考回答： 实时数仓的类数据库化主要体现在操作SQL化及与传统数据库在协议、语法上的兼容性，数据模型和语义向传统数据库靠拢（如主键概念、ACID能力等），使用户能以更低成本使用实时数仓产品。 关于本问题的更多问答可点击原文查看： htt...
实时数仓Hologres发展问题之Hologres提升实时数仓的生产级高可用性如何解决
问题一：Hologres如何提升实时数仓的生产级高可用性？ Hologres如何提升实时数仓的生产级高可用性？ 参考回答： Hologres通过引入多副本、热升级、快速failover、资源隔离、读写分离、灾备等能力，实现了生产级高可用，并在阿里巴巴双11中得到了良好应用。 关于本问题的更多问答可点击原文查看： https:/...
实时数仓Hologres发展问题之实时数仓对Lambda架构的问题如何解决
问题一：在边缘计算场景中，云边网络面临的主要挑战是什么？ 在边缘计算场景中，云边网络面临的主要挑战是什么？ 参考回答： 在边缘计算场景中，云边网络面临的主要挑战是云边网络组网，特别是私有自建的 IDC 场景，需要解决运营商网络产品化不足、私有 IDC 防火墙等复杂产品的配置问题，需要专业的网络人员才能完成实施工作。 关于本问题的更多问...
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数据仓库
阿里云自主研发的云原生数据仓库，具有高并发读写、低峰谷读写、弹性扩展、安全可靠等特性，可支持PB级别数据存储，可广泛应用于BI、机器学习、实时分析、数据挖掘等场景。包含AnalyticDB MySQL版、AnalyticDB PostgreSQL 版。
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