概述
云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版 向量数据库通过结合本身传统数据库的能力可以实现非结构化数据和结构化、半结构化数据的混合分析，并且能充分利用结构化和半结构化的索引能力。向量检索与全文检索的双路召回。云原生数据仓库...
如何对JSON类型进行高效分析
本文介绍了PolarDB IMCI为应对海量结构化与半结构化数据分析场景，通过整合列式JSON、虚拟列、秒级加减列、表列数扩展及列存索引等系列功能而构建出的扩展流计算方案，以及该方案的应用案例。背景 随着应用场景多样化与快速迭代，业务系统...
JSON索引
为降低处理半结构化数据的难度，提升查询效率，AnalyticDB for MySQL 提供了半结构化数据检索功能，即JSON索引。本文主要介绍如何创建JSON索引。JSON索引介绍 AnalyticDB for MySQL 支持创建JSON索引。通过为存储在JSON列中的数据创建JSON...
22.8版本新特性概览
CREATE table github_JSON(event JSON)ENGINE=MergeTree ORDER BY tuple()动态子列的支持，大幅提高了非结构化数据的分析效率和扩展性。对于常见的导入OSS数据到ClickHouse，在22.8之前版本中如果要实现JSON对象子列的独立存储和高效分析，...
大数据用户画像解决方案
方案总览 作为面向大数据场景的半结构化、结构化存储系统，Lindorm可以很好的满足用户画像：没有强事务要求，大数据量、高并发读写场景这样的业务特征。其架构如下图所示：方案优势 1.低成本：集群内单表冷热分离能力、独有的压缩优化能力...
搜索结构化数据
结构化数据页面可以查看计算服务分析的实时或历史结构化数据信息。操作步骤 登录 城市视觉智能引擎控制台，进入实例详情页面,单击页面左侧菜单栏的搜索服务下的结构化数据。在结构化数据页面设置查询条件，单击搜索。搜索实时数据时，需要...
非结构化分析
功能说明 向量分析实现原理是通过AI算法提取非结构化数据的特征，然后利用特征向量唯一标识非结构化数据，向量间的距离用于衡量非结构化数据之间的相似度。AnalyticDB PostgreSQL版 向量检索分析基于MPP查询架构构建，帮助用户实现基于SQL...
功能概述
实现原理 分析型数据库MySQL版的向量分析旨在帮助您实现非结构化数据的近似检索和分析，其实现原理是通过AI算法提取非结构化数据的特征，然后利用特征向量唯一标识非结构化数据，向量间的距离用于衡量非结构化数据之间的相似度。...
产品优势
支持防护常见的结构化数据、非结构化数据和大数据产品，例如对象存储OSS、云数据库RDS、MaxCompute等。智能化 运用大数据和机器学习能力，通过智能化的算法，对敏感数据和高风险活动，例如数据异常访问和潜在的泄露风险进行有效识别和监控...
数据集成
数据集成目前支持40种以上的数据源类型（包括关系型数据库、非结构化存储、大数据存储、消息队列等），通过定义来源与去向数据源，并使用数据集成提供的数据抽取插件（Reader）、数据写入插件（Writer），实现任意结构化、半结构化数据源...
外部表概述
外部表示例 您可以通过以下示例，深入了解通过MaxCompute外部表功能处理各种非结构化数据的方法：访问OSS和TableStore（OTS）非结构化数据，请参见 访问OSS非结构化数据 和 访问OTS非结构化数据。外部表访问OSS的账号，在RAM中自定义授权...
功能优势
为了让您对非结构化数据拥有更多的自主控制权，您可以把非结构化数据保存在OSS或者图片服务器上（下图使用OSS），非结构化数据的保存地址即URL存储在分析型数据库MySQL版中，整体架构如下所示。通过分析型数据库MySQL版控制台注册特征提取...
创建Sap Table数据源
在 新建数据源 对话框的 半结构化存储 区域，选择Sap Table。如果您最近使用过Sap Table，也可以在 最近使用区域 选择Sap Table。同时，您也可以在搜索框中，输入Sap Table的关键词，快速筛选。在 新建Sap Table数据源 对话框中，配置相关...
创建API数据源
在 新建数据源 对话框的 半结构化存储 区域，选择 API。如果您最近使用过API，也可以在 最近使用 区域选择API。同时，您也可以在搜索框中，输入API的关键词，快速筛选。在 新建API数据源 对话框中，配置相关连接数据源参数。配置数据源的...
品牌升级
无论是数据湖中的非结构化或半结构化数据，还是数据库中的结构化数据，您都可使用 AnalyticDB for MySQL 构建企业的数据分析平台，同时完成高吞吐离线处理和高性能在线分析，实现降本增效。此次品牌升级，存量分析型数据库MySQL版（ADS）...
JSON索引（2.0版）
理解和分析半结构化数据的难度比结构化数据大很多，急需成熟的解决方案来处理半结构化数据。为了赋能用户、降低用户处理半结构化数据的难度，分析型数据库MySQL版提供了半结构化数据检索功能即JSON检索。注意事项 分析型数据库MySQL版JSON...
IoT数据自动化同步至云端解决方案
IoT设备大量的数据通常以半结构化的形式存储。例如，使用OSS存储原始信息为CSV文件。但同步至大数据系统或传统数据库的数据，需要使用专业的数据同步系统。下图为您展示使用DataWorks数据集成完成OSS数据同步至大数据系统的解决方案流程。...
非结构化数据向量检索
Lindorm向量索引旨在帮助您实现非结构化数据的检索分析。您可以通过AI算法提取非结构化数据的特征，并利用特征向量唯一标识非结构化数据。这些向量数据可以被Lindorm高性能地存储和检索。同时，Lindorm也支持向量数据与标量数据的混合检索...
产品概述
数据总线 DataHub 同时支持强Schema的结构化数据（创建Tuple类型的Topic）和无类型的非结构化数据（创建Blob类型的Topic），您可以自由选择。高可用 服务可用性不低于99.9%。规模自动扩展，不影响对外服务；数据持久性不低于99.999%。数据...
应用场景
该场景可实现：实时多源数据同步 支持多业务数据源，结构化非结构化数据的实时同步。营销效果实时反馈 支持对海量日志数据和业务进行即时的复杂关联计算，提高营销效果反馈及时性。商业智能报表 该场景要求支持海量数据实时入库和计算，...
创建数仓分层
ODS层对原始数据的操作具体如下：将原始的结构化数据增量或全量同步至数据仓库中。将原始的非结构化数据（例如，日志信息）进行结构化处理，并存储至MaxCompute。根据实际业务需求，记录原始数据的历史变化或对原始数据进行简单的清洗。ODS...
冷热分层
海量结构化数据Delta Lake架构 针对结构化冷热分层的数据场景，阿里巴巴集团推出了海量结构化数据的Delta Lake架构。基于Tablestore的通道服务，原始数据可以利用变更数据捕获CDC（Change Data Capture）技术写入多种存储组件中。示例 本...
产品架构
宽表引擎 LindormTable 是面向海量半结构化、结构化数据设计的分布式NoSQL系统，适用于元数据、订单、账单、画像、社交、feed流、日志等场景，兼容HBase、Cassandra等开源标准接口。其基于数据自动分区+分区多副本+LSM的架构思想，具备全局...
MaxCompute JSON类型使用指南
针对以上问题，我们设计了一种新的数据类型JSON，既可以支持无强Schema约束的半结构化数据，又能够充分利用列存储的优化，同时满足高灵活性和高性能的要求。基本原理 JSON数据类型作为一种新的数据类型，使用方法和其他类型相似。我们无需...
查看敏感数据识别结果
仅支持在 结构化数据、半结构化数据、非结构化数据 或 大数据 分类下分别选择一个或多个数据类型，不支持跨分类同时选择多个数据类型。如果您未选中任意数据类型，数据安全中心默认展示所有数据类型下的敏感数据识别结果。数据模板：在 ...
数据可视化概览
数据集是数据的结构化形态，一切逻辑、权限、服务等都是从数据集展开。图表是数据的可视化形态，一切展示、交互、引导等都是从图表展开。说明 作为数据的两种不同形态，二者相辅相成，让您拥有一致的体验和认识。仪表盘和大屏是图表的组合...
概述
数据集是数据的结构化形态，一切逻辑、权限、服务等都是从数据集展开。仪表盘是数据分析和数据展示的画布，在仪表盘中可以做实时的数据分析，也可以将数据制作为报表进行展示或分享。大屏是针对大屏幕的特殊数据展示画布，支持灵活自定义的...
添加数据集
DataV数据集支持多种数据源的接入，如数据库、excel表格文件等，通过对数据的结构化存储和元数据的汇集整理，提供高效实用的数据建模能力，可用的算子包括常见的数据聚合函数、按不同时间粒度划分、地理信息处理等。本文为您介绍如何在...
产品优势
无论是数据湖中的非结构化或半结构化数据，还是数据库中的结构化数据，您都可使用 AnalyticDB MySQL 构建企业的数据分析平台，同时完成高吞吐离线处理和高性能在线分析，实现降本增效。弹性能力和扩展性 AnalyticDB MySQL版 采用云原生技术...
DataV6.0数据集介绍
介绍 DataV数据集支持多种数据源的接入，如数据库、Excel表格文件等，通过对数据的结构化存储和元数据的汇集整理，提供高效实用的数据建模能力，可用的算子包括常见的数据聚合函数、按不同时间粒度划分和地理信息处理等。创建 登录 DataV...
引擎简介
Lindorm宽表引擎是面向海量半结构化、结构化数据设计的分布式存储，适用于元数据、订单、账单、画像、社交、feed流、日志等场景，兼容HBase、Phoenix（SQL）、Cassandra等开源标准接口，支持单表百万亿行规模、千万级并发、毫秒级响应、跨...
面临的业务挑战
数据散乱不一致 传统企业的数据具有多样性，包括结构化、半结构化以及非结构化的数据。数据来源上包含数据库数据、日志数据、对象数据以及已有数仓上的存量数据等。这些不同来源、不同格式的数据，各自又有不同的访问和分析方式，而大量...
集成与开发概览
功能简介 数据集成与开发功能模块支持多种计算、存储引擎，支持结构化、半结构化、非结构化数据的实时集成、离线集成、开发、服务，能够满足企业各类数据加工、集成、开发、服务需求。您可以通过流批一体的数据集成对在线数据进行入仓、...
大数据安全治理的难点
存储 众所周知，大数据系统以数据类型多（结构化、非结构化、半结构化）、数据量大（动辄PB级别）著称，某些巨头组织一天就能新增数十万甚至数百万张表，如此体量给数据分级分类带来了极大挑战，通过人工进行数据分级分类显然是不现实的，...
识别任务说明
结构化数据识别配置 结构化数据识别范围 选择结构化数据（例如RDS、PolarDB）的扫描范围。可选项：全局扫描：扫描您在 作用域 中选择的全部结构化数据资产。指定扫描：选择需要扫描的实例名和实例库名。如需添加多个实例，可单击 添加识别...
访问列存数据
Lindorm计算引擎支持将半结构化、结构化数据以列存方式进行存储，相较于行式存储，列式存储的查询响应时间更短，消耗IO更少。本文介绍如何通过计算引擎访问Lindorm列存数据。背景信息 Lindorm列存是面向海量半结构化、结构化数据设计的列...
离线同步数据质量排查
在半结构化数据同步时往往涉及多个文件同步，您需要确认数据读取、写出的文件集合是否完整。依赖产出未完成 如果是周期产出的数据（周期的数据同步任务、周期的全增量数据融合Merge任务等），需要检查下对应的数据产出任务是否正常执行并...
基于Delta lake的一站式数据湖构建与分析实战
数据湖作为一个集中化的数据存储仓库，支持的数据类型具有多样性，包括结构化、半结构化以及非结构化的数据，数据来源上包含数据库数据、binglog 增量数据、日志数据以及已有数仓上的存量数据等。数据湖能够将这些不同来源、不同格式的数据...
功能简介
支持创建、编辑和测试API，支持的API类型包括实时查询类、离线批量类、流式数据类、非结构化数据类。数据服务API：将数据库中的表通过向导模式和SQL模式配置生成API，方便开发者申请使用或调用。目前支持的云计算资源有ApsaraDB for RDS、...
统一服务
非结构化数据服务的源头为OSS，服务封装为根据文件名称返回文件数据流。通过空间服务发布将空间数管中的各类型空间数据发布成行业标准的空间服务。支持发布OGC WMTS、WMS、WFS服务，TMS（MVT）矢量瓦片服务，S3M、3DTiles等标准的三维服务...
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