组件很多，常见约30个，基础组件包括：Hadoop通用功能库、HDFS、 MapReduce以及YARN 。可视化管理是Ambari，其他的计算引擎、列存数据库 等都需要额外的组件，应对不同的场景需要安装对应的组件和依赖。 ⽣态丰富，对结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据都支持，可以很好 的完成各种业务场景的数据处理需求。但是对于开发的要求比较⾼，需要掌握 多种组件的不同使用⽅法，业务开发周期会比较久。 层缓存结构，避免⽹络延迟和数据移动，提⾼计算效率，保 证用户的实时性需求。PieCloudDB针对底层对象存储设计了 ⾼效的⽂件格式，可在节省⽹络请求的同时提⾼计算效率。 全新的优化器「达奇」 PieCloudDB可以更智能⾼效地⽣成统计信息，并⽣成更⾼ 效的查询计划，达奇优化器支持聚集下推，预计算，Block Skipping等⾼级特性，全面满⾜各种复杂的分析查询需求。 @2024 OpenPie. All rights 层面来看，他们就是⼀个个的进程，这些进程分布在不同的计算节点上； 3. 如图中示例，业务应用的计算任务数量增加或需要处理的数据量变⼤， 对应的计算资源（主要是CPU、MEM）也会增加，根据计算资源需求， 虚拟数仓可以在线弹性的扩缩容，在此图示例中，执⾏器可以从原来的3 个变成4个，缩容也是同样的原理； 4. 虚拟数仓在执⾏具体的业务应用请求时，协调器会去统筹整个计算资源， 将优化后的SQ

容量需弹性变配的业务需求。 云数据库 Redis 版支持字符串（String）、链表（List）、集合（Set）、有序集合（SortedSet）、哈希表 （Hash）等多种数据类型，及事务（Transactions）、消息订阅与发布（Pub/Sub）等高级功能。 通过“内存+硬盘”的存储方式，云数据库 Redis 版在提供高速数据读写能力的同时满足数据持久化需求。 云数据库 Redis Redis混合存储系列场景的用户提供购买资格。 在公测期间创建Redis混合存储系列的实例有如下事项需要您注意。 云数据库 Redis 版 产品简介 1 - - 公测开通对象 对Redis混合存储实例有很强的需求，且适合企业的应用场景，企业有丰富的Redis使用经验。 公测开通地域 公测申请审批通过后，用户可在华东1（杭州）可用区E和华北2（北京）可用D开通实例。公测期间仅支持这在 这两个可用 Redis 集群版-双副本 简介 云数据库 Redis 提供双副本集群版实例，轻松突破 Redis 自身单线程瓶颈，可极大满足对于 Redis 大容量或高 性能的业务需求。 云数据库 Redis 集群版内置数据分片及读取算法，整体过程对用户透明，免去用户开发及运 维 Redis 集群的烦恼。 组件 云数据库 Redis 双副本集群版实例由 Proxy

击需视各2nk 2n 2n6 201 2018 20192070 20717022 2973 2024 2025 1DC:全球数据圈预测 数据量的爆发式增长 为了挖掘数据的价值，企业面临着海量数据的存储与分析需求，业务也面临着更多热点及突发流量所带来的挑战。面 对数据计算 (Data Computing) 的巨大诉求、数据组织的运行成本的急剧增加、数据格式的丰富多样，企业的数字 化转型面临巨大挑战，急需一 的云原生虚拟数仓 产品白皮书 传统数据仓库价格高昂的软硬件、开发运维人员的高晶薪资需要企业进行巨大的前期投入。传统数据仓库客户的生产 环境资源利用率，无论是存储或是计算资源往往都不尽人意。随着存储和工作负载需求的日益增长，面临数据库的扩 容和升级时，由于传统数据仓库架构存储和计算的紧密耦合，往往需要企业花费巨大的运维和时间成本，且操作繁 琐。 木桶效应 传统 MPP 数据仓库架构存在“木桶效应”，集群 对集群增加计算节点，此时，无论新的计算节点性能如何好，集群总体性能都会受制于老的节点。因此真实生产环境 中，常常见到客户在需要扩容时，采取重新新建集群的方式。 数据瑰岛 随着业务的发展，数据量的增加，和信息化建设的需求，企业会为不同部门建设相应的业务信息化系统。我们在真实 客户场景中，常常看到很多企业有成百上千个集群，但这些集群的元数据往往都是一样的。这种情况下，很多元数据 会在不同集群间存在不一致的版本信息。此

。数据被称为数字经济时代的“石 油”，如同石油驱动了工业化时代的进步，大数据将推动智能化与数字化时代的发展。 数据量的爆发式增长 为了挖掘数据的价值，企业面临着海量数据的存储与分析需求，业务也面临着更多热点及突发流量所带来的挑战。面 对数据计算（Data Computing）的巨大诉求、数据组织的运行成本的急剧增加、数据格式的丰富多样，企业的数字 化转型面临巨大挑战，急需一款 成 本 高 昂 传统数据仓库价格高昂的软硬件、开发运维人员的高昂薪资需要企业进行巨大的前期投入。传统数据仓库客户的生产 环境资源利用率，无论是存储或是计算资源往往都不尽人意。随着存储和工作负载需求的日益增长，面临数据库的扩 容和升级时，由于传统数据仓库架构存储和计算的紧密耦合，往往需要企业花费巨大的运维和时间成本，且操作繁 琐。 木 桶 效 应 传统 MPP 数据仓库架构存在“木 对集群增加计算节点，此时，无论新的计算节点性能如何好，集群总体性能都会受制于老的节点。因此真实生产环境 中，常常见到客户在需要扩容时，采取重新新建集群的方式。 数 据 孤 岛 随着业务的发展，数据量的增加，和信息化建设的需求，企业会为不同部门建设相应的业务信息化系统。我们在真实 客户场景中，常常看到很多企业有成百上千个集群，但这些集群的元数据往往都是一样的。这种情况下，很多元数据 会在不同集群间存在不一致的版本信息

Lightning 数据导出-Dumpling ....... 3.2 备份和恢复- Backup&Restore 18 3.3 安装部署 19 TiUP TiDB Operator 3.4 运维和可视化管理- TiDB Dashboard 21 第四章 TiDB Cloud 41TipBcoud 23 第五章 场景案例 5.1 金融 光大银行 - 分布式数据库在光大银行关键业务系统的应用 。""* PingCAPCOM 章 - TiDB 开源分布式关系型数据库 2.4 TiFlash 高性能列式分析引擎 为了真正解决企业级用户在高性能实时数据分析领域的业务需求，我们在 TiDB 已有体系架构的基础上, 结合最先进的列式存储与计算技术，研发而成了 Tiflash 高性能列式分析引擎。 Tiflash 是TiDB 数据库的扩展分析引擎，核心基于列存储引擎和矢量计算引擎， 一上 3.4 运维和可视化管理 - TiDB Dashboard TiDB Dashboard 是TiDB 4.0 起内置的图形化界面, 可以在线监控,诊断和管理TiDB 集群。 TiDB 原生集成无需独立部署.可详细分析各类 SQL 语句的性能指标和执行情况,独特的热点可视化 诊断工具KeyWVizo 与 Navicat 商业工具类似地支持图形化查看和管理数据库用户

VARCHAR 或者 TEXT 来保存⽂本类数据。不推荐使⽤ CHAR 类型保存⽂本类型。VARCHAR 或 TEXT 类型对于数据末尾的空⽩字符将原样保存和处理，但是 CHAR 类型不能满⾜ 这个需求。请参考 CREATE TABLE 命令了解更多相关信息。 使⽤ BIGINT 类型存储 INT 或者 SMALLINT 数值会浪费存储空间。如果数据随时间推移需要扩展，并且数据重新加载⽐较浪费时 建议使⽤ TEXT 或者 VARCHAR 类型，不要使⽤ CHAR 类型。TEXT 或者 VARCHAR 类型能够减少存储空 间。选取合适的数字类型，如 INT 或者 SMALLINT 能满⾜业务需求时，使⽤ BIGINT 会带来磁盘空间的浪费。 2 存储⽅式 存储⽅式 udw 在创建表格的时候提供了堆表和追加表两种存储模式，提供了⾏存储、列存储、外部表的存储⽅式。 2.1 堆表和追加表 堆表和追加表 Greenplum数据仓库 UDW Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 151/206 接⼊第三⽅ 接⼊第三⽅ BI ⼯具 ⼯具 UDW可以接⼊第三⽅商业智能（BI）⼯具来快速实现数据的可视化。第三⽅商业智能（BI）⼯具使⽤标准数据库接⼝连接 UDW 数据仓库，例如：JDBC 和 ODBC。 ⽬前经过测试的有：Zeppelin 和 SuperSet。 ⼀、 ⼀、 UDW 接⼊ 接⼊ Zeppelin

传统报表访问往往是静态的、高聚合、低频、表单式的 集智平台可视化交互分析 数据加工的链路与数据价值发现 竞争优势 分析成熟度 洞察与应对 预测与行动 源数据 数据清洗 标准报表 OLAP系统 商务智能（BI） 机器学习建模 人工智能优化 发生了什么？ 为什么发生？ 什么会发生？ 什么是最佳决策？ 分析性数据仓库 数据洞察与可视化 数据治理 预测分析与机器学习 CHAPTER Clickhouse, Kylin 数据接入 消 息 中 间 件 模型、 算法 模版 机器学习平台 Antron 机器人平台 X-Insight 数据洞察平台 X-Zatlas 数据可视化平台 模板 X-BI 数据探索平台 图像分类 平台 OCR工具 链 X-Farm 异构数据治理、协同平台 元数据管理/数据集市 数据权限管理 | 大数据、流数据建模 | 数据/模型生命周期管理 ODPS ES 用户标签表 痛点 • 数据查询慢：每个查询需要5～10分钟； • 数据更新慢：更新数据可能需要数天时间； • 不灵活：用户有新标签需求时，需要提需求给标签开发人员排期开发 需求，开发人员开发完再更新到系统中，这时离需求提出可能已经过 去几天，无法及时给到业务人员反馈。 思路 利用clickhouse实时计算的高效性能，对原始数据进行查询分析，从而支 持用户灵活的定义标签并让用户实时得到反馈。

Query Analyzer 查明影响数据库性能的 SQL 代码  使用超过 225 个 MySQL 顾问程序实施 MySQL 优秀实践  通过 MySQL Workbench 以可视化方式设计、开发、管理和迁移数据库  使用 MySQL Workbench 迁移向导将数据库迁移至 MySQL Oracle MySQL 服务云 Oracle MySQL 还提供了一整套数据库驱动程序和可视化工具，可帮助开发人员和 DBA 自主构建和管理 MySQL 应用。MySQL 数据库具备以下特性： ORACLE 产品介绍 2  高性能和可扩展性可满足呈指数级增长的数据负载和用户的需求。  自我修复式复制集群可提升可扩展性、性能和可用性。  联机模式更改可满足不断变化的业务需求。  Performance 90%。恢复选项包括向后兼 容完整恢复、准确的一键式指定时间点恢复和专用于恢复一组特定对象的部分恢复。 MySQL 企业级高可用性 MySQL 企业级高可用性可帮助您满足一切应用的可用性需求，即便是极为严苛的任务关键型应 用。MySQL 分组复制通过内置分组成员管理、数据一致性保证、冲突检测和处理、节点故障检 测和数据库故障切换相关操作提供原生高可用性，所有这些都无需人工干预或定制工具。

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 38 2.3.11 管理，可视化和工具· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 数据汇聚在同 一个系统并进行二次加工处理生成 T+0 或 T+1 的报表。传统常见的解决方案是采用 ETL + Hadoop 来完成， 但 Hadoop 体系太复杂，运维、存储成本太高无法满足用户的需求。与 Hadoop 相比，TiDB 就简单得多， 业务通过 ETL 工具或者 TiDB 的同步工具将数据同步到 TiDB，在 TiDB 中可通过 SQL 直接生成报表。 2.1.3 另请参阅 • DATA Y Y Y N 数据迁移工具 Y Y Y Y TiDB Binlog Y Y Y Y Change data capture (CDC) Y Y Y Y 2.3.11 管理，可视化和工具 管理，可视化诊断和工具 5.2 5.1 5.0 4.0 TiDB Dashboard Y Y Y Y SQL 诊断 实验特性 实验特性 实验特性 实验特性 Information schema

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 61 2.3.11 管理，可视化和工具· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 数据汇聚在同 一个系统并进行二次加工处理生成 T+0 或 T+1 的报表。传统常见的解决方案是采用 ETL + Hadoop 来完成， 但 Hadoop 体系太复杂，运维、存储成本太高无法满足用户的需求。与 Hadoop 相比，TiDB 就简单得多， 业务通过 ETL 工具或者 TiDB 的同步工具将数据同步到 TiDB，在 TiDB 中可通过 SQL 直接生成报表。 关于 TiDB 典型应用场景和用户案例的介绍，请观看以下视频。 用户文档 • Grafana 中新增 Performance Overview 面板，提供系统级别的总体性能诊断入口。 Performance Overview 是 TiDB 监控 Grafana 可视化组件中的一个新增面板，基于数据库时间分析法和颜色 优化法，按照自上而下的性能分析方法论对 TiDB 的性能指标做了重新梳理，为 TiDB 用户提供一个系统 级别的总体性能诊断入口。通过 Performance