大幅降低大数据分析使用门槛,分析型数据库AnalyticDB基础版来了!

本文涉及的产品
云原生数据库 PolarDB MySQL 版,Serverless 5000PCU 100GB
云数据库 Redis 版,社区版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
云数据库 RDS MySQL Serverless,0.5-2RCU 50GB
简介: 来自用户的声音——大数据的方案,都是些昂贵的方案…MySQL的只读库扛不住压力了,怎么办?Hadoop/Spark/Presto/lmpala等太复杂小白客户,如何入手大数据分析?公司业务变化快,有没有更弹性的方案?......上述问题怎么破?看阿里云的新解法👇!

阿里云在2019年7月推出AnalyticDB 3.0的基础上,对阿⾥云分析型数据库AnalyticDB进行重磅升级,推出新的产品系列——基础版

最新的AnalyticDB基础版采⽤单机部署方式,可大幅减低用户资源成本,整体成本较之前的集群版本平均约50%的降幅。在成本降低的同时,其性能表现随较集群版本略有降低,但对比开源MySQL,仍然有10倍以上的分析性能提升。

基础版的推出,可大幅降低企业用户使用大数据的成本,可方便用户快速享受到数据实时分析所带来的技术红利。其推出的多种规格,可满足中小规模用户的数据分析需求。

同时,AnalyticDB即将推出平滑升级服务,可方便用户随时从基础版升级到功能更为强大的集群版。依托于阿里云后端的高效云盘,基础版仍可为客户提供99.9999999%的数据可靠性保证。

新版本解读

  • 门槛降低
    用户仅需之前约50%的成本,即可使用AnalyticDB。这将大大降低用户的成本投入。无论是小白用户入门大数据,还是既有用户新增测试、开发环境都是不错的选择。
  • 极速性能
    运⽤融合计算引擎,⾏列混存、⾃动索引、智能优化器等多种手段;虽较集群版性能有所降低,但复杂SQL性能仍可达开源MySQL10倍以上。特别适合于针对MySQL查询压力大的情况,可快速根治释放压力。
  • 生态透明
    AnalyticDB原生与MySQL兼容,MySQL生态下的用户无需就该即可使用。对于管理上,其使用体验与集群版无差异,对用户完全透明。
  • 使用灵活
    用户可根据需要,随时选择使用更为强大的集群版,减少用户的前期投入。阿里云也将随后推出平滑迁移方案。
  • 全托管服务
    开箱即⽤,⽆需管理资源和服务器。

适合用户概览

AnalyticDB基础版,特别适合于以下人群:
• Hadoop/Spark等太复杂,想快速实现数据化转型的客户
• 中小规模数据仓库用户
• 报表数据库查询慢的用户
• 需要构建小规模环境(如测试、开发)的用户
• 学习类用户,可快速了解AnalyticDB

ADB海报.png


👇
点击下方链接
只需10元
立即构建企业级实时数据仓库!


https://promotion.aliyun.com/ntms/act/adbformysqljichuban.html?wh_ttid=pc
相关实践学习
数据库实验室挑战任务-初级任务
本场景介绍如何开通属于你的免费云数据库,在RDS-MySQL中完成对学生成绩的详情查询,执行指定类型SQL。
阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版 使用教程
云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版是一种支持高并发低延时查询的新一代云原生数据仓库,高度兼容MySQL协议以及SQL:92、SQL:99、SQL:2003标准,可以对海量数据进行即时的多维分析透视和业务探索,快速构建企业云上数据仓库。 了解产品 https://www.aliyun.com/product/ApsaraDB/ads
目录
相关文章
|
14天前
|
存储 消息中间件 监控
【Flume】Flume在大数据分析领域的应用
【4月更文挑战第4天】【Flume】Flume在大数据分析领域的应用
|
21天前
|
Cloud Native OLAP OLTP
在业务处理分析一体化的背景下,开发者如何平衡OLTP和OLAP数据库的技术需求与选型?
在业务处理分析一体化的背景下,开发者如何平衡OLTP和OLAP数据库的技术需求与选型?
122 4
|
27天前
|
Cloud Native 数据处理 云计算
探索云原生技术在大数据分析中的应用
随着云计算技术的不断发展,云原生架构作为一种全新的软件开发和部署模式,正逐渐引起企业的广泛关注。本文将探讨云原生技术在大数据分析领域的应用,介绍其优势与挑战,并探讨如何利用云原生技术提升大数据分析的效率和可靠性。
|
1月前
|
存储 消息中间件 大数据
Go语言在大数据处理中的实际应用与案例分析
【2月更文挑战第22天】本文深入探讨了Go语言在大数据处理中的实际应用,通过案例分析展示了Go语言在处理大数据时的优势和实践效果。文章首先介绍了大数据处理的挑战与需求,然后详细分析了Go语言在大数据处理中的适用性和核心技术,最后通过具体案例展示了Go语言在大数据处理中的实际应用。
|
1月前
|
数据采集 运维 数据挖掘
API电商接口大数据分析与数据挖掘 (商品详情店铺)
API接口、数据分析以及数据挖掘在商品详情和店铺相关的应用中,各自扮演着重要的角色。以下是关于它们各自的功能以及如何在商品详情和店铺分析中协同工作的简要说明。
|
1月前
|
存储 JSON 大数据
大数据离线数仓---金融审批数仓
大数据离线数仓---金融审批数仓
118 1
|
21天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
【MySQL技术专题】「问题实战系列」深入探索和分析MySQL数据库的数据备份和恢复实战开发指南(8.0版本升级篇)
【MySQL技术专题】「问题实战系列」深入探索和分析MySQL数据库的数据备份和恢复实战开发指南(8.0版本升级篇)
94 0
|
8天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 安全
Azure Databricks实战:在云上轻松进行大数据分析与AI开发
【4月更文挑战第8天】Databricks在大数据分析和AI开发中表现出色,简化流程并提高效率。文中列举了三个应用场景:数据湖分析、实时流处理和AI机器学习,并阐述了Databricks的一体化平台、云原生弹性及企业级安全优势。博主认为,Databricks提升了研发效能,无缝集成Azure生态,并具有持续创新潜力,是应对大数据挑战和加速AI创新的理想工具。
31 0
|
16天前
|
NoSQL 大数据 数据挖掘
现代数据库技术与大数据应用
随着信息时代的到来,数据量呈指数级增长,对数据库技术提出了前所未有的挑战。本文将介绍现代数据库技术在处理大数据应用中的重要性,并探讨了一些流行的数据库解决方案及其在实际应用中的优势。
|
21天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
【MySQL技术专题】「问题实战系列」深入探索和分析MySQL数据库的数据备份和恢复实战开发指南(数据恢复补充篇)(一)
【MySQL技术专题】「问题实战系列」深入探索和分析MySQL数据库的数据备份和恢复实战开发指南(数据恢复补充篇)
29 0