MySQL用戶如何構建實時數倉

依託數據庫生態，AnalyticDB for MySQL能夠給用戶提供分析場景下的標準解決方案，尤爲是在大數據和性能要求較高的狀況下AnalyticDB for MySQL的價值能夠更好的體現。

MySQL用戶爲何要單獨構建數據倉庫

爲何要單獨構建數據倉庫，而不是直接在MySQL數據庫上運行分析查詢？這個問題我上面文章提到過，爲了回答這個問題，咱們先來看下數據倉庫與OLTP數據庫之間的差異。數據倉庫主要是針對批量寫入和大量數據的讀取操做，而OLTP數據庫是針對持續寫入操做以及大量的小規模讀取操做。一般，數據倉庫會因較高的數據吞吐量要求而使用非規範化模型，如星型模型和雪花模型。星型架構包含多個引用大量維度表的大型事實數據表。雪花型架構是星型架構的擴展，包含更加規範化的維度表。而OLTP數據庫則使用高度規範化的模型，更適合高事務吞吐量的要求，對於複雜查詢的性能很難知足用戶要求。

規範化操做是必定要把分析查詢拆分到數據倉庫中，達到「臃腫」狀態時再構建數據倉庫是會付出遷移成本。直接在MySQL數據庫上運行分析查詢的缺點總結爲：

1. 很容易影響在線業務，只讀實例擴展難，沒法作到實時分析；
2. 每個月新增數據比較大狀況下，須要按期手動作分庫操做，從多個庫檢索數據進行分析，查詢性能沒法知足需求；
3. 把數據統一抽取到大數據平臺，技術門檻高，改造難度大耗時長。

什麼是AnalyticDB for MySQL

幾年前阿里雲就意識到實時數據倉庫的必要性，2015年AnalyticDB for MySQL肩負着阿里雲實時數據倉庫的使命上線公共雲。AnalyticDB for MySQL是阿里雲上惟一通過核心業務和超大數據量驗證的實時數據倉庫，其穩定性、規模性和性能是無可置疑的。AnalyticDB for MySQL是全球最快的數據倉庫。全球最知名的數據管理系統評測標準化TPC組織公佈了數據庫領域分析性能基準測試最新排名：阿里雲自研超大規模分析型數據庫AnalyticDB正式榮登榜首，成爲全球第一家經過TPC第三方嚴格審計認證的雲上數倉產品。

AnalyticDB採用行列混存MPP技術，突破OLTP和傳統數據倉庫技術壁壘，最大優點是能夠構建PB數據量下高性能和經濟實用的數據倉庫。全面兼容MySQL協議以及SQL:2003 語法標準，用戶只需對現有業務進行少許更改，甚至不須要進行任何更改，便可把業務所有遷移到AnalyticDB for MySQL上來。所以，它已成爲當今企業構建數據倉庫和OLAP系統的理想選擇。

解決方案架構圖

架構簡單，組件少，效率高。只需經過DTS把MySQL業務庫數據實時同步到AnalyticDB for MySQL中，數據在AnalyticDB for MySQL實時數據倉庫中進行加工處理和計算。

解決方案優點

1. 實時性
   AnalyticDB for MySQL同時具備計算的實時性（計算在用戶查詢時發生，查詢速度快，毫秒級返回）和數據的實時性（數據產生插入數倉後立刻就能夠查詢到）；
2. 低成本和易擴展
   單節點最低1.30/小時，做爲雲上企業級數據倉庫還易擴展的特性，高峯期實現秒級擴容。
3. 簡單易用
   全量+增量自動同步，數據入庫簡單、安全可靠；
4. 高度兼容
   徹底兼容MySQL，用戶無須修改SQL，遷移成本極低；
5. 生態豐富
   兼容經常使用BI、ETL和客戶端工具，完備適配用戶場景。

AnalyticDB for MySQL 典型應用場景

AnalyticDB for MySQL客戶案例

遞四方構建物流行業實時數倉

無他相機移動APP運營平臺

寫在最後

相比於大數據方案構建數倉，AnalyticDB for MySQL除了在實時性上有絕對優點外，使用簡單也是不可或缺的優點。無須要儲備大數據人才，數據庫團隊便可輕鬆玩轉實時數據倉庫，幫助公司節約至少百萬成本。 AnalyticDB for MySQL 1元購活動正在火熱進行中，限時續費包月八折，包年七折。你還等什麼，趕忙來試用吧！

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本文做者：悅暢

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