AnalyticDB — колоно-ориентированная распределённая аналитическая база данных в стиле MPP (Massively Parallel Processing), разработанная как облачное решение для выполнения высокопроизводительных аналитических запросов и построения хранилищ данных. Платформа предоставляется облачным провайдером Alibaba Cloud и выпускается в вариантах с совместимостью интерфейсов MySQL и PostgreSQL, что обеспечивает интеграцию с существующими инструментами и клиентскими приложениями. Архитектура системы ориентирована на параллельную обработку больших объёмов структурированных и полуструктурированных данных с упором на низкую латентность и высокую пропускную способность при выполнении сложных аналитических нагрузок.
Исторически AnalyticDB развивался как ответ на потребность крупных предприятий в облачных аналитических решениях, способных обрабатывать петабайты данных в реальном времени и в пакетном режиме. Решение сочетает хранение данных в колонно-ориентированном формате, распределённую обработку запросов и механизмы масштабирования по горизонтали, позволяющие увеличивать вычислительные ресурсы и ёмкость хранения независимо друг от друга. В документации и описаниях продукта подчёркивается поддержка OLAP-типов нагрузок, возможности для интеграции с конвейерами данных и инструментами визуализации, а также встроенные функции управления доступом и мониторинга.
- Колонно-ориентированное хранение: данные хранятся по колонкам для повышения эффективности сжатия и ускорения агрегаций и сканирования больших наборов данных.
- MPP-архитектура: массово-параллельная обработка запросов с распределением нагрузки между вычислительными узлами для ускорения выполнения сложных аналитических запросов.
- Совместимость с MySQL и PostgreSQL: варианты инстансов поддерживают привычные протоколы и клиенты, упрощая миграцию и интеграцию с существующими инструментами.
- Горизонтальное масштабирование: возможность увеличивать вычислительную мощность и объём хранения независимо, обеспечивая гибкость при росте нагрузки.
- Низкая латентность для аналитики в реальном времени: оптимизации на уровне выполнения запросов и хранения данных позволяют обрабатывать потоки событий и обновления с минимальной задержкой.
- Оптимизация запросов и планировщик: механизмы планирования выполнения, векторные операции и оптимизации соединений для повышения производительности.
- Интеграция с экосистемой данных: поддержка загрузки данных из облачных хранилищ, ETL/ELT-инструментов и коннекторов для BI-систем.
- Сжатие и экономия хранения: алгоритмы сжатия колонок и кодирование данных для уменьшения занимаемого объёма и ускорения ввода/вывода.
- Управление доступом и безопасность: возможности разграничения прав, аутентификации и шифрования данных на уровне платформы облачного провайдера.
- Мониторинг и управляемость: средства для наблюдения за производительностью, журналирования запросов и автоматического управления ресурсами.