访问分析型数据库MySQL版
分析型数据库MySQL版（AnalyticDB for MySQL）是阿里巴巴自主研发的海量数据实时高并发在线分析（Realtime OLAP）云计算服务，使得用户可以在毫秒级针对千亿级数据进行即时的多维分析透视和业务探索，本文将详细介绍如何访问和使用分析型数据库MySQL版，并提供相关示例和常见问题解答。
前提条件
阿里云账户余额：按量付费方式购买AnalyticDB for MySQL时，确保账户余额大于等于100元。
Spark集群和分析型数据库在同一VPC下：确保Spark集群与分析型数据库MySQL版在同一个VPC下。
快速使用云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版2.0服务
1、购买AnalyticDB for MySQL服务：通过阿里云账号登录分析型数据管理控制台购买AnalyticDB for MySQL服务。
选地域和可用区：选择距离业务最近的地域，以提升访问速度。
选ECU类型：根据业务需求选择高性能或大存储类型的ECU。
选ECU数量：最少购买2个ECU，且个数必须为偶数。
设置数据库名字：全局唯一，不超过64个字符。
选择购买时长：包年包月方式购买，建议开通自动续费。
2、创建表组和表：AnalyticDB for MySQL引入了表组的概念来管理相关联的数据表。
创建表组：用于管理一系列可发生关联的数据表。
创建表：分为维度表和普通表。
3、创建VPC：支持经典网络和专有网络（VPC），VPC具有更高的安全性和灵活性。
4、连接AnalyticDB for MySQL：可以通过分析型数据管理控制台内置的DMS客户端连接，也可以通过代码或其他客户端连接。
5、数据导入：支持多种数据入库方式，如通过阿里云数据传输DTS将MySQL或PolarDB-X中的数据导入AnalyticDB for MySQL。
6、数据操作：新增数据、删除数据、更新数据。
新增数据：实时表插入数据后一般需要5~10秒后才能查询结果。
删除数据：通过DELETE语句删除普通表中的数据。
更新数据：不支持UPDATE操作，通过主键覆盖INSERT实现数据更新。
7、关闭服务：根据业务需求随时关闭AnalyticDB for MySQL服务。
高级部分：架构与优化
1、产品架构：基于MPP架构并融合了分布式检索技术，构建在飞天操作系统之上。
底层依赖：包括飞天操作系统、MetaStore、开源Apache ZooKeeper模块。
计算集群：包括FRONTNODE、COMPUTENODE、BUFFERNODE。
控制集群：资源管理器RM，负责数据库资源分配、数据和计算资源的分布等。
外围模块：包括阿里云负载均衡、DNS系统、账号系统、控制台等。
2、事实表逻辑存储：支持二级分区策略，一级分区采用HASH算法，二级分区采用LIST算法。
一级分区列选择：依据查询重要性、GROUP BY或DISTINCT包含的列、值分布均匀的列。
一级分区个数：根据资源配置和查询特点选择合适的分区数。
3、分区存储物理示意图：数据表的分区存储示意图展示了如何在多个CN节点中分散存储数据。
相关问题与解答
1、问题：如何选择合适的ECU类型和数量？
解答：根据业务需求选择高性能或大存储类型的ECU，高性能适用于对性能要求高、查询并发高的业务场景；大存储适用于并发稍低、性能要求不高的业务场景，一个AnalyticDB for MySQL集群最少需要购买2个ECU，且个数必须为偶数，根据业务评估合理选择ECU个数，并在后续使用过程中根据需要进行在线扩容或缩容。
2、问题：如何进行数据导入和更新？
解答：AnalyticDB for MySQL支持多种数据入库方式，如通过阿里云数据传输DTS将MySQL或PolarDB-X中的数据导入AnalyticDB for MySQL，新增数据时，实时表插入数据后一般需要5~10秒后才能查询结果，删除数据通过DELETE语句删除普通表中的数据，更新数据不支持UPDATE操作，通过主键覆盖INSERT实现数据更新。
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