分析性数据库ADS
一、
1. 定义
分析型数据库AnalyticDB（原名ADS）是阿里巴巴针对海量数据分析自主研发的实时高并发在线分析系统，可以针对万亿级别的数据进行多维度分析透视和业务探索，采用分布式计算，具有强大的实时计算能力。
2. 特点
实时与高并发：能够支持大规模数据的实时分析和多并发查询。
兼容性：兼容MySQL、BI工具和ETL工具，方便用户使用现有工具进行数据分析。
分布式计算：利用分布式计算技术，提高数据处理能力和系统的可扩展性。
多租户管理：支持按数据库进行资源隔离和管理，满足多租户环境下的数据安全需求。
3. 数据类型
AnalyticDB支持多种列数据类型，包括但不限于整数、浮点数、字符串、日期等，以满足不同数据存储和处理的需求。
二、架构原理
1. 计算集群与管控集群
ADS分为计算集群和管控集群两大板块，前者负责实际的数据计算和存储，后者负责系统的管理和调度。
2. WebConsole与飞天基础
通过WebConsole进行操作和管理，整个系统架设在阿里云飞天平台上，确保了系统的稳定性和可靠性。
3. SLB体系
前端机接受MySQL和REST的访问，计算节点承载计算、存储和计算任务，而度节点则负责数据的合理摆放和组合。
三、基本数据库对象及概念
1. 数据库
在ADS中，数据库是最高层的对象，用于资源的分配、隔离和管理，每个数据库对应一个域名URL和端口号，并且有且仅有一个所有者（创建者），数据库重建后，即使名称相同，URL和端口号也会重新分配，由于多租户的特点，不支持跨数据库的访问。
2. 表组
表组是一系列数据表的集合，通常将同一业务下的表归属到同一个表组，便于分类和管理，表组分为维度表组和事实表组：
维度表组：由系统自动创建，不可修改和删除，用于存放维度表。
事实表组：用户自己创建，用于存放事实表，支持快速HASH JOIN。
3. 表
按数据仓库模型分为事实表和维度表：
事实表：用于存储大量的事实数据，支持两级分区（HASH分区和LIST分区），并可关联多个维度表。
维度表：用于描述事实表的数据，从不同角度分析事实表，支持千万级的数据条数，可以和任意表组的任意表进行关联。
四、数据导入方法
1. 批量导入
适用于ODPS表的数据导入，要求字段名称一致，步骤包括在ODPS准备数据、赋权给用户，以及在ADS中执行LOAD DATA命令。
2. 实时导入
适用于实时更新的数据导入，建表时需指定updateType='realtime'，通过INSERT或INSERT IGNORE语法进行数据插入，支持主键冲突时的覆盖或丢弃操作。
五、相关问题与解答
1. ADS与传统关系型数据库（如Oracle）的区别？
答：ADS作为分析型数据库，与传统关系型数据库（如Oracle）的主要区别在于其定位和功能，ADS专注于大规模数据的实时分析和多并发查询，能够在秒级时间内响应海量数据的计算需求，而传统关系型数据库更侧重于事务处理和数据一致性保证，ADS作为阿里云大数据平台的一个组件，与其他组件（如maxComputer、ODPS等）配合使用，可以发挥更大的作用，在功能上，ADS可能不支持传统关系型数据库的所有功能，但对于它所支持的功能，通常会有一定的限制条件。
2. ADS如何实现实时高并发在线分析？
答：ADS通过分布式计算技术和多租户管理机制实现了实时高并发在线分析，它采用分布式计算架构，将数据分散存储在多个计算节点上，并通过并行处理来提高数据处理能力，ADS支持多租户管理，每个数据库都可以进行资源隔离和管理，确保了在多用户环境下的数据安全性和稳定性，ADS还提供了丰富的接口和工具（如MySQL、REST等），方便用户进行数据的导入、查询和分析操作，这些特性共同使得ADS能够在实时高并发的环境下提供高效的在线分析服务。
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