AnalyticDB for PostgreSQL は、オープンソースの Greenplum Database をベースとするオンライン MPP (大規模な並列処理) データウェアハウスサービスです。
AnalyticDB for PostgreSQL は、マシン動作中におけるスケールアップ機能とパフォーマンスモニタリング機能を提供しており、MPP クラスターの運用と管理 (O&M) に伴う複雑な作業は不要です。このため、データベース管理者、開発者、データアナリストは、開発に専念し、生産性を向上することができます。
クラウドネイティブデータウェアハウスAnalyticDB PostgreSQLバージョンはサーバーレス版 >、保管と計算の分離、第2レベルの請求により、複数の倉庫を建設するコストをさらに削減できます。
さらに、MPPアーキテクチャに基づいて、クラウドネイティブデータウェアハウスAnalyticDB PostgreSQLバージョンは、エンタープライズレベルのベクターデータベース機能も提供します。これにより、ベクターストレージ、クエリ、分析、その他の操作が容易になります。 クラウドネイティブデータウェアハウスAnalyticDB PostgreSQLChatGPT Retrieval Pluginによって推奨ベクトルデータベースとしてリストされている>、開発者がGen-AIアプリケーションを構築するのを支援する (OpenAI Cookbookに移動して使用サンプルを表示 >)。
人気シナリオ
推奨
Gen AI チャットボットを構築する
ECS + PAI-EAS (大規模モデル) + AnalyticDB for PostgreSQL (ベクターデータベース)、ベストプラクティスを見る >
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ローコード展開、7分でビルド
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シンプルで使いやすい
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フレキシブルで拡大しやすい
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簡単な操作とメンテナンス管理
ローコード展開、7分でビルド
ホット大きなモデル
Llama 2 | ChatGLM-6B | Qwen
メリット
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優れたパフォーマンス
AnalyticDB for PostgreSQL では、行と列のストアを併用して使用できます。列ストアの OLAP 分析は、行ストアの OLAP 分析よりも格段に高速です。
OSS へのデータのインポートは並列処理されるため、パフォーマンスのボトルネックが発生しません。
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高い操作性
豊富な OLAP SQL 構文と関数、および数多くの Oracle 互換の関数に対応しています。BI ソフトウェアを直接、AnalyticDB for PostgreSQL 用に展開できます。
AnalyticDB for PostgreSQL と ApsaraDB for RDS を連携することで、OLTP+OLAP (HTAP) 分析が実現可能です。
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安定性と信頼性
分散データベースの ACID トランザクションをサポートしています。すべてのデータが 2 つのノード上にコピーとして同期されます。また、セグメント、サーバー、キャビネットの三元保護による分散デプロイメント機能を備えており、データインフラストラクチャのセキュリティを確保しています。
分散デプロイ機能、およびセグメント、サーバー、キャビネットの保護機能を備えており、重要なデータインフラストラクチャのセキュリティを確保しています。
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柔軟なスケーラビリティ
CPU、メモリ、ストレージ容量を拡張することで OLAP パフォーマンスが向上し、数百 TB のデータを処理できるようになります。
OSS データに対する操作が可能です。オフラインデータには OSS を利用することで、空き容量等を気にすることなく保存できます。OSS に保存したデータは、AnalyticDB for PostgreSQL から分析可能です。また、External Tables に基づいたデータ圧縮機能と組み合わせて利用することで、ストレージコストを大幅に削減できます。
特徴
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分散化
ACID 準拠の分散データベース。
分散 MPP (大規模な並列処理) アーキテクチャを採用。
セグメントの増加に合わせて、ストレージおよびコンピューティング能力を拡張可能。
OLAP コンピューティング効率を最大限に発揮。
分散 SQL OLAP 統計およびウィンドウ関数。
PL/pgSQL および PL/JAVA ストアドプロシージャ。
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機械学習と分析
SQL に基づく MADlib 機械学習。
OpenGIS 国際標準に適合した地理情報のハイブリッド分析。
JSON 内のデータ型分析。
HyperLogLog アルゴリズム分析。
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Data Integration
PostgreSQL/Greenplum JDBC ドライバーを基盤とする一般的なETL ツールでサポート。
MySQL ユーザーは、rds_dbsync コマンドを使用することで、増分同期を実行可能。
OSS External Tables に基づく標準 SQL 構文のデータクエリ。
OSS External Tables はデータ圧縮に対応しており、ストレージコストを削減可能。
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セキュリティ
最大 1,000 個のサーバー IP アドレスをホワイトリストに設定可能。
ネットワークをリアルタイムでモニタリングし、DDoS 攻撃から保護。
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ハイブリッド分析
SQL 構文で GIS データのリアルタイム分析をサポートしており、IoT デバイスの LBS 情報やインターネット上の統計情報に役立ちます。
JSON、XML などのオープンなデータ形式の読み取り、およびあいまいな文字列のリアルタイム分析をサポートしており、金融機関、政府機関、企業がメッセージデータ処理とあいまい検索を実施するのに役立ちます。
AnalyticDB for PostgreSQLのSQLチューニングガイド
クラウドネイティブでPBレベルのデータウェアハウスサービスであるAnalyticDB for PostgreSQLは、MPPシナリオに対応しており、 スケーラビリティに優れています。
ここでは、AnalyticDB for PostgreSQLの主要な機能を中心としたSQLパフォーマンスチューニングについて深く探り、 初期段階のテーブル構造設計、使用中の遅いSQL文の分析などのポイント、そして、日々の運用やメンテナンスの実践の中で、データベースを最良の状態に保つ方法について詳しく説明します。
生成されたAIアプリケーションにベクトルデータ管理を与える
このホワイトペーパーでは、ベクトルデータ管理がジェネレーションAI開発にとって重要である理由を説明します。 このトピックでは、ベクターデータベースAnalyticDB for PostgreSQLとGen AIのサポート製品について説明します。 このホワイトペーパーでは、Alibaba CloudでGen AIチャットボットをすばやく設定するためのいくつかのソリューションを提供し、詳細なチュートリアルを提供します。
利用イメージ
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プログラム開発工程の共通化
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IoT 分析 (JSON と GIS)
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カーディナリティ推定 (HyperLogLog)
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OLTP と OLAP
プログラム開発工程の共通化
プログラムを開発する際、オンプレミス環境とクラウド環境を切り替えながら、MPP システムアプリケーションを開発できます。たとえば、オンプレ環境で Greenplum Database を使用していれば、クラウド側で AnalyticDB for PostgreSQL を使用することで、開発環境の切り替えができます。
これにより、開発したアプリケーションは、オンプレとクラウドの両方のプラットフォームで実行することができます。また、オンプレミスとクラウドのスキーマは、PostgreSQL 汎用ドライバー経由で接続でき、同じアーキテクチャの多くのプラットフォームによる連携が容易になります。ハイブリッドクラウドのデータウェアハウス開発プラットフォームを簡単に構築でき、オンプレミスとクラウドのプラットフォームを考慮する必要はありません。
RAG ソリューション - AnalyticDB x Gen-AI - ベクトルデータベーススキーム
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Alibaba Cloudには、世界29の地域に戦略的に配置された87のゾーンがあり、数十億の顧客に信頼性の高いコンピューティングサポートを提供しています。
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No.1
アジア太平洋地域の市場シェアIaaS の市場シェア -ガートナー IT サービスレポート 2022
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データセンターとアベイラビリティゾーン
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よくある質問
1. RDS、AnalyticDB for PostgreSQL、E-MapReduce の特徴を教えてください。
| ベースとするデータベース | データ処理方法 | 特徴 |
| Greenplum Database | OLAP (オンライン分析処理) データウェアハウス |
必要に応じてストレージを拡張します。MPP (大規模な並列処理) データウェアハウスとストレージのパフォーマンスは、向上します。複雑な SQL クエリを数秒または数ミリ秒以内に解決できます。 |
|---|---|---|
| MySQL/PostgreSQL/SQL Server | OLTP (オンライントランザクション処理) データベース | さまざまなデータベースエンジンをサポートします。また、トランザクションに基づいたリアルタイム処理 - CRUD 機能 (作成、取得、更新、削除) をサポートします。2 TB 未満のオンラインデータに対応しています。 |
| Hadoop、Apache Spark、HBase、Presto、Storm | 大量のデータを高速処理するビッグデータ処理のためのソリューション | 数分のうちに Hadoop クラスターを起動して、ビッグデータの分析などができます。よって、アプリケーションのデータ集約型タスクと、複雑なビッグデータの処理が簡素化されます。 |
2. AnalyticDB for PostgreSQL をサポートしている ETL ツールは、どれですか。
AnalyticDB for PostgreSQL は、オープンソースの Greenplum Database を基盤としています。また、標準的なインターフェイスである JDBC と ODBC を採用しています。したがって、Greenplum と PostgreSQL をサポートする ETL ツールは、AnalyticDB for PostgreSQLもサポートしています。
3. AnalyticDB for PostgreSQL と、AnalyticDB for PostgreSQL のベースである Greenplum Database の違いは何ですか。
• AnalyticDB for PostgreSQL は、JSON、HyperLogLog、oss_ext External Tables などの拡張機能をサポートしていますが、オープンソースの Greenplum Database ではサポートしていません。
• AnalyticDB for PostgreSQL はクラウドコンピューティングサービスであり、コンソールから簡単に設定できます。データウェアハウスのデプロイや拡張、その他の複雑な設定をする必要がありません。
• AnalyticDB for PostgreSQL は、Alibaba Cloud ApsaraDB の一元管理プラットフォーム上に構築されており、superuser 権限には制限が設けられています。
4. AnalyticDB for PostgreSQL 用に購入したストレージ容量は、すべて使用できますか。
はい。使用可能です。AnalyticDB for PostgreSQL では、追加一時ファイルスペースが予約されており、このスペースが、購入済みのリソースを占有することはありません。
5. AnalyticDB for PostgreSQL のノードタイプと Greenplum Database のセグメントとの間にどのような関係がありますか。
• ノードは、1 つまたは複数のセグメントで構成されています。ノードタイプのコア、メモリ、ディスクスペースは、実際に使用可能なスペースを示します。たとえば、4 コア/32 GB メモリ/2 TB HDD のノードタイプでは、それぞれが 1 コア/8 GB メモリ/0.5 TB HDD を備えた 4 つのセグメントがノードに含まれます。
• たとえば、4 コア、32 GB メモリ、2 TB HDD のノードタイプの場合、このノードには、1 コア、8 GB メモリ、0.5 TB HDD の 4 セグメント構成となります。それに対して、ネイティブ Greenplum Database の場合、4 コア、32 GB メモリ、2 TB HDD のプライマリセグメントと、4 コア、32 GB メモリ、2 TB HDD のミラーセグメント構成となります。言い換えると、同じ設定の Greenplum Database クラスターを構築する場合は、8 コア/64 GB メモリ/4 TB HDD 以上 (およびクラスター用の追加一時ファイルスペース) の物理リソースを用意します。
• ノード内のすべてのセグメントは、同じサーバーに割り当てられています。スペックの高いノードは、ネットワーク切り替えの削減とパフォーマンスの改善に役立ちます。多くのコンピューティングリソースが必要な場合は、ハイスペックのノードを選択することをお勧めします。ハイスペックのノードを購入するには、サポートセンターに問い合わせるか、チケットを起票してお申し込みください。
6. AnalyticDB for PostgreSQL のストレージ容量は、どの程度まで拡張できますか。
要件に応じて、コンピューティングおよびストレージのリソースの設定として 2048 コア/16 TB メモリ/1024 TB HDD 以上を提供しています。コア数が非常に多いノードを購入するには、サポートセンターに問い合わせるか、コンソールで「チケット」を提出してお申し込みください。
