數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品事業(yè)部RDS產(chǎn)品業(yè)界公開(kāi)benchmark榜單-性能對(duì)比開(kāi)源第一開(kāi)源生態(tài)的HTAP，語(yǔ)法兼容存儲(chǔ)成本下降DuckDB的分析能力在benchmark.clickhouse上開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)第一業(yè)界公開(kāi)benchmark榜單-性能對(duì)比開(kāi)源第一開(kāi)源生態(tài)的HTAP，語(yǔ)法兼容存儲(chǔ)成本下降DuckDB的分析能力在benchmark.clickhouse上開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)第一，/Data 數(shù)據(jù)盤（高性能云盤）高性能云盤OSSData 數(shù)據(jù)盤（高性能云盤）高性能云盤OSSOptimizer&ExecutorMySQLConnection復(fù)雜分析查詢性能百倍躍升，為企業(yè)在海量數(shù)據(jù)規(guī)模場(chǎng)景下提供實(shí)時(shí)分析能力，加速企業(yè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型決策效能。開(kāi)源生態(tài)協(xié)同開(kāi)源生態(tài)協(xié)同與99.99%的MySQL語(yǔ)法與函數(shù)兼容，原有查詢語(yǔ)句零修改即可直接執(zhí)行，客戶端無(wú)縫對(duì)接MySQLConnection復(fù)雜分析性能提升百倍聚合查詢性能相比同類項(xiàng)HTAP產(chǎn)品提升3倍數(shù)據(jù)高效無(wú)縫流轉(zhuǎn)基于binlog原生復(fù)制MySQLConnection復(fù)雜分析性能提升百倍聚合查詢性能相比同類項(xiàng)HTAP產(chǎn)品提升3倍數(shù)據(jù)高效無(wú)縫流轉(zhuǎn)基于binlog原生復(fù)制，自動(dòng)同步數(shù)據(jù)、轉(zhuǎn)換表結(jié)構(gòu)；引入攢批機(jī)制，數(shù)據(jù)同步性能提升100倍數(shù)據(jù)壓縮,低成本存儲(chǔ)列存引擎支持50%以上數(shù)據(jù)壓縮，基于對(duì)象存儲(chǔ)等低成本介質(zhì)存儲(chǔ)，大幅降低成本VectorizedProcessing對(duì)象存儲(chǔ)高性能云盤列式存儲(chǔ)高效數(shù)據(jù)壓縮與查詢聚合查詢性能提升100倍以上向量化執(zhí)行引擎批量數(shù)據(jù)并行處理列式存儲(chǔ)高效數(shù)據(jù)壓縮與查詢聚合查詢性能提升100倍以上向量化執(zhí)行引擎批量數(shù)據(jù)并行處理批量操作加速計(jì)算自適應(yīng)查詢優(yōu)化動(dòng)態(tài)代碼優(yōu)化查詢計(jì)劃動(dòng)態(tài)優(yōu)化，自適應(yīng)執(zhí)行策略業(yè)界公開(kāi)benchmark榜單-性能對(duì)比開(kāi)源第一DuckDB的分析能力在benchmark.clickhouse上開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)第一，/與開(kāi)源CK性能對(duì)比數(shù)據(jù)類型兼容數(shù)據(jù)類型兼容SQl語(yǔ)法兼容支持99.9%的MYSQL語(yǔ)法DDL完全兼容無(wú)需修改表結(jié)構(gòu)定義MySQLSELECTDuckDBSELECTMySQL結(jié)果集MySQLSELECTDuckDBSELECTMySQL結(jié)果集MySQLConnection無(wú)需修改應(yīng)用程序無(wú)需修改查詢語(yǔ)句無(wú)需額外的ETL流程通過(guò)批操作快速合并表數(shù)據(jù)，性能提升100倍，30W行/s冪等回放通過(guò)通過(guò)批操作快速合并表數(shù)據(jù)，性能提升100倍，30W行/s冪等回放通過(guò)Binlog事件冪等性校驗(yàn)，確保數(shù)據(jù)同步的強(qiáng)一致性。對(duì)于DuckDB不支持的DDL操作，系統(tǒng)自動(dòng)觸發(fā)表重建后再執(zhí)行，避免執(zhí)行報(bào)錯(cuò)導(dǎo)致復(fù)制中斷自動(dòng)同步Binlog數(shù)據(jù)，無(wú)需人工干預(yù)和復(fù)雜配置，保障數(shù)據(jù)一致性MySQL-innodbMySQL-duckdbBinlogApplier[BatchApBinlogApplier[BatchAp基礎(chǔ)設(shè)施節(jié)省無(wú)額外同步工具費(fèi)用基礎(chǔ)設(shè)施節(jié)省無(wú)額外同步工具費(fèi)用列存壓縮率50%以上，減少存儲(chǔ)空間費(fèi)用無(wú)需購(gòu)買專門的OLAP數(shù)據(jù)庫(kù)許可證費(fèi)用和RDSMySQLInnoDB引擎實(shí)例保持一致運(yùn)維成本節(jié)省一鍵創(chuàng)建，與RDS主實(shí)例統(tǒng)一管理，無(wú)需額外運(yùn)維工作無(wú)需ETL鏈路開(kāi)發(fā)與維護(hù)無(wú)需學(xué)習(xí)和適應(yīng)OLAP數(shù)據(jù)庫(kù)無(wú)需改造應(yīng)用程序應(yīng)用程序應(yīng)用程序事務(wù)型業(yè)務(wù)分析型查詢結(jié)果集主實(shí)例分析只讀實(shí)例ETL費(fèi)用80%壓縮率v最佳實(shí)踐：基于RDSBestpractice:Buildingacost-EffectivesolutionforRealTimeAnalyticsBasedonRDSDUCKDB解決方案和價(jià)值兼得“事務(wù)”與“分析”在具備完整的ACID事務(wù)能力的基礎(chǔ)上，無(wú)海量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)高性能分析解決方案和價(jià)值兼得“事務(wù)”與“分析”在具備完整的ACID事務(wù)能力的基礎(chǔ)上，無(wú)海量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)高性能分析用戶數(shù)據(jù)寫入后，通過(guò)攢批機(jī)制實(shí)時(shí)自動(dòng)同步至DuckDB實(shí)例，結(jié)合列式存儲(chǔ)和向量化呂低成本80%；無(wú)需第三方數(shù)據(jù)同步工具，完全節(jié)約數(shù)據(jù)同步鏈路費(fèi)用數(shù)據(jù)量巨大服務(wù)用戶超6億，每日產(chǎn)生海量閱讀行為和內(nèi)容生產(chǎn)數(shù)據(jù)復(fù)雜分析查詢延遲高成本高海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)費(fèi)用高，且需要第三方付費(fèi)數(shù)據(jù)鏈路同步VectorizedProcessiVectorizedProcessiTP查詢APTP查詢 最佳實(shí)踐：架構(gòu)升級(jí)-從復(fù)雜運(yùn)維到秒級(jí)響應(yīng)A業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)規(guī)模巨大億級(jí)用戶，流量龐大，每日產(chǎn)生海多表連接查詢性能低合分析時(shí)，耗時(shí)久，影響分析效能Ir運(yùn)維復(fù)雜度高架構(gòu)復(fù)雜，需要維護(hù)第三方數(shù)據(jù)同步性弱，需改造重寫解決方案和價(jià)值實(shí)時(shí)聚合分析利用DuckDB列式存儲(chǔ)、向量化執(zhí)行特性，大幅減少I/O操作；結(jié)合JoinReorder算法和動(dòng)態(tài)代碼優(yōu)化，顯著提升多表JoinA業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)規(guī)模巨大億級(jí)用戶，流量龐大，每日產(chǎn)生海多表連接查詢性能低合分析時(shí)，耗時(shí)久，影響分析效能Ir運(yùn)維復(fù)雜度高架構(gòu)復(fù)雜，需要維護(hù)第三方數(shù)據(jù)同步性弱，需改造重寫解決方案和價(jià)值實(shí)時(shí)聚合分析利用DuckDB列式存儲(chǔ)、向量化執(zhí)行特性，大幅減少I/O操作；結(jié)合JoinReorder算法和動(dòng)態(tài)代碼優(yōu)化，顯著提升多表Join性能，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)高性能聚合分析呂架構(gòu)優(yōu)化RDSDuckDB提供一體化事務(wù)處理與數(shù)據(jù)分析，數(shù)