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AnalyticDB for MySQL:PolarDB-XインスタンスのメタデータをData Lakehouse Editionクラスターに自動的に同期する

最終更新日:Jun 07, 2024

PolarDB-Xインスタンスの列ベースのストレージエンジンを有効にし、インスタンスをData Lakehouse Edition (V3.0) クラスターに関連付けて、PolarDB-Xインスタンスのワンストップデータ同期と管理を実現できます。 他のデータ同期ソリューションと比較して、このソリューションはより費用対効果が高く、使いやすく、リアルタイムでデータを同期してリアルタイムのデータ分析を実現できます。 このトピックでは、PolarDB-XインスタンスのデータをAnalyticDB for MySQL data Lakehouse Edition (V3.0) クラスターにワンストップで同期する方法について説明します。

前提条件

背景情報

AnalyticDB for MySQLは、データレイクハウスのアーキテクチャに基づいて構築されたリアルタイムのレイクハウスであり、大量のデータに対して高性能なクエリ機能を提供します。 PolarDB-Xは数千万件の同時リクエストを処理し、数百ペタバイトのデータを保存できる、高性能なクラウドネイティブデータベースサービス。 PolarDB-X 2.0インスタンスの列ベースのストレージエンジンを有効にし、インスタンスをData Lakehouse Edition (V3.0) クラスターに関連付けると、Data Lakehouse Edition (V3.0) クラスターが自動的にメタデータ検出タスクを作成します。 PolarDB-X 2.0インスタンスの列指向テーブルのメタデータ情報は、Data Lakehouse Edition (V3.0) クラスターに自動的に同期されます。 data Lakehouse Edition (V3.0) クラスターで直接データ分析を実行できます。

PolarDB-X 2.0インスタンスのワンストップデータ同期ソリューションには、次の利点があります。

  • リアルタイム同期: PolarDB-X 2.0インスタンスのデータを変更すると、データは数秒以内にdata Lakehouse Edition (V3.0) クラスターに同期されます。 Lake Warehouse Edition (3.0) クラスターのデータ変更を数秒以内にクエリして、リアルタイムのデータ分析を実装できます。

  • 使いやすい: PolarDB-X 2.0インスタンスのデータとテーブル構造を変更すると、変更は自動的にdata Lakehouse Edition (V3.0) クラスターに同期されます。 追加の操作を実行する必要はありません。

  • 費用対効果: PolarDB-X 2.0インスタンスの列ベースのストレージエンジンの有効化は無料です。 data Lakehouse Edition (V3.0) クラスターでデータ分析を実行するときに、ジョブリソースグループを使用してSQL文を開発できます。 ジョブリソースグループは、低コストで柔軟なコンピューティングおよびストレージリソースをオンデマンドで提供します。

シナリオ

PolarDB-X 2.0インスタンスのワンストップデータ同期ソリューションは、次のシナリオに適用できます。

  • PolarDB-X 2.0インスタンスのリアルタイムデータ分析: オンラインビジネスに影響を与えることなく、PolarDB-X 2.0インスタンスのデータをリアルタイムで分析します。

  • 複数のデータソースにわたる関連付け分析: PolarDB-X 2.0インスタンスおよびその他のデータソースにわたるデータを分析します。

  • 複数のPolarDB-X 2.0インスタンスのデータ分析: 複数のPolarDB-X 2.0インスタンスのデータを分析します。

使用上の注意

データ同期中、PolarDB-X 2.0インスタンスのデータベースおよびテーブルと同じ名前のデータベースおよびテーブルがdata Lakehouse Edition (V3.0) クラスターに作成されます。 以下の点にご注意ください。

  • PolarDB-X 2.0インスタンスのデータベースおよびテーブルと同じ名前のデータベースおよびテーブルがData Lakehouse Edition (V3.0) クラスターにすでに存在する場合、データ同期は失敗します。

  • PolarDB-X 2.0インスタンスのデータベースと同じ名前のデータベースがData Lakehouse Edition (V3.0) クラスターにすでに存在する場合、テーブルは既存のデータベースと同期されます。

データ準備

この例では、PolarDB-X 2.0データベースの名前はtest_adbで、personという名前のテーブルがデータベースに作成されます。 次のサンプルコードを参照してください。

CREATE DATABASE test_adb MODE='AUTO'
テーブルの作成者 (
'id' bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT、'age' int (11) NOT NULL DEFAULT '0',
'name'char (60) NOT NULL DEFAULT ''、'city'char (60) NOT NULL DEFAULT ''、主要なキー ('id') 、インデックス 'age_1 ' ('age')
) キーによるパーティー ('id') パーティー4; 

personテーブルにデータレコードを挿入します。 サンプルコード:

INSERT INTO person VALUES (1,23、'Bob' 、'Hangzhou') 、(2,33、'Make' 、'Wuhan');

personテーブルのid列にperson_col_indexという名前の列インデックスを作成します。

クラスター化列INDEX 'person_col_index 'ON person('id') PARTITION BY hash('id') パーティション4;

手順

手順1: PolarDB-X 2.0インスタンスの列ベースのストレージエンジンの有効化

  1. にログインします。PolarDB for Xscaleコンソール.

  2. 上部のナビゲーションバーで、ターゲットインスタンスが配置されているリージョンを選択します。

  3. [インスタンスリスト] ページで、[PolarDB-X 2.0] タブをクリックします。 管理するインスタンスのIDをクリックします。

  4. 左側のナビゲーションウィンドウで、[列ベースのストレージエンジン] をクリックします。

  5. [列ベースのストレージエンジンの作成] をクリックします。 表示される [列ベースのストレージエンジンの作成] ダイアログボックスで、[OK] をクリックします。

    説明

    ページの右上隅にあるimageをクリックすると、タスクの進行状況が表示されます。 [トポロジ情報] セクションのノードの [ステータス][使用中] の場合、列ベースのストレージエンジンが作成されます。

  6. ページの右上隅にある [AnalyticDB for MySQL Data Lakehouse Editionの有効化] をクリックします。

  7. AnalyticDB for MySQL Data Lakehouse Editionクラスターダイアログボックスで、使用するData Lakehouse Edition (V3.0) クラスターを選択し、[OK] をクリックします。

    説明

    関連付けの後、Data Lakehouse Edition (V3.0) クラスターは自動的にメタデータ検出タスクを作成します。

手順2: データを分析するdata Lakehouse Edition (V3.0) クラスター

  1. AnalyticDB for MySQLコンソールにログインします。 ホームページの左上でリージョンを選択します。 左側のナビゲーションウィンドウで、クラスターリスト をクリックします。 Lake Warehouse Edition(3.0) タブで、管理するクラスターを見つけ、クラスターIDをクリックします。

  2. 左側のナビゲーションウィンドウで、[データ取り込み] > [メタデータ検出] を選択します。

  3. [タスク] セクションで、自動的に生成されるメタデータ検出タスクの [ステータス] を表示します。

  4. タスクが正常に実行された場合、タスクの [最新ステータス] [成功] になります。 [Job Development] > [SQL Development] を選択して、Data Lakehouse Edition (V3.0) クラスターに同期するデータベースとテーブルを表示します。

    SELECT * FORM test_adb.person;

    サンプル結果:

    + ----------------------------------------------- +
    | id | 名前 | 年齢 | 都市 |
    + ------- --------- --------------------------------
    | 1 | 23 | ボブ | 杭州 |
    + ------- --------- --------------------------------
    | 2 | 33 | メイク | 武漢 |
    + ------- -------- -----------------------------------