借助阿里云在亚洲加速迈向成功
一站式安全合规咨询服务
MLPS 2.0 一站式合规解决方案
依托我们的网络进军中国市场
提升面向互联网应用的性能和安全性
保障您的中国业务安全无忧
通过强大的数据安全框架保护您的数据资产
申请 ICP 备案的流程解读和咨询服务
面向大数据建设、管理及应用的全域解决方案
企业内大数据建设、管理和应用的一站式解决方案
将您的采购和销售置于同一企业级全渠道数字平台上
全渠道内置 AI 驱动、拟人化、多语言对话的聊天机器人
快速搭建在线教育平台
提供域名注册、分析和保护服务
云原生 Kubernetes 容器化应用运行环境
以 Kubernetes 为使用界面的容器服务产品,提供符合容器规范的算力资源
安全的镜像托管服务,支持全生命周期管理
多集群环境下微服务应用流量统一管理
提供任意基础设施上容器集群的统一管控,助您轻松管控分布式云场景
高弹性、高可靠的企业级无服务器 Kubernetes 容器产品
敏捷安全的 Serverless 容器运行服务
为虚拟机和容器提供高可靠性、高性能、低时延的块存储服务
一款海量、安全、低成本、高可靠的云存储服务
可靠、弹性、高性能、多共享的文件存储服务
全托管、可扩展的并行文件系统服务。
全托管的 NoSQL 结构化数据实时存储服务
可抵扣多种存储产品的容量包,兼具灵活性和长期成本优化
让您的应用跨不同可用区资源自动分配访问量
随时绑定和解绑 VPC ECS
云网络公网、跨域流量统一计费
高性价比,可抵扣按流量计费的流量费用
创建云上隔离的网络,在专有环境中运行资源
在 VPC 环境下构建公网流量的出入口
具备网络状态可视化、故障智能诊断能力的自助式网络运维服务。
安全便捷的云上服务专属连接
基于阿里云专有网络的私有 DNS 解析服务
保障在线业务不受大流量 DDoS 攻击影响
系统运维和安全审计管控平台
业务上云的第一个网络安全基础设施
集零信任内网访问、办公数据保护、终端管理等多功能于一体的办公安全管控平台
提供7X24小时安全运维平台
防御常见 Web 攻击,缓解 HTTP 泛洪攻击
实现全站 HTTPS,呈现可信的 WEB 访问
为云上应用提供符合行业标准和密码算法等级的数据加解密、签名验签和数据认证能力
一款发现、分类和保护敏感数据的安全服务
创建、控制和管理您的加密密钥
快速提高应用高可用能力服务
围绕应用和微服务的 PaaS 平台
兼容主流开源微服务生态的一站式平台
多集群环境下微服务应用流量统一管理
Super MySQL 和 PostgreSQL,高度兼容 Oracle 语法
全托管 MySQL、PostgreSQL、SQL Server、MariaDB
兼容 Redis® 的缓存和KV数据库
兼容Apache Cassandra、Apache HBase、Elasticsearch、OpenTSDB 等多种开源接口
文档型数据库,支持副本集和分片架构
100%兼容 Apache HBase 并深度扩展,稳定、易用、低成本的NoSQL数据库。
低成本、高可用、可弹性伸缩的在线时序数据库服务
专为搜索和分析而设计,成本效益达到开源的两倍,采用最新的企业级AI搜索和AI助手功能。
一款兼容PostgreSQL协议的实时交互式分析产品
一种快速、完全托管的 TB/PB 级数据仓库
基于 Flink 为大数据行业提供解决方案
基于Qwen和其他热门模型的一站式生成式AI平台,可构建了解您业务的智能应用程
一站式机器学习平台,满足数据挖掘分析需求
高性能向量检索服务,提供低代码API和高成本效益
帮助您的应用快速构建高质量的个性化推荐服务能力
提供定制化的高品质机器翻译服务
全面的AI计算平台,满足大模型训练等高性能AI计算的算力和性能需求
具备智能会话能力的会话机器人
基于机器学习的智能图像搜索产品
基于阿里云深度学习技术,为用户提供图像分割、视频分割、文字识别等离线SDK能力,支持Android、iOS不同的适用终端。
语音识别、语音合成服务以及自学习平台
一站式智能搜索业务开发平台
助力金融企业快速搭建超低时延、高质量、稳定的行情数据服务
帮助企业快速测算和分析企业的碳排放和产品碳足迹
企业工作流程自动化,全面提高效率
金融级云原生分布式架构的一站式高可用应用研发、运维平台
eKYC 数字远程在线解决方案
可智能检测、大数据驱动的综合性反洗钱 (AML) 解决方案
阿里云APM类监控产品
实时云监控服务,确保应用及服务器平稳运行
为系统运维人员管理云基础架构提供全方位服务的云上自动化运维平台
面向您的云资源的风险检测服务
提升分布式环境下的诊断效率
日志类数据一站式服务,无需开发就能部署
ECS 预留实例
让弹性计算产品的成本和灵活性达到最佳平衡的付费方式。云原生 AI 套件
加速AI平台构建,提高资源效率和交付速度FinOps
实时分析您的云消耗并实现节约SecOps
实施细粒度安全控制DevOps
快速、安全地最大限度提高您的DevOps优势自带IP上云
自带公网 IP 地址上云全球网络互联
端到端的软件定义网络解决方案,可推动跨国企业的业务发展全球应用加速
提升面向互联网应用的性能和安全性全球互联网接入
将IDC网关迁移到云端云原生 AI 套件
加速AI平台构建,提高资源效率和交付速度FinOps
实时分析您的云消耗并实现节约SecOps
实施细粒度安全控制DevOps
快速、安全地最大限度提高您的DevOps优势金融科技云数据库解决方案
利用专为金融科技而设的云原生数据库解决方案游戏行业云数据库解决方案
提供多种成熟架构,解决所有数据问题Oracle 数据库迁移
将 Oracle 数据库顺利迁移到云原生数据库数据库迁移
加速迁移您的数据到阿里云阿里云上的数据湖
实时存储、管理和分析各种规模和类型的数据数码信贷
利用大数据和 AI 降低信贷和黑灰产风险面向企业数据技术的大数据咨询服务
帮助企业实现数据现代化并规划其数字化未来人工智能对话服务
全渠道内置 AI 驱动、拟人化、多语言对话的聊天机器人EasyDispatch 现场服务管理
为现场服务调度提供实时AI决策支持在线教育
快速搭建在线教育平台窄带高清 (HD) 转码
带宽成本降低高达 30%广电级大型赛事直播
为全球观众实时直播大型赛事,视频播放流畅不卡顿直播电商
快速轻松地搭建一站式直播购物平台用于供应链规划的Alibaba Dchain
构建和管理敏捷、智能且经济高效的供应链云胸牌
针对赛事运营的创新型凭证数字服务数字门店中的云 POS 解决方案
将所有操作整合到一个云 POS 系统中元宇宙
元宇宙是下一代互联网人工智能 (AI) 加速
利用阿里云 GPU 技术,为 AI 驱动型业务以及 AI 模型训练和推理加速DevOps
快速、安全地最大限度提高您的DevOps优势数据迁移解决方案
加速迁移您的数据到阿里云企业 IT 治理
在阿里云上构建高效可控的云环境基于日志管理的AIOps
登录到带有智能化日志管理解决方案的 AIOps 环境备份与存档
数据备份、数据存档和灾难恢复用阿里云金融服务加快创新
在云端开展业务,提升客户满意度
为全球资本市场提供安全、准确和数字化的客户体验
利用专为金融科技而设的云原生数据库解决方案
利用大数据和 AI 降低信贷和黑灰产风险
建立快速、安全的全球外汇交易平台
新零售时代下,实现传统零售业转型
利用云服务处理流量波动问题,扩展业务运营、降低成本
快速轻松地搭建一站式直播购物平台
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以数字化媒体旅程为当今的媒体市场准备就绪您的内容
带宽成本降低高达 30%
快速轻松地搭建一站式直播购物平台
为全球观众实时直播大型赛事,视频播放流畅不卡顿
使用阿里云弹性高性能计算 E-HPC 将本地渲染农场连接到云端
构建发现服务,帮助客户找到最合适的内容
保护您的媒体存档安全
通过统一的数据驱动平台提供一致的全生命周期客户服务
在钉钉上打造一个多功能的电信和数字生活平台
在线存储、共享和管理照片与文件
提供全渠道的无缝客户体验
面向中小型企业,为独立软件供应商提供可靠的IT服务
打造最快途径,助力您的新云业务扬帆起航
先进的SD-WAN平台,可实现WAN连接、实时优化并降低WAN成本
通过自动化和流程标准化实现快速事件响应
针对关键网络安全威胁提供集中可见性并进行智能安全分析
提供大容量、可靠且高度安全的企业文件传输
用智能技术数字化体育赛事
基于人工智能的低成本体育广播服务
专业的广播转码及信号分配管理服务
基于云的音视频内容引入、编辑和分发服务
在虚拟场馆中模拟关键运营任务
针对赛事运营的创新型凭证数字服务
智能和交互式赛事指南
轻松管理云端背包单元的绑定直播流
通过数据加强您的营销工作
元宇宙是下一代互联网
利用生成式 AI 加速创新,创造新的业务佳绩
阿里云高性能开源大模型
借助AI轻松解锁和提炼文档中的知识
通过AI驱动的语音转文本服务获取洞察
探索阿里云人工智能和数据智能的所有功能、新优惠和最新产品
该体验中心提供广泛的用例和产品帮助文档,助您开始使用阿里云 AI 产品和浏览您的业务数据。
利用阿里云 GPU 技术,为 AI 驱动型业务以及 AI 模型训练和推理加速
元宇宙是下一代互联网
构建发现服务,帮助客户找到最合适的内容
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加速迁移您的数据到阿里云
在阿里云上建立一个安全且易扩容的环境,助力高效率且高成本效益的上云旅程
迁移到完全托管的云数据库
将 Oracle 数据库顺利迁移到云原生数据库
自带公网 IP 地址上云
利用阿里云强大的安全工具集,保障业务安全、应用程序安全、数据安全、基础设施安全和帐户安全
保护、备份和还原您的云端数据资产
MLPS 2.0 一站式合规解决方案
快速高效地将您的业务扩展到中国,同时遵守适用的当地法规
实现对 CloudOps、DevOps、SecOps、AIOps 和 FinOps 的高效、安全和透明的管理
构建您的原生云环境并高效管理集群
快速、安全地最大限度提高您的DevOps优势
实施细粒度安全控制
提供运维效率和总体系统安全性
实时分析您的云消耗并实现节约
实时存储、管理和分析各种规模和类型的数据
登录到带有智能化日志管理解决方案的 AIOps 环境
帮助企业实现数据现代化并规划其数字化未来
帮助零售商快速规划数字化之旅
将全球知名的 CRM 平台引入中国
在线存储、共享和管理照片与文件
构建、部署和管理高可用、高可靠、高弹性的应用程序
快速、安全地最大限度提高您的DevOps优势
将您的采购和销售置于同一企业级全渠道数字平台上
企业内大数据建设、管理和应用的一站式解决方案
帮助企业简化 IT 架构、实现商业价值、加速数字化转型的步伐
快速高效地将您的业务扩展到中国,同时遵守适用的当地法规
快速搜集、处理、分析联网设备产生的数据
0.0.201
云原生数据仓库 AnalyticDB MySQL 版数据冷热分离功能会将冷热数据分别存储在不同的介质上,在保证热数据查询性能的同时,降低冷数据的存储成本。
在海量大数据场景下,一张业务表中可能存储着大量的业务数据(例如日志数据、订单数据或监控数据)。随着时间的推移,部分数据的访问频率会逐渐降低,最终被搁置。但是这部分数据依旧会占用存储空间,导致存储成本增加。
AnalyticDB for MySQL数据冷热分离主要适用于按时间日期分区的表。集群会根据指定的热分区数量,按照分区的大小(分区键值的大小)降序排序,最大的N个分区为热分区,其余分区为冷分区。冷分区的数据会移动到成本更低的对象存储服务OSS中,降低存储成本;与此同时,热分区的数据仍然存储在SSD盘中,保证数据查询的高性能。
AnalyticDB for MySQL集群需要同时满足以下条件:
集群的产品系列为企业版、基础版、湖仓版或数仓版弹性模式。
集群内核版本需为3.1.3.3及以上。
请在云原生数据仓库AnalyticDB MySQL控制台集群信息页面的配置信息区域,查看和升级内核版本。
集群在使用过程中,存储热数据和冷数据占用的存储空间会按量计费。计费详情请参见产品定价。
支持使用存储资源包抵扣存储空间。
AnalyticDB for MySQL冷热存储策略分为全冷存储、全热存储、冷热混合存储。
全冷存储指数据全部存储在OSS中,采用同城冗余存储(多AZ),是一种较为经济的存储策略。
全热存储指数据全部存储在SSD盘,满足高性能访问的需求,查询性能最好,但存储成本最高。
冷热混合存储指热分区数据存储在SSD盘,冷分区数据存储在OSS。既保证热分区数据的查询性能,又节省冷分区数据的存储成本。其原理如下:
冷热混合存储需指定热分区数。假设热分区数为N,在按照分区的大小(分区键值的大小)降序排序后,最大的N个分区为热分区,存储在SSD盘,其余分区为冷分区,存储在OSS中,形成冷热分区布局。冷热分区布局不是固定不变的,当分区数量变更时,会重新调整冷热分区布局。详细说明,请参见分区数量变更对冷热分区布局的影响。
假设当前热分区数为N,在有新的分区数据写入时,冷热存储策略会对所有分区重新排序,超过N的旧数据会迁移到冷分区。
点击查看示意图
如图所示,设置的热分区数为5,当新增分区20241226之后,20241226为当前最大的分区,在BUILD之后该分区需要放在热分区中,但是当前热分区数已满5,冷热存储策略会从热分区中选一个最小的分区20241221迁移到冷分区,并把20241226放在热分区中。
假设当前热分区数为N,修改热分区的数量为M。
当热分区数增加,即M>N时,会从冷分区迁移M-N
个分区数据到热分区。
点击查看示意图
如图所示,当前热分区数为5, 修改热分区数为6后,冷热存储策略会从冷分区迁移一个最大的分区20241220到热分区中。
当热分区数减少,即M<N时,会从热分区迁移N-M
个分区数据到冷分区。
点击查看示意图
当前热分区数为5, 修改热分区数为4后,冷热存储策略会从热分区迁移一个最小的分区到冷分区中。
创建表时指定冷热存储策略:您可以在建表时通过storage_policy
参数来指定表的冷热存储策略。
为已有的表指定冷热存储策略:您可以通过ALTER TABLE语句指定表的冷热存储策略。
查询所有表的冷热存储策略:
SELECT * FROM information_schema.table_usage;
查询单个表的冷热存储策略:
SELECT * FROM information_schema.table_usage WHERE table_schema='<schema_name>' AND table_name='<table_name>';
参数 | 说明 |
参数 | 说明 |
table_schema | 数据库名。 |
table_name | 表名。 |
storage_policy | 存储策略。取值如下:
|
hot_partition_count | 热分区数量。 |
cold_partition_count | 冷分区数量。 |
rt_total_size | 实时数据总量(单位:Byte),是rt_data_size和rt_index_size的总和。 |
rt_data_size | 实时数据量(单位:Byte)。 |
rt_index_size | 实时数据的主键和索引大小(单位:Byte)。 |
hot_total_size | 热分区总数据量(单位:Byte),是hot_data_size和hot_index_size的总和。 |
hot_data_size | 热分区的数据量(单位:Byte)。 |
hot_index_size | 热分区数据的主键和索引大小(单位:Byte)。 |
cold_total_size | 冷分区总数据量(单位:Byte),是cold_data_size和cold_index_size的总和。 |
cold_data_size | 冷分区的数据量(单位:Byte)。 |
cold_index_size | 冷分区数据的主键和索引大小(单位:Byte)。 |
返回值注意事项:
受到INSERT、UPDATE、BUILD的影响,rt_total_size、rt_data_size、rt_index_size、hot_total_size、hot_data_size、hot_index_size、cold_total_size、cold_data_size、cold_index_size会实时变动。
如果在写入数据后hot_total_size和cold_total_size都为0,则表示数据还在实时同步中。rt_total_size表示实时数据量。您可以通过BUILD语句将实时数据转换为历史数据,待BUILD完成后可以查到hot_total_size和cold_total_size。
由于定义的hot_partition_count是单个分片(Shard)内的热分区数量,而table_usage表查询到的hot_partition_count是按照Shard UNION之后的结果,在各Shard内分区数据不一致的情况下,可能会出现table_usage表中查询到的hot_partition_count大于定义的hot_partition_count。
例如:tableA有两个Shard(Shard1和Shard2),并且定义了hot_partition_count=2,此时Shard内的数据分布情况如下图。
Shard1:热分区为P4、P5,冷分区为P1、P2、P3。
Shard2:热分区为P3、P4,冷分区为P1、P2。
最终计算的实际热分区为(P4、P5)UNION(P3、P4)=(P3、P4、P5),因此实际hot_partition_count=3。
在使用ALTER TABLE
语句修改表的冷热存储策略后,您可以通过查询表storage_policy_modify_progress
来查看冷热变更进度。
查询所有表的冷热存储策略变更进度:
SELECT * FROM information_schema.storage_policy_modify_progress;
查询单个表的冷热存储策略变更进度:
SELECT * FROM information_schema.storage_policy_modify_progress WHERE table_schema='<schema_name>' AND table_name='<table_name>';
参数 | 说明 |
参数 | 说明 |
table_schema | 数据库名。 |
table_name | 表名。 |
task_id | 执行冷热变更任务的ID。 |
source_storage_policy | 原存储策略。取值如下:
|
source_hot_partition_count | 原热分区数量。 |
dest_storage_policy | 目标存储策略。取值如下:
|
dest_hot_partition_count | 目标热分区数量。 |
hot_to_cold_partition_count | 热分区到冷分区变更的分区数量。 |
cold_to_hot_partition_count | 冷分区到热分区变更的分区数量。 |
hot_to_cold_data_size | 热分区到冷分区变更的数据量(单位:Byte)。 |
cold_to_hot_data_size | 冷分区到热分区变更的数据量(单位:Byte)。 |
hot_data_size_before_change | 变更前热数据量(单位:Byte)。 |
cold_data_size_before_change | 变更前冷数据量(单位:Byte)。 |
hot_data_size_after_change | 变更后热数据量(单位:Byte)。 |
cold_data_size_after_change | 变更后冷数据量(单位:Byte)。 |
start_time | 开始变更时间。 |
update_time | 结束变更时间。 |
progress | 变更进度(单位:百分比)。 |
status | 变更状态。取值如下:
|