ADB PG最佳实践之高效复制数据到RDS PG
ADB PG是一个经典MPP数据库，长项在于查询分析处理，面对客户联机分析和联机交易（HTAP）场景就显得力不从心，我们在某银行核心系统DB2 for LUW迁移到ADB PG时就遇到类似问题，因此我们提出ADB PG+RDS PG混搭技术架构，来解决客户此类HTAP需求。该混搭架构的精髓在于扬长避短，充分发挥分析型数据库和交易型数据库的长处和特性，分析型数据库专注于数据加工跑批场景，然后批量加工的结果数据卸载到RDS PG，通过RDS PG对外提供高并发对客交易服务。
互联网电商与游戏行业实时BI分析
本文以电商行业为例，将业务数据和日志数据同步到 ADB，之后通过 Quick BI 做实时可视化分析。相对于传统的关系型数据库，阿里云分析型数据库 MySQL 版只需要几毫秒的时间，即可查询 PB 级数据并从中找到匹配信息。
列式存储的另一面
列存是常见的数据存储技术，说到列存常常就意味着高性能，现代分析型数据库基本都会把列存作为标配，
列存的基本原理是减少硬盘的读取量。一个数据表有多个列，但运算可能只会用到其中少数几列，采用列存时，用不着的列就不必读出来了，而采用行式存储时，则要把所有列都扫描一遍。当取用列只占总列数的小部分时，列存的 IO 时间优势会非常大，就会显得计算速度快了很多。
不过，列存也有另一面，并不是在任何场景下都有优势。