观点 | 云原生时代来袭 下一代云数据库技术将走向何方？
全面云化的时代已经到来，面对一系列的新技术和挑战，数据库市场将面临怎样的变革？作为云服务提供商，如何帮助更多的企业级用户把握“云”潮，提供最高效、最具价值的数据库解决方案？
日前，在阿里云峰会·北京站的数据库专场上，阿里巴巴集团副总裁、达摩院首席数据库科学家、阿⾥云智能事业群数据库产品事业部总负责⼈李飞飞针对下一代云原生数据库的技术与挑战进行了精彩分享。
Quick BI支持哪些数据源（配置操作篇）
Quick BI 潜心打造了核心技术底座（OLAP分析引擎），实现了SQL解析、SQL调度、SQL优化、查询加速等基础能力，支撑Quick BI的数据分析和查询加速。OLAP分析引擎包括数据源连接、数据模型、智能查询路由、通用查询、加速查询等5大核心能力。
向分析型数据库ADS中导入数据
ADS是阿里云提供的分析性数据库，实现百亿数据毫秒级计算。
在使用ADS进行分析之前，需要先将数据导入到ADS中。
1 两种方法
ADS导入分为两种：批量导入和实时导入。这两种导入方式，是在建表的时候确定的。
1.1 批量导入
如何对MySQL数据库中的数据进行实时同步
数据传输(Data Transmission) 支持以数据库为核心的结构化存储产品之间的数据传输。 它是一种集数据迁移、数据订阅及数据实时同步于一体的数据传输服务。数据传输致力于在公有云、混合云场景下，解决远距离、毫秒级异步数据传输难题。
用好阿里云分析型数据库大存储实例，大幅降低大数据应用成本
在企业的业务中，经常拥有海量的历史结构化数据，虽然不会高频度的使用，但是不排除会不定期的被检索、查询（检索频率一般在100-1000次每天）。如物联网、交易历史详单查询、监控/日志数据检索等场景。这时企业需要廉价的存储计算方案，但是又不能将数据存储于离线计算系统或归档到对象存储系统，就需要使用分析.