内容
活动
关注

云原生数据仓库AnalyticDB产品使用合集之是否可以创建表而不使用分区

简介: 阿里云AnalyticDB提供了全面的数据导入、查询分析、数据管理、运维监控等功能,并通过扩展功能支持与AI平台集成、跨地域复制与联邦查询等高级应用场景,为企业构建实时、高效、可扩展的数据仓库解决方案。以下是对AnalyticDB产品使用合集的概述,包括数据导入、查询分析、数据管理、运维监控、扩展功能等方面。

问题一:云数据仓库ADB where句搜索使用,目前好像取消了这个功能,,目前是用json 替代了嘛?


云数据仓库ADB where句搜索使用,目前好像取消了这个功能,,目前是用json 替代了嘛?是否可以用 这个在 where 子句中座位条件筛查,有使用到索引的效果?


参考回答:

这个暂时还没上线索引。这种pattern可以考虑一下全文索引。多值列功能还在


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/574607


问题二:云数据仓库ADB DISTRIBUTED BY HASH查数据传column1或2是不是效果不一样?


云数据仓库ADB DISTRIBUTED BY HASH查数据传column1或2是不是效果不一样?只传 column1 会试用到分布键查询的功能么?


参考回答:

不会的 要两个都传才行 。 否则无法确定具体的一级分区,没有办法在plan阶段进行优化


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/574606


问题三:云数据仓库ADB的表 我可以不创建分区吗?


云数据仓库ADB的表 我可以不创建分区吗?


参考回答:

是的,您可以在云数据仓库ADB中创建表而不使用分区。分区是一种用于组织和管理数据的技术,它可以将表数据按照特定的列(如日期、地理位置等)进行划分,从而提高查询性能,减少数据扫描范围,并实现更高效的数据管理。

虽然分区对于大规模数据或特定查询场景可以带来性能优势,但并不是所有的数据都需要进行分区。

以下是一些情况下您可能选择不创建分区的原因:

  1. 数据量较小:如果您的表数据量相对较小,并且查询需求没有明显的性能要求,那么创建分区可能带来的性能提升可能不明显,此时可以不创建分区。
  2. 查询模式简单:如果您的查询模式较为简单,不涉及到基于分区键的过滤和聚合操作,那么创建分区无法带来明显的性能改善。
  3. 简化数据管理:分区会引入额外的管理和维护工作,包括数据迁移、分区维护等。如果您希望简化数据管理,节省管理成本,可以选择不使用分区。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/574605


问题四:云数据仓库ADB声音转向量是怎么用的?例子当中的这个地址服务需要自己搭建吗?


云数据仓库ADB声音转向量是怎么用的?例子当中的这个地址服务需要自己搭建吗?

http://47.111.21.183:18089/demo/vdb/v1/retrieve


参考回答:

云数据仓库ADB的声音转向量主要应用于音频处理,例如调整设备的音量。这种调整通常通过模拟按键事件来实现,例如增加音量可以使用"adb shell input keyevent 24"的命令,降低音量则可以使用"adb shell input keyevent 25",而静音则可以通过"adb shell input keyevent 26"实现。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/574603

相关实践学习
阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版 使用教程
云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版是一种支持高并发低延时查询的新一代云原生数据仓库,高度兼容MySQL协议以及SQL:92、SQL:99、SQL:2003标准,可以对海量数据进行即时的多维分析透视和业务探索,快速构建企业云上数据仓库。 了解产品 https://www.aliyun.com/product/ApsaraDB/ads
相关文章
|
7月前
|
人工智能 关系型数据库 OLAP
光云科技 X AnalyticDB:构建 AI 时代下的云原生企业级数仓
AnalyticDB承载了光云海量数据的实时在线分析,为各个业务线的商家提供了丝滑的数据服务,实时物化视图、租户资源隔离、冷热分离等企业级特性,很好的解决了SaaS场景下的业务痛点,也平衡了成本。同时也基于通义+AnalyticDB研发了企业级智能客服、智能导购等行业解决方案,借助大模型和云计算为商家赋能。
549 17
|
6月前
|
存储 缓存 分布式计算
StarRocks x Iceberg:云原生湖仓分析技术揭秘与最佳实践
本文将深入探讨基于 StarRocks 和 Iceberg 构建的云原生湖仓分析技术,详细解析两者结合如何实现高效的查询性能优化。内容涵盖 StarRocks Lakehouse 架构、与 Iceberg 的性能协同、最佳实践应用以及未来的发展规划,为您提供全面的技术解读。 作者:杨关锁,北京镜舟科技研发工程师
StarRocks x Iceberg:云原生湖仓分析技术揭秘与最佳实践
|
10月前
|
人工智能 关系型数据库 MySQL
AnalyticDB MySQL版:云原生离在线一体化数据仓库支持实时业务决策
AnalyticDB MySQL版是阿里云推出的云原生离在线一体化数据仓库,支持实时业务决策。产品定位为兼具数据库应用性和大数据处理能力的数仓,适用于大规模数据分析场景。核心技术包括混合负载、异构加速、智能弹性与硬件优化及AI集成,支持流批一体架构和物化视图等功能,帮助用户实现高效、低成本的数据处理与分析。通过存算分离和智能调度,AnalyticDB MySQL可在复杂查询和突发流量下提供卓越性能,并结合AI技术提升数据价值挖掘能力。
262 16
|
数据采集 运维 Cloud Native
Flink+Paimon在阿里云大数据云原生运维数仓的实践
构建实时云原生运维数仓以提升大数据集群的运维能力,采用 Flink+Paimon 方案,解决资源审计、拓扑及趋势分析需求。
18723 54
Flink+Paimon在阿里云大数据云原生运维数仓的实践
|
数据管理 大数据 OLAP
AnalyticDB核心概念详解:表、索引与分区
【10月更文挑战第25天】在大数据时代,高效的数据库管理和分析工具变得尤为重要。阿里云的AnalyticDB(ADB)是一款完全托管的实时数据仓库服务,能够支持PB级数据的实时查询和分析。作为一名数据工程师,我有幸在多个项目中使用过AnalyticDB,并积累了丰富的实践经验。本文将从我个人的角度出发,详细介绍AnalyticDB的核心概念,包括表结构设计、索引类型选择和分区策略,帮助读者更有效地组织和管理数据。
488 3
|
存储 运维 Cloud Native
"Flink+Paimon:阿里云大数据云原生运维数仓的创新实践,引领实时数据处理新纪元"
【8月更文挑战第2天】Flink+Paimon在阿里云大数据云原生运维数仓的实践
495 3
|
Cloud Native 关系型数据库 MySQL
《阿里云产品四月刊》—云原生数据仓库 AnalyticDB MySQL 版 新功能
阿里云瑶池数据库云原生化和一体化产品能力升级,多款产品更新迭代
226 3
|
自然语言处理 Cloud Native 关系型数据库
云原生数据仓库使用问题之分布键和分区键有什么区别
阿里云AnalyticDB提供了全面的数据导入、查询分析、数据管理、运维监控等功能,并通过扩展功能支持与AI平台集成、跨地域复制与联邦查询等高级应用场景,为企业构建实时、高效、可扩展的数据仓库解决方案。以下是对AnalyticDB产品使用合集的概述,包括数据导入、查询分析、数据管理、运维监控、扩展功能等方面。
|
SQL 存储 运维
云原生数据仓库使用问题之如何查看分区表的分区信息
阿里云AnalyticDB提供了全面的数据导入、查询分析、数据管理、运维监控等功能,并通过扩展功能支持与AI平台集成、跨地域复制与联邦查询等高级应用场景,为企业构建实时、高效、可扩展的数据仓库解决方案。以下是对AnalyticDB产品使用合集的概述,包括数据导入、查询分析、数据管理、运维监控、扩展功能等方面。
|
24天前
|
存储 人工智能 OLAP
AI Agent越用越笨?阿里云AnalyticDB「AI上下文工程」一招破解!
AI 上下文工程是管理大模型输入信息的系统化框架,解决提示工程中的幻觉、上下文溢出与信息冲突等问题。通过上下文的采集、存储、加工与调度,提升AI推理准确性与交互体验。AnalyticDB PostgreSQL 版提供增强 RAG、长记忆、Supabase 等能力,助力企业构建高效、稳定的 AI 应用。

热门文章

最新文章

相关产品

  • 云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版
  • 下一篇