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阿里云数据库产品有哪些是什么？他们各自的产品的优势点和适用于哪些场景方案是什么？
阿里云数据库产品凭借丰富的种类、卓越的性能和广泛的应用场景，为企业数字化转型提供了强有力的支持，具有多种类型，出色的性能和广泛的应用程序方案。无论是关系型数据库、，NoOSQL数据库，还是数据库管理工具、，平台与和服务，亦或还是数据仓库，阿里云都提供了全面的解决方案。通过选择合适合的数据库产品，企业不仅可以提升高数据处理效率，还能而且可以降低成本、增强并提高业务灵活性。未将来，随着技术的不断进步持续发展，阿里云数据库产品将继续创新，并为企业用户带来更多价值。
产品1：云原生本机数据库 PolarDBdb MySQL 版本
云原生本机数据库 PolarDdB MySQL 版本是阿里云的完全自主研独立开发的产品，100%兼容 MySQL。该产品具有多主人，多个写、入，多活容个实时灾、难恢复，HTAP 等的特性，征。交易性能最高多可达到开源数据库的6倍，并且分析性能最高多可达到开源数据库的400倍，。 TCO 低于比自我构建的数据库低50%。
产品优势：
丰富的企业级功能力
与开源MySQL相比，解决了不良的开源内核能力差问题，100%兼容 MySQL兼容的问题，交易性能相比开源 MySQL 最可提高可达6倍提升，从而提供丰富的自研我开发的企业级特性功能。
高成本性价比能
为了解决不良弹性扩展功能力差的问题，Serverless 无服务器根据实际负载动态付费款，存储并根据数量自动扩展存储容按量计费和电荷。
一体化 集成的HTAP 体经验
与传统的MySQL相比，解决了分析性能差问题，支持列索引和并行查询功能，在数据复杂的查询场景问题，相比传统 MySQL 实现百并达到100倍以上性能加速。
产品2：云原生本机数据库 PolarDBdb PostgreSsQL 版本
云原生本机数据库 PolarDdB PostgreSQL 版本是由阿里云完全自主研开发的云原生本机关系型数据库产品，100%兼容 与PostgreSQL，高度兼容，与Oracle语法高度兼容。为用户提供快速，弹性、，高性能、海，大量存储、，安全和可靠的数据库服务，同时并支持阿里云自研开发的GanosANOS多维多模型时空信息引擎及和开源的GostGIS PostGIS地理信息引擎。
适用场景的方案：
核心业务系统平滑上顺利进行云
高度兼容与Oracle语法高度兼容，帮助力业务平滑顺利迁移上到云场景方案，以满足用户快速、的需求，以较低的成本以实现Oracle数据库功能的需求，同时降低减少对业务的影响。
业务平滑上稳地访问云，实现Oracle功能，优化IT的成本结构，无不需License要许可授权费用，并且系统高度可用保障。
HTAP混合负载，分析加速度
PolarDB db采用计算和存储分离架体系结构，支持并行查询、，读取和写入分离等和其他功能，从而使查询时间耗时费的指数级下降减少，并解决了光分析业务的需求，例如具有高计算量较大的查询、，多表型台式连接查询、，每日常报表告查询等轻分析类业务需求，等等。
数字孪生双胞胎
PolarDBdb深度集成入整合了阿里云时空数据库引擎发动机GanosANOS，该发动机解决了数字孪生领域海量、双字段中大规模，高维、和多源时空数据存储的计算问题，并为孪生底板时空计算功率支持诸如TWIN Kassboard构建设、仿真和模拟分析服务等应用提供时空算力支持。
PoXScalarDB 分布式版 (e（PolarDdB for -Xscale，简称“）的PolarDB-X”) db是阿里云自主设计研发的一个高性能的云原生本地分布式数据库产品，由阿里云独立设计和开发，为用户提供高吞吐、量，较大的存储、空间，低延时、迟，易于扩展，易于扩展和超高可用的性云时代数据库数据库服务。
应用场景程序方案
交通运输和物流：并发每秒数万级并发
例如，在城市公交场景下Urban Bus方案中，涉及大量的车辆和车型、号，并且需要多样的种计费方式法，这不仅需要求数据库系统具有海量存储大量数量的能力，而且还需可以满足计算复杂查询计算的能力。基于根据PolarDdB 的分布式版本，存储海了大量数据，。数据分析是通过AnalyticDB进行数据分析的，可以构建智能化的城市公交Urban Bus系统，以满足路线规划、站点，现场查询、公交，总线预报、测，业务报表结算、公交调度告和解，总线计划等的需求，并提升高运营效率和服务水平。
政府：高可用性
该场景这种情况需要高度可用的云基础设施架构层和云支撑持服务层可用性，高，数据存储可靠性高，以及较长的保留时间长。 PolarDB db分布式版本使用独享家高性能物理资源、，实例之间充分的足够隔离、，并支持多可用性区域实例，以确保稳定的数据服务稳定。
金融财务：强大的业务强一致性
该场景这种情况需要求数据强大的一致性、，高可用、性，可靠性和安全性。 PolarDB db分布式版本基于大多数派共识协议PaxosAXO，提供了带有RPO=0的多种容个灾难恢复功能力，分布式强大的一致事务，交易可以提供RC/RR级别，满足TPC-C和银行转账移模型，并提供金融级财务可靠性。
电子商务零售：立即进行大型促秒杀销
在电子商务行业中如，大型规模的促销秒杀场景闪存销售方案对系统的整体访问构成了巨大压力巨大。 PolarDB db分布式版历本已经在各届天猫种行业的各种TMALL双重十一及和阿里云各行业中经历了客户业务的考验测试，能并且可以有效地解决热点数据同时更新的高并发更新性能度瓶颈，并帮助力业务稳定运行。
云数据库 RDS MySQL 版本基于阿里巴巴的 MySQL 源代码分支，经。通过对双十一重并发的高并发、和大数据量的考验测试对其进行了测试，拥并且具有优良出色的性能。 RDS MySQL 支持基本功能，例如实例管理、账号，帐户管理、，数据库管理、，备份和恢复、，白名单、，透明数据加密以及和数据迁移等基本。它还支持高级功能，还支持例如读取和写入分离、，SQL 审计、核和多可用性区集群等高级功能域聚类。
产品优势
稳定可靠：解决可用性问题
数据云磁盘存储可通过多副本倍冗余确保数据可靠性；高可用性版本和群集群版本采用了主要和备容份灾架难恢复体系结构，最高可保障证可提供高达99.99%的可用性；群集群版本可启用以使MGR特性实现RPO=0，而数据零丢失为零。
降低成本增和提高效率：解决成本和扩展可伸缩性问题
计费方式法是灵活的，Serverless实现最高无服务器可以降低70%降的成本；它支持ARM架构建筑，体验具有相同的经验，性价比并且具有更高；的成本效益。它可按以灵活地提起并减少需弹性升降配，求而不会浪费资源。
数据库“自动驾驶”：解决运维复杂的操作和维护问题
它支持自动扩缩容、放，自动SQL优化、，自动SQL当前限流制等，以实现数据库的自我感知、，自修我复、制，自我优化、，自运维及我操作和数据库的自安全，减轻运少操作和维护负担，减少运并降低操作和维护成本。
云数据库 RDS PostgreSQL 版完全兼容本与开源PostgreSQL，完全兼容。它基于云原生架本地体系结构，软硬并以协同调的方式进行了优化，提供稳定，可靠、高性价比，具有成本效益的数据库服务。通过丰富的插件拓扩展，它支撑持各个领域场景化的基于方案的业务，例如自研开发的GanosANOS多维多模型时空时空引擎及和开源P后的GostGIS地理信息引擎、向，矢量引擎、，计时序引擎等百余款和100多个插件。
应用场景程序方案
时空信息领域字段
Ganos是由阿里云开发的数据库时空引擎发动机，对空间/时空数据进行高该发动机有效地存储、，索引、，查询和分析并计算时空/时空数据。为路径规计划、，导航、，自动驾驶、，热力图分析、，LBS、，物流追跟踪等和其他领域提供专业的时空数据存储和计算。该引擎历经高德、千寻、菜鸟、哈啰等已被不同的GIS场景磨炼（例如Gaode，Chihiro，新秀，Hello等）进行了调整。使用效率很简单高效，在可以用稳定性、，功能和性能上堪来称为PostGIS ++。
企业Enterprise PostgreSQL标准配置
基于阿里云多可用性区架域体系结构，它支持同一城容市中的灾难恢复，并实现企业级数据库安全性和稳定性。与其他开源数据库相比，云数据库RDS PostgreSQL相比其它开源数据库，事务具有更好的交易处理功能力更优，可确保障多表当关联JOIN多桌连接时的系统性能。
OLAP查询加速度
解决数据流转和实时OLAP问题，使海以便可以更快，更好地实施和实施大量数据的复杂查询、和统计业服务可以更快、更好的落地和实现。
SaaS平台
SaaS产品以将租户的个性化、，降低成本增效、和提高成本以及迭代快作为其核心卖点,。 RDS PostgreSQL支持多租户、，多模型、，全文检索、，冷热分离和冷存储、，高并发性和复杂的SQL优化等特点，帮助SaaS企业 Enterprises提高其竞争力。
帮助力IOT高物联网的快速发展
JSON数据类型及和GIS地理信息数据类型都是IoT业物联网服务处理的必备重要手段，。在传统解决方案中，开发人员及和DBA需要在NoOSQL数据库和专用的GIS数据分析软件中进执行多次的个硬编码开发。而在云数据库RDS PostgreSQL中，所有这些操作都可以在SQL中完成，而无需来回进行导入数据导入，从而提高了开发效率。
云数据库 RDS SQL Server 版本是一种稳定，可靠、，灵活和可弹性伸缩扩展的在线数据库服务，拥。它具有微软Microsoft SQL Server 的真正版授权许可，支持复杂 的SQL 查询，并广泛应用于新的零售、，医疗、，房地产等和其他行业。
应用场景程序方案
电子商务：高并发、分子，高性能场景方案
针对电子商秒杀场景务闪存销售方案进行专项了特殊优化，以解决热点高数据的高并发同时更新的性能瓶颈，经。在阿里巴巴双十一的内部大规模使用数据统计之后，相比与本地数据库实现相比，它的性能提高了100倍性能提升。通过高安全模式，内置的SQL注入检测模块，可以实时拦截风险SQL，并保护数据安全。
网站：高性价比场景具有成本效益的方案
基于飞天Feitian的大规模分布式计算和存储功能力，它提供高性价比了具有成本效益的单机独立版实本示例，同时利使用读取和写入分离横向来扩展水平阅读功能力，来满足网站类的业务需求。
医疗：高可用性，高安全场景方案
支持用一主位大师和一个备的份支持经典的高可用性架构，。主和备用双节点架体系结构搭配的双节点体系结构与高安全性链路接相结合，以实现全自动无感知容，未经审查的灾切换难恢复开关，业务稳定性是领先人的一步。同时它还提供完整的产品功能，包括弹性伸缩、放，备份和恢复、，性能优化、，读写分离等。
通用常规：DMS跨数据库查询
跨数据库查询为是在不同环境下中的在线、且异构数据源，提供及时相关的关联查询服务。不无论数据库是MySQL、，SQLServer、，PostgreSQL还是RedisEDIS，都不受到部署region区域和环境局限，通过一条SQL就能实现制的约束。这些数据库实例之间的相关联查询可以通过一个SQL实现。
云数据库 RDS MariaDBdb 版 Edition是全球流行的开源数据库，。它支持包括 MySQL InnoDB 等多在内的各种存储引擎，为有不同需求的用户提供了灵活的选择。
产品优势
Oracle兼容性
支持语法和对象，包括：PL/SQL、，序列、，动态SQL及Package等语法和对象软件包。
在同一城市部署多个可用区部署域
跨在可用性区域中部署的高可用性服务，提供了更高的数据库可用性保障证。
支持多种个存储引擎
针对于不同的业务需求，用户可以灵活地选用择InnoDB、和MyRrocks存储引擎。
企业级数据库特性功能
支持企业级功能，例如窗口函数、功能，在线数据可追溯源性和恢复、 ，在线列的添加列等企业级特性。
云数据库Redis版是一种全托管、兼容Redis协议的内存数据库服务，包含Redis社区版和Tair（又称为Redis 企业版），支持单副本、主从、集群和读写分离架构，具备高性能、弹性伸缩的特点。 其中，Tair为阿里云自研产品，其完全兼容 Redis并提供多种存储介质以满足用户不同场景的性价比需求，更有全球多活、扩展型数据结构、数据闪回、热 Key 探测与优化等企业级能力，能有效支撑大规模高性能要求的在线数据业务。
产品优势
高稳定架构：解决可用性无法保障问题
基于阿里云飞天分布式系列和 SSD 高性能存储能力的云数据库 Redis 版，双机热备架构保障故障自动迁移，两种数据持久化机制确保数据备份可靠，提供数据持久化保障。
降本增效：解决性能与成本难以平衡问题
提供 Tair 持久内存系列，满足对吞吐和延迟有接近内存需求的业务，成本比 Redis 社区版最高可降低30%；Tair 容量存储系列，适合海量温冷数据存储，兼容 Redis 协议，成本更低。
性能灵活扩展：解决资源扩展能力差问题
实例连接数和网络吞吐量可定制的高并发云数据库 Redis 版，灵活的集群版规格适配高并发场景；产品形态丰富，可平滑扩容存储空间、网络吞吐量及连接数。
云原生内存数据库Tair是阿里云自研数据库，兼容Redis的同时提供更多数据结构和企业级能力，包括全球多活、任意时间点恢复和透明加密等。支持多种存储介质和不同场景性价比需求：内存型支持超高吞吐，性能为Redis三倍；持久内存型成本降低30%，支持数据实时持久化；支持向量检索能力。
应用场景
视频直播类应用
视频直播类节目中会大量出现流量突发场景，云原生内存数据库Tair集群版轻松突破Redis自身单线程瓶颈，QPS最高达到百万级，满足低时延、高并发的业务要求。
游戏分服类应用
游戏公司为了快速抢占市场，需要快速的开发出新产品吸引玩家，云原生内存数据库Tair能减少系统开发复杂度，业务爆发时可轻松弹性扩容，满足高性能业务要求。
电商行业类应用
电商行业中如大型促销秒杀系统或者带有计数系统的库存系统，系统整体访问压力巨大，云原生内存数据库Tair可轻松承载读压力，提供数据持久化。
互联网类应用
网站类应用场景中，网站读写压力较大，且要求控制成本，云原生内存数据库Tair单节点版满足纯缓存场景，提供高QPS性能，数据持久化到底层RDS能力。
云原生多模数据库Lindorm面向海量泛时序、半结构化和非结构化数据提供低成本存储、在线查询和检索、离线分析、AI推理等一站式数据服务，支持MySQL协议，兼容HBase、ES、Hive、Spark、HDFS等开源标准。提供宽表、时序、向量等数据模型，是互联网、车联网、IoT、广告、金融交易、监控、游戏等场景的首选。
应用场景
车联网
使用Lindorm存储车联网中的行驶轨迹、车辆状况、精准定位等重要数据，提供低成本、弹性、灵活可靠的能力，帮助您构建高效的网约车、物流运输、新能源车检测等场景服务；集成Ganos时空数据库引擎，高效支撑车联网轨迹数据时空分析与挖掘等相关应用场景。
互联网大数据
Lindorm支持海量数据的低成本存储、快速批量导入和实时访问，具备高效的增量及全量数据通道，可轻松与Spark、MaxCompute等大数据平台集成，完成数据的大规模离线分析。
工业互联网
使用Lindorm存储来自工业物联网场景下的海量异构IT&OT数据，通过Lindorm计算引擎提供的低成本、高性能、稳定可靠的分布式计算能力，满足您在数智化生产、交互式数据探索分析、AI/ML数据处理和大规模图计算等场景中的计算需求。工业生产数据链路上下游各方围绕阿里云Lindorm数据云平台，将数据进行同构、汇聚、融合，打破工业场景IT数据和OT数据割裂的“信息孤岛”，实现高效的信息传递和资源配置，驱动工业制造场景数智升级。
广告投放
使用Lindorm存储广告营销中的画像特征、用户事件、点击流、广告物料等重要数据，提供高并发、低延迟、灵活可靠的能力，帮助您构建高效的实时竞价、广告定位投放等系统服务。
金融交易与风控
使用Lindorm存储金融交易中的海量订单记录，金融风控中的用户事件、画像特征、规则模型、设备指纹等重要数据，提供低成本、高并发、灵活可靠的能力，帮助您构建高效的金融交易与风控服务。
互联网社交
使用Lindorm存储社交场景中的聊天、评论、帖子、点赞等重要数据，提供易开发、高可用、延迟的能力，帮助您快速构建稳定可靠的现代社交Feed流系统。
电商高并发场景
在电商场景下，Lindorm已经服务于阿里巴巴集团内部成熟业务，支持海量数据的低成本存储、快速批量导入和实时访问，具备高效的增量及全量数据通道，可轻松与Spark、MaxCompute等大数据平台集成，在支持电商场景下高并发用户体验数据存储同时，提供大规模数据的实时分析。
云数据库 MongoDB 版是完全兼容 MongoDB 协议、高度兼容 DynamoDB 协议的在线文档型数据库服务，支持单节点、双节点、副本集和分片集群四种部署架构，能够满足不同的业务场景需要，在互联网（游戏、资讯、社交、电商、直播）、新零售、在线教育、金融、物联网、政企等行业都有广泛的应用。
应用场景
游戏服类应用
游戏行业特点是用户量增长快，有出海需求，经常进行开服、分服、合服操作。云数据库MongoDB版是在线文档型数据库，提供多种功能特性，可以方便、快速满足游戏开服、分服、合服等场景需求。
互联网类应用
互联网类应用特点是业务增长快，数据量大，且访问量增长迅速，对数据存储要求具备水平扩展能力。MongoDB支持变更实例规格、存储空间、节点数量，可灵活应对业务峰值变化。
大数据类应用
MongoDB在线数据实时写入后端数据库，再由专用计算引擎进行数据计算分析，分析结果再写回源数据库，以便业务快速访问计算结果，高效解决大数据业务场景海量数据复杂计算的难题。
产品1：数据传输服务 DTS
数据传输服务（Data Transmission Service，简称DTS）支持关系型数据库、NoSQL、大数据（OLAP）等数据源，集数据迁移、订阅及实时同步功能于一体，能够解决公共云、混合云场景下，远距离、秒级异步数据传输难题。其底层基础设施采用阿里双11异地多活架构，为数千下游应用提供实时数据流，已在线上稳定运行7年之久。
应用场景
平滑上云迁移
为保障数据的一致性，传统迁移方式要求在数据迁移期间，停止向源数据库写入数据，即需要停机迁移。根据数据量和网络的情况，迁移所耗费的时间可能会持续数小时甚至数天，对业务影响较大。通过数据传输服务可轻松实现数据一键上云，将停机时间降低到分钟级。
本地灾备
由于业务迅速发展，导致业务部署在多种环境中，企业对混合云下的数据同步需求越来越明显。阿里云数据传输服务支持多种环境、多种数据源间的数据传输，解决远距离、毫秒级异步数据传输难题。仅需简单几步配置，即可快速构建安全稳定的跨云数据同步方案。
异地灾备
如果业务部署在单可用区中，当该可用区因电力、网络等不可抗因素失去通信时，会导致业务中断。通过构建异地灾备中心可以提高服务可用性，基于数据传输服务实时同步能力，可实现灾备中心和业务中心的增量数据实时同步，确保数据一致性。
异地多活
业务的发展可能导致用户在地理位置上分布较广，单地域部署业务会导致地理位置较远的用户访问延迟较高，影响用户体验；同时单个地域底层基础设施的能力限制了业务扩展，例如供电能力，网络带宽建设能力等。基于数据传输服务可轻松构建异地多活架构。
数据实时分析
数据分析在提高企业洞察力和用户体验方面发挥着举足轻重的作用，且实时数据分析能够让企业更快速、灵活地调整市场策略，适应快速变化的市场方向和消费者体验。通过数据传输服务可以在不影响线上业务的情况下，将数据同步至分析系统中进行实时分析，助力业务发展。
业务异步解耦
电商行业涉及下单系统、卖家库存、物流发货等多个业务逻辑。如果将这些逻辑全部在下单流程中，需要全部变更完成后，才能返回下单结果。这种业务逻辑会导致下单流程和耗费的时间较长，用户体验差；系统稳定性差，任何一个下游发生故障，将直接影响整个业务系统的可用性。
数据库备份（Database Backup，简称DBS）是低成本、企业级的云原生备份平台。它可以为多种环境的数据库提供强有力的保护，包括本地数据中心、其他云厂商、公共云及混合云。
应用场景
应急恢复
数据备份、恢复时间长，海量数据备份成本高，人为恢复数据操作风险高！一旦出现数据安全问题，线上业务无法进行，数据恢复的时间越长，造成的损失越大。通过数据库备份DBS的秒级恢复能力，让多种数据安全问题有了快速回档的兜底方案。
混合云备份
由于业务迅速发展，企业对跨云备份需求越来越明显。阿里云数据库备份DBS提供将其他云上数据库备份到阿里云OSS上，用户只需几步配置，可以将跨云备份运行起来，成本可控，稳定性也有保障。
RDS一键异地备份
由于合规要求，互联网金融、银行、保险等行业数据库除同城备份外，还需异地备份。数据库备份DBS可以帮助用户快速的为ECS数据库、RDS、本地IDC数据库进行异地备份，并通过阿里云专线或公网将数据库实时备份到OSS。
ISV备份方案集成
从事ISV服务的企业，面临的最终客户情况多种多样：对多种数据库环境，多种备份脚本，统一管理难！较长时间保留最终客户的业务数据，成本太高！不同云厂商和云产品之间备份保留周期不一致！数据恢复安全性难保证！
数据库自治服务（Database Autonomy Service，简称DAS）是一种基于机器学习和专家经验实现数据库自感知、自修复、自优化、自运维及自安全的云服务，帮助用户消除数据库管理的复杂性及人工操作引发的服务故障，有效保障数据库服务的稳定、安全及高效。
应用场景
数据库自动驾驶
数据库的问题排查和性能优化一直都是数据库领域的专业问题，但是即使最专业的DBA在面对一些问题的时候，也往往耗费了很长时间，但是仍然无法定位到根因，并且传统的基于阈值告警的故障检测方法，难以及时发现异常和止损。
企业级数据库服务
数据库是每个企业的核心基础设施，众多业务团队和相关工作人员都在使用或者运维着数据，所以能够按照业务视角进行管理、支持批量／灰度管控、减少学习成本等需求，都是企业数据库管理需要解决的问题。
安全审计
随着数据价值的提升，企业的数据面临着越来越多的内部或者外部的攻击，数据泄漏、数据丢失等问题层出不穷。全球重大数据泄漏事件几乎每月都有发生，小型泄漏事件更是不胜枚举。
混合云数据库管理
随着云计算的普及，企业可以更为便捷的根据不同的业务类型，使用不同的数据库，或者将数据库部署在不同的环境中，多环境和多种数据库的管理的挑战也随之而来：精通多种数据库的专业DBA是稀缺人才，招聘难；管理部署在多种环境的多种数据库的难度大；管理经验沉淀和传承的难度大。
数据管理服务DMS是一款支撑数据全生命周期的一站式数据管理平台。DMS提供全域数据资产管理、数据治理、数据库设计开发、数据集成（上云迁移、容灾、多活、ETL）、数据开发及数据消费服务等能力，致力于帮助企业高效、安全的挖掘数据价值，助力企业数字化转型。
应用场景
数据安全与研发效能
所有数据库实例接入DMS，自定义安全规则、敏感数据，保障数据安全及稳定性；基于DMS定时任务及变更窗口，解决人工运维的困境。
历史数据管理
利用DMS将在线生产库数据实时同步至RDS/PolarDB X-Engine、Lindorm或者OSS；X-Engine、Lindorm或OSS中保留完整历史数据，支撑上层账单、客服、审计及运营系统业务。
上云迁移（同构/异构）
基于迁移评估，可以提供全面的分析报告，协助用户更好的完成上云迁移的准备，降低迁移成本；基于日志解析的模式，实现对源库数据的实时数据同步，帮助用户实现“零停机”上云迁移。
容灾、多活
基于DTS实时日志解析技术实现数据库的异地容灾，保障数据库的高可用；基于DTS的双向同步技术，可以实现数据中心间数据库的双向同步，同时对上层业务提供读写能力，实现业务的多活。
T+1 数仓建设
通过DTS实时将增量数据同步至AnalyticDB的拉链表中，该表包含源库表中所有记录的生命周期；结合DMS定时调度功能将拉链表中的数据按天/小时纬度生成快照；AnalyticDB中的快照分区按照自定义的保留时间对过期快照进行清理。
实时数仓建设
通过DMS流式ETL模块编排实时数据流的加工逻辑（JOIN、过滤、计算等）；启动链路后通过解析数据源日志的方式实时获取数据并经过加工完成入仓；通过DMS数据开发模块进行AnalyticDB实时数据开发工作，进而支持各类实时场景。
跨实例查询
跨实例查询为不同环境下的在线、异构数据源，提供及时的关联查询服务。支持MySQL、SQL Server、PostgreSQL、Redis等不同类型数据库；不论数据库实例部署在哪个region哪个环境，通过一条SQL就能实现这些数据库实例之间的关联查询。
产品1：云数据库专属集群
MyBase 是阿里云专为企业级用户定制优化的解决方案，支持 MySQL、PostgreSQL、SQL Server、Redis 和 MongoDB 数据库。具有云资源独享、支持资源超分配，自主可运维、开放权限等特点。MyBase 在保障客户独享云资源更加安全、享受到云数据库服务的便捷灵活的同时，还满足企业对数据库合规性、安全性和高性能的要求。
应用场景
在线教育场景
在线教育系统的访问往往较为集中，对云数据库的性能，弹性资源快速、大量、自动化部署有较高要求，MyBase 能实现资源的快速扩充和回收，帮助企业节约成本。
视频场景
视频直播场景下实时数据量大，传统的 Redis 实例在 CPU 和带宽流量方面无法满足业务的高要求，采用云数据库专属集群 Redis 支撑相关业务，高峰期单实例顺利支撑峰值1000+MB/s 的消息传输。
AnalyticDB MySQL是基于湖仓一体架构打造的实时湖仓，高度兼容MySQL，毫秒级更新，亚秒级查询。不论在数据湖中的非结构化/半结构化数据，还是在数据库中的结构化数据，都可使用AnalyticDB MySQL同时完成高吞吐离线处理和高性能在线分析，真正做到数据湖的规模，数据库的体验。帮助企业构建数据分析平台，实现降本增效。
应用场景
游戏/金融：行为日志实时分析
流量成本的升高，用户更加成熟，迫使客户需进行更加精细化的市场营销，提供更高品质的产品。ADB MySQL提供统一的在线查询和离线计算的能力，简化数据架构，海量数据复杂查询秒级响应，为营销决策，产品优化提供数据支撑。
电商：供应链实时优化
电商、营销SAAS平台场景有海量数据，大促活动业务峰值变化等特点。ADB MySQL提供强大的批处理和多维度复杂分析能力，支撑客户包括ETL、CRM及在线报表等多种功能，为电商场景订单、仓储、分销及协同供应链等功能提供有力分析支持，从容应对大促活动。
物联网：终端信息实时查
物联网场景下需要对大量的终端设备进行监控、 连接及互动，海量数据需实时写入与查询，但客户原有传统数据库架构较难通过水平扩展提升性能及容量。ADB MySQL开箱即用，通过简单部署即可快速开展业务，提升查询效率的同时大幅降低部署和使用成本。
广告：投放效果实时监控
该场景客户需降低海量的历史订单和监控数据的存储成本，并确保营销效果数据时效性。ADB MySQL支持存储数据冷热分离，可实现表级的性能和成本的平衡。同时支持实时的统计数据，监测不同渠道用户的增长、活跃、留存状况，让企业快速分析出投资回报率，便于改进产品体验和优化营销方案，提高整体收益。
通用：BI报表分析加速
该场景要求支持海量数据实时入库和计算，毫秒/秒级返回结果，方便自由灵活的快速构建报表。ADB MySQL支持丰富的可视化BI工具，开发人员容易上手，降低企业数据化建设门槛。
产品2：云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL 版
企业级能力完备，极具性价比，兼容 PG/Greenplum 开源生态及 Oracle/TD 语法生态; 自研云原生存算分离架构，具备秒级弹性和数据共享等国内领先的产品能力; 具备高吞吐的实时数据加工及分析能力，打造全 SQL 体验的一站式实时数仓；自研高性能的向量检索引擎，助力企业打造丰富 AIGC 应用场景。
应用场景
一站式大模型开发和应用
阿里云百炼 x AnalyticDB PostgreSQL 版向量引擎推出一站式企业专属大模型开发和应用平台，像搭积木一样轻松完成企业专属大模型应用的开发，提供应用API，可一键接入企业自己的业务应用对外提供服务。
企业专属知识库
AnalyticDB for PostgreSQL内置自研向量检索引擎，能力经多年市场考验，可服务于百亿级别数据检索。产品可帮助企业快速构建基于Retrieval架构的企业专属的知识库产品，支持一键快速部署，适配主流的模型及服务，大幅提升提高生产效率！ 典型应用场景包括， 企业知识库，智能客服，文档写作等。
云数据平台降本增效
随着云数仓部署的普及，企业寻求持续增加IT的投入产出比；AnalyticDB PostgreSQL版本发布了云原生Serverless版，支持秒级付费，按需启停，存算分离，分时弹性等能力，赋能IT精细化运维，支持企业用于升级替换现有云数仓； ADBPG Serverless版相较于友商产品，可提供4~10倍的性价比提升，大幅降低企业IT成本！
企业级云原生数据平台
用户现有的OLTP数据库实例，包括 RDS MySQL，PostgreSQL，或传统数据库实例 Oracle，SQL Server等，数据可以通过 数据传输服务 DTS，数据集成服务 Dataworks 等实时同步到云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版，构筑可线性扩展的在线企业数据仓库服务。同时可以结合 Dataworks 的 ETL 调度功能，基于 AnalyticDB for PostgreSQL实现企业数据仓库平台。
实时日志分析
AnalyticDB PostgreSQL广泛应用于游戏行业，加速互联网游戏企业面向用户日志的数据分析和运营体系搭建； 通过支持数仓建设和行为日志的数据采集，入库，清洗，分析和洞察的全链路，对游戏内重点行为事件进行提取并结构化用户信息，订单信息，运营推广等主要维度数据资产，通过关联分析，甄别关键链路并打造实时可视化运营工具；可整体构建完善的游戏运营平台。
在线实时数据探索
云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版广泛支持业界主流的BI工具，包括Tableau、永洪、帆软等，可直接在云上实现丰富的实时可视化数据展现。AnalyticDB PostgreSQL版具有强劲的OLAP分析能力及高性能数据库列存功能，为多维分析提供高性能保障。系统可以从百GB到百TB进行性能平滑扩展；支持多种数据源接入，实时flink，OLTP数据同步，离线支持OSS存储、JSON数据、HyperLogLog等功能特性，数据写入实时可用，复杂查询高性能返回，整体辅助用户实现从数据存储、分析到展现的一体化的实时数据分析云平台。
GIS 时空大数据分析
内置支持空间数据库引擎PostGIS和强大的Ganos时空引擎，可以实现实时的定位及路径规划，以及对空间/时空数据进行高效的存储、索引、查询和分析计算。用户只需在应用程序中使用简单的SQL，配合GIS函数操作，即可处理复杂的空间地理数据模型（支持2D及3D处理）。得益于云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版的OLAP数据综合分析能力，用户更可以实现基于地理信息的海量数据分析工作，为物联网、移动互联网、物流配送、智慧出行(智慧城市)、LBS位置服务、O2O业务系统等提供强大的决策分析支持。
云数据库 ClickHouse 版是全托管云原生 Serverless 实时数仓服务。具有开箱即用，高吞吐写入，秒级实时分析、自动弹性优势。 广泛应用于流量分析、广告营销分析、行为分析、人群划分、客户画像、敏捷BI、数据集市、网络监控、分布式服务和链路监控等业务场景。
应用场景
游戏：多维数据分析和用户画像
基于用户行为日志数据进行多维分析，助力客户实现用户群体行为分析，支撑实时大屏等实时业务监控和实时运营。
电商：用户圈选和实时精准营销
基于历史大数据计算，实时用户行为数据清洗计算。基于用户的历史标签和实时标签数据进行用户圈选营销，提高客户召回率和DAU。
互联网广告
基于大规模的多维度用户数据分析，分析广告投放条件命中的人群规模，评估广告投放成本。同时对投放对象进行人群画像，评估投放收精准度和目标收益。
云数据库 SelectDB 版是基于 Apache Doris 研发的新一代云原生实时数仓服务。SelectDB 具有云原生存算分离、实时极速、融合统一、简单易用、开源开放等核心优势，提供万级 QPS 的实时报表查询、亚秒级的即席多维分析体验、近10倍性价比的日志分析方案、最高降本80%的湖仓一体分析平台。
产品优势
实时极速：解决性能问题
SelectDB 在宽表聚合、多表关联分析、高并发点查场景下，均具有极致的查询性能。登顶全球分析型数据库榜单 ClickBench，多项指标世界第一。支持实时高并发的导入和更新能力，数据从产生到可分析仅需秒级。
云原生架构：解决成本和扩展性问题
云原生的存算分离架构，可独立、按需地伸缩计算和存储资源。全量数据存储于廉价稳定的对象存储 OSS 中，存储单价降低约 90%。支持多计算集群共享同一份数据，避免存储冗余，同时提供强大的物理和逻辑隔离能力。总拥有成本（TCO）低于自建数仓 50%。
极简易用：解决易用性问题
支持丰富易用的数据导入方式，帮助客户快速完成数据接入。兼容 MySQL 连接协议和语法，无缝对接数十款数据库和大数据生态产品，降低用户学习成本。提供可视化开发工具，简化数据开发过程。
阿里云数据库产品活动直达：
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RDS、PolarDB、Redis、MongoDB 全系产品新用户低至首年6折起，部分规格更有超低价！
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订单满10.01元减10元、满101.01元减100元。云数据库 RDS MySQL 版2核 4GB（通用型）227.99元/1年起、4核 8GB（单机基础版）169.50元/3个月起。
随着数字化转型换的加速，数据库作为信息系统的核心基础设施架构，其数据库变得越来越重要性日益凸显。阿里云作为领先的云服务提供商，它推出了丰富多样的各种数据库产品，以满足不同行业、不同和规模的企业的多元化需求。本文详细介绍了阿里云的关系型数据库、，NoOSQL数据库、，数据库管理工具、，数据库平台与和服务以及数据仓库等系列产品系列产品，并深入探讨各每种产品的优势及和适用场景方案，以帮助企业用户更好地选择和使用阿里云数据库服务。
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