非结构化数据向量检索
Lindorm向量索引旨在帮助您实现非结构化数据的检索分析。您可以通过AI算法提取非结构化数据的特征，并利用特征向量唯一标识非结构化数据。这些向量数据可以被Lindorm高性能地存储和检索。同时，Lindorm也支持向量数据与标量数据的混合检索...
概述
AnalyticDB PostgreSQL版 向量分析可以通过AI算法提取非结构化数据的特征，并利用特征向量作为非结构化数据的唯一标识，帮您快速且低成本地实现对非结构化数据检索和对结构化数据关联分析。向量数据库简介 在现实世界中，绝大多数的数据都...
什么是图数据库GDB?
分类 图数据库 关系型数据库 模型 图结构 表结构 存储信息 结构化/半结构化数据库 高度结构化数据库 2度查询 高效 低效 3度查询 高效 低效/不支持 空间占用 高 中 开始使用 您可以通过 入门概览 了解如何购买实例、重置密码以及链接实例和...
数据扫描和识别
支持扫描的数据源类型如下：结构化数据：RDS、PolarDB、PolarDB-X、MongoDB、OceanBase、自建数据库 非结构化数据：OSS 大数据：TableStore、MaxCompute、ADB-MYSQL、ADB-PG 数据源授权完成后需要多长时间完成扫描？DSC 完成数据源授权后，...
非结构化分析
功能说明 向量分析实现原理是通过AI算法提取非结构化数据的特征，然后利用特征向量唯一标识非结构化数据，向量间的距离用于衡量非结构化数据之间的相似度。AnalyticDB PostgreSQL版 向量检索分析基于MPP查询架构构建，帮助用户实现基于SQL...
功能概述
实现原理 分析型数据库MySQL版的向量分析旨在帮助您实现非结构化数据的近似检索和分析，其实现原理是通过AI算法提取非结构化数据的特征，然后利用特征向量唯一标识非结构化数据，向量间的距离用于衡量非结构化数据之间的相似度。...
未来规划
结构化与非结构化数据如何融合异构处理，比如如何用向量处理引擎把非结构化数据变成结构化数据，高维向量、多源异构数据处理的技术。数据处理与分析：海量数据分析在线化（实时在线交互式分析）。如何对海量数据进行在线分析和计算，支持...
品牌升级
无论是数据湖中的非结构化或半结构化数据，还是数据库中的结构化数据，您都可使用 AnalyticDB for MySQL 构建企业的数据分析平台，同时完成高吞吐离线处理和高性能在线分析，实现降本增效。此次品牌升级，存量分析型数据库MySQL版（ADS）...
DBeaver
您可以通过DBeaver的图形界面查看数据库结构、执行SQL查询和脚本、浏览和导出数据、处理BLOB/CLOB数据以及修改数据库结构等。准备工作 开始使用DBeaver前，您需要完成以下准备工作。安装DBeaver软件。安装MySQL JDBC驱动。将安装了DBeaver...
查看敏感数据识别结果
仅支持在 结构化数据、半结构化数据、非结构化数据 或 大数据 分类下分别选择一个或多个数据类型，不支持跨分类同时选择多个数据类型。如果您未选中任意数据类型，数据安全中心默认展示所有数据类型下的敏感数据识别结果。数据模板：在 ...
使用流程
数据改造迁移：帮助用户做数据库结构迁移、结构订正、增量结构迁移，并对接数据迁移。可选：应用评估改造：帮助用户分析应用与数据库的关联关系，并分析从源库迁移到目标库的应用改造点与改造位置，同时，也可减少使用Java开发的部分业务的...
查询非结构化数据
MaxCompute Studio对此提供了一些代码模板方便您快速进行非结构化数据查询开发。本文为您介绍如何使用MaxCompute Studio查询非结构化数据。前提条件 您需要完成以下操作：管理项目连接 创建MaxCompute Java Module 编写StorageHandler、...
功能特性
通过Kafka导入数据 通过Flink导入数据 云数据库 SelectDB 版支持通过SelectDB提供的Flink连接器（SelectDB Connector for Apache Flink），将Kafka中的非结构化数据以及MySQL等上游业务数据库中的变更数据，实时同步到云数据库 SelectDB 版...
如何对JSON类型进行高效分析
针对海量半结构化数据计算与分析，本文将以半结构化数据JSON为例，首先简述传统数据库与数据仓库的解决方案，然后详细描述 PolarDB IMCI列式JSON、虚拟列、秒级加减列与表列数扩展等技术点，最后给出 PolarDB IMCI列式JSON实时分析与扩展流...
产品优势
支持防护常见的结构化数据、非结构化数据和大数据产品，例如对象存储OSS、云数据库RDS、MaxCompute等。智能化 运用大数据和机器学习能力，通过智能化的算法，对敏感数据和高风险活动，例如数据异常访问和潜在的泄露风险进行有效识别和监控...
典型场景
多模数据分析 面对多种非结构化数据源的挑战，云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版 具有如下技术优势：支持PostGIS插件扩展，实现地理数据分析处理。通过MADlib插件扩展，内置多种机器学习算法，实现AI Native DB。支持通过向量检索，...
从自建Db2迁移至RDS MySQL
DTS支持结构迁移、全量数据迁移以及增量数据迁移，同时使用这三种迁移类型可以实现在自建应用不停服的情况下，平滑地完成Db2数据库的迁移。前提条件 Db2数据库版本为9.7~11.5版本。说明 DTS也支持迁移7.3、7.4版本的Db2 for i数据库至RDS ...
功能优势
为了让您对非结构化数据拥有更多的自主控制权，您可以把非结构化数据保存在OSS或者图片服务器上（下图使用OSS），非结构化数据的保存地址即URL存储在分析型数据库MySQL版中，整体架构如下所示。通过分析型数据库MySQL版控制台注册特征提取...
功能概述
数据库自治服务DAS（Database Autonomy Service）提供智能压测功能，帮助您验证您的实例规格是否需要扩容，以便有效地应对业务流量高峰。适用场景 为应对即将到来的短期业务高峰，验证当前数据库实例规格是否需要扩容。数据库结构变更后...
从自建Db2迁移至RDS MySQL
DTS支持结构迁移、全量数据迁移以及增量数据迁移，同时使用这三种迁移类型可以实现在自建应用不停服的情况下，平滑地完成Db2数据库的迁移。前提条件 Db2数据库版本为9.7~11.5版本。说明 DTS也支持迁移7.3、7.4版本的Db2 for i数据库至RDS ...
混合检索使用指南
当结构化数据与非结构化数据需要同时检索时，您可以使用 AnalyticDB PostgreSQL版 向量数据库的混合查询，既支持结构化字段过滤，也支持半结构化字段过滤，同时支持和文本字段的全文检索一起进行双路召回。混合检索简介 ANNS（Approximate ...
外部表概述
外部表示例 您可以通过以下示例，深入了解通过MaxCompute外部表功能处理各种非结构化数据的方法：访问OSS和TableStore（OTS）非结构化数据，请参见 访问OSS非结构化数据 和 访问OTS非结构化数据。外部表访问OSS的账号，在RAM中自定义授权...
全球数据库市场发展与机遇
知名市场研究机构Forrester在最新发布的数据库评估报告《The Forrester Wave™:Database-As-A-Service,Q2 2019》中将阿里云数据库列入“强劲表现者（strong performance）”象限。阿里云数据库技术已先后走过了“商业-开源-自研”的演进...
应用场景
您可以将模式固定的结构化数据存储在 RDS（Relational Database Service）中，模式灵活的业务存储在MongoDB中，高热数据存储在 云数据库Redis 或 云数据库Memcache 中，实现对业务数据高效存取，降低存储数据的投入成本。移动应用 云数据库...
功能特性
挂载DBFS 卸载DBFS 从ECS云服务器上卸载数据库文件存储 卸载DBFS 扩容DBFS 支持业务友好地在线扩充存储容量 在线扩容 格式化DBFS 格式化数据库文件存储操作会清空已写入的数据，建议操作前创建快照备份数据库文件存储的数据-重命名DBFS ...
CREATE DATABASE
CREATE DATABASE 用于创建一个新的PolarDB数据库。简介 CREATE DATABASE 创建一个新的PolarDB数据库。要创建一个数据库，你必须是一个超级用户或者具有特殊的 CREATEDB 特权。默认情况下，新数据库将通过克隆标准系统数据库 template1 被...
基本概念
数据库（Database）数据库属于目录，内部包含表、列、视图、函数和数据类型等。表（Table）表属于数据库。在 云数据库SelectDB版 中，表 是存储结构化数据的一种特殊形式。一张表由行（Row）和（Column）组成，其中行表示一行数据，列表示...
表
MaxCompute的表类似于传统关系型数据库中的表，可以存储结构化数据，并且使用SQL进行查询和分析。MaxCompute中不同类型计算任务的操作对象（输入、输出）都是表。您可以 创建表、删除表以及向表中导入数据。说明 DataWorks的数据开发模块...
识别任务说明
扫描速度 不同类型数据库的扫描速度说明如下，该扫描速度仅供参考：结构化数据（RDS MySQL、RDS PostgreSQL、PolarDB等）、大数据（TableStore、MaxCompute等）：对于较大的数据库（即表数量大于1000个），扫描速度为1000列/分钟。非结构化...
从Amazon RDS for PostgreSQL全量迁移至阿里云
数据库账号的权限要求 数据库 结构迁移 全量迁移 Amazon RDS for PostgreSQL pg_catalog的usage权限 迁移对象的select权限 阿里云RDS PostgreSQL 迁移对象的create、usage权限 schema的owner权限 全量数据迁移流程 为解决对象间的依赖，...
从自建PostgreSQL全量迁移至RDS PostgreSQL
DTS支持结构迁移、全量数据迁移和增量数据迁移，同时使用结构迁移和全量数据迁移可以实现自建PostgreSQL数据库的全量数据迁移。背景信息 本文以 有公网IP的自建数据库 为例介绍全量数据迁移的配置流程。为保障数据一致性，全量数据迁移期间...
从自建SQL Server增量迁移至RDS SQL Server
DTS支持结构迁移、全量数据迁移以及增量数据迁移，同时使用这三种迁移类型可以实现在自建应用不停服的情况下，平滑地完成自建SQL Server数据库迁移上云。说明 如果仅需要全量数据迁移，请参见 从自建SQL Server全量迁移至RDS SQL Server。...
从自建SQL Server全量迁移至RDS SQL Server
DTS支持结构迁移、全量数据迁移和增量数据迁移，同时使用结构迁移和全量数据迁移可以实现自建SQL Server数据库的全量数据迁移。说明 如果要实现不停机迁移，请参见 从自建SQL Server增量迁移至RDS SQL Server。前提条件 自建SQL Server数据...
应用场景
游戏行业应用 游戏行业通常将云数据库Redis版作为重要的部署架构组件，用于缓存或数据持久化。场景一：Redis作为缓存加速应用访问 Redis作为缓存层，加速应用访问。数据存储在后端的数据库中（RDS）。场景二：Redis作为存储数据库使用 游戏...
应用场景
2.实时数据清洗和分析 2.1 接入多种异构数据，实时清洗并归一化 通过数据总线和实时计算，您可以把多种数据源的异构数据实时清洗成统一的结构化数据，为进一步分析做准备。2.2 收益 实时ETL 接入多种数据源，实时进行清洗、过滤、关联与...
从Amazon RDS for PostgreSQL增量迁移至阿里云
DTS支持结构迁移、全量数据迁移以及增量数据迁移，同时使用这三种迁移类型可以实现在自建应用不停服的情况下，平滑地完成数据库迁移。前提条件 Amazon RDS for PostgreSQL的数据库版本为10.4或以上版本。为保障DTS能够通过公网连接Amazon ...
技术发展趋势
生产处理智能化 企业视之为有价值的数据，不再仅仅限于结构化数据，大量半结构化数据（如日志）、非结构化（音视频）等等比例在持续增加。IDC在《Data Age 2025》的报告中预测到2025年非结构化数据占企业数据的80%以上，并且以每年55%的...
产品优势
无论是数据湖中的非结构化或半结构化数据，还是数据库中的结构化数据，您都可使用 AnalyticDB MySQL 构建企业的数据分析平台，同时完成高吞吐离线处理和高性能在线分析，实现降本增效。弹性能力和扩展性 AnalyticDB MySQL版 采用云原生技术...
产品整体介绍
另外在SQL基础上，支持Apache MADLib机器学习，PostGIS地理位置分析，以及JSON/JSONB半结构化数据，图片音频等非结构化数据与结构化数据融合分析功能。在部署形态层面，AnalyticDB PostgreSQL版 提供阿里云公共云服务，按量付费，支持垂直...
RDS术语
数据结构多样时，可以选择将结构化数据存储在RDS，将非结构化数据存储在MongoDB，满足业务的多样化存储需求。更多信息，请参见 什么是云数据库MongoDB版。慢SQL 执行时间很长的SQL语句。更多信息，请参见 慢日志分析。O OSS Object Storage...
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