阿里云数据库 SelectDB 版全面商业化！开启现代化实时数据仓库的全新篇章
2024 年 5 月 21 日，由阿里云联合飞轮科技共同举办的「阿里云数据库 SelectDB 版商业化产品发布会」于线上召开。阿里巴巴集团副总裁、阿里云数据库产品事业部负责人李飞飞宣布，阿里云数据库 SelectDB 版在中国站及国际站全面发布，正式开启商业化的全新篇章！
阿里云数据库 SelectDB 版是专为现代企业量身定制的实时数仓解决方案，植根于开源 Apache Doris 的坚实基础，却不止于此——深度融合云随需而用的特性，依托阿里云基础设施，构建起云原生存算分离的全新架构，面向企业海量数据的实时分析需求，提供极速实时、湖仓融合统一、简单易用的云上数仓服务。
早在 2023 年初，阿里云与飞轮科技开启战略合作，围绕实时数据仓库这一方向不断深耕，探索符合现代化实时数据仓库的新标准。在一年多的时间中，双方的战略合作不断加深：
2023 年 3 月在阿里云瑶池数据库峰会上，阿里云与飞轮科技正式达成战略合作协议，共同研发新一代实时数据仓库“阿里云数据库 SelectDB 版”，为用户提供在阿里云上的全托管服务。 2023 年 8 月，“阿里云数据库 SelectDB 版” 上线开启公测，用户可以在阿里云上便捷地使用 SelectDB 数仓服务。自公测以来，“阿里云数据库 SelectDB 版”的用户数量不断攀升，收到了来自金融、制造、互联网、物流、房地产等各个行业的企业用户的申请。 2023 年 11 月，“阿里云数据库 SelectDB 版”在云栖大会上正式首发，阿里云数据库产品事业部负责人李飞飞表示：“双方将发挥各自的技术优势和平台能力，在产品生态融合、联合解决方案等多个领域展开深度合作，推进技术合作的生态协同，构建合作共赢的生态体系。”
在历经近一年的邀测及公测阶段后，直至今日，阿里云 SelectDB 已赢得数百家企业的信赖与大规模应用实践。
发布会上，阿里云数据库产品事业部负责人李飞飞开场，正式宣布 SelectDB 已准备好迎接全球范围内客户在海量数据实时分析领域的挑战，与服务大型企业级市场的实力与决心！
随后，飞轮科技首席执行官、Apache Doris 创始人马如悦介绍了现代化实时数据仓库 SelectDB 的四大核心特性：
实时极速：数据延迟和查询延迟是衡量实时分析的两个核心指标，SelectDB 以实时的数据导入和数据存储确保分析数据的新鲜性，以极速高并发的数据查询满足响应的及时性。 融合统一：SelectDB 作为现代化统一的数据仓库，单一系统支持多种数据源、多种数据类型和多种数据分析场景。All-In-One 的分析平台，更加易于使用和管理，让企业精力从管理复杂的数据基础设施转为关注上层的数据应用。 弹性架构：SelectDB 极致的弹性架构依托三种分离：计算与计算分离，实现了更细粒度的计算资源的管理；不同热度的数据分层存储，在不损失存储性能的情况下实现存储成本的大幅下降；存储计算分离，让存储和计算实现真正的独立扩缩容。 开放生态：SelectDB 基于 Apache Doris 构建，与 Apache Doris 100% 兼容；采用开放的 SQL 和广泛使用的 MySQL 协议，确保系统学习和对接下游应用成本极低；同时提供开放的数据读写 API，让大数据生态产品可以自由访问，防止数据被锁定在单一系统中、形成数据孤岛。
接着，阿里云数据库产品专家艾乐强对 SelectDB 的核心能力进行了解读。
高吞吐数据写入及实时更新：支持主键表（Unique Key）进行高效的数据更新，并对 Upsert、条件更新/条件删除、部分列更新、分区覆盖等各类更新提供了完备的支持，不仅满足高效灵活的数据更新需求，还可以对海量可变的数据更新提供支持。 极致的查询性能：采取更先进的 Cascades 框架，实现更智能化的自适应调优；采取 MPP 并行执行模型，引入了自适应的 Pipeline 执行模型，提升了SelectDB 对于 CPU 多机多核的资源利用率；实现了全面向量化，并对执行算子进行了优化；支持多种索引结构进行查询时数据剪枝优化。 基于Multi-Catalog 的湖仓一体能力：自动同步数据目录的数据库和表，元数据自动刷新，并采用高效数据缓存和 Native Reader ，较 Presto/ Trion 性能提高 3-5 倍。 高性价比日志分析方案：利用倒排索引快速精准定位匹配的数据，结合时序存储模型特点和 TopN 查询的动态剪枝算法，相较于传统方案能够实现 4.2 倍的写入性能提升和 2.3 倍的查询性能提升。
其次，飞轮科技云原生研发负责人周飞分享了 SelectDB 云原生存算分离系统架构背后的设计与思考，并介绍了最新版本能力。SelectDB 内核基于 Apache Doris 最新发布的 2.1 版本打造，引入了自适应的 Pipeline 并行执行框架、异步物化视图、基于 Arrow Flight 的高速读取接口、自增列、自动分区以及服务端攒批等一系列重磅特性，在 TPC-H 1TB 测试数据集上获得超过 100% 的性能提升，查询性能居于业界领先地位。
此外，雅迪和编程猫作为典型客户，分享了在阿里云数据库 SelectDB 企业版上的应用实践经验。
北极星平台作为雅迪内部的核心数据分析系统，通过实时监控营销指标，帮助管理者即时洞察市场动态。在升级阿里云 SelectDB 后，面对海量数据高并发、多维度、多指标的查询需求，查询耗时从原有的平均 7 秒缩短至 1 秒以内，极大提升用户查询数据的效率和满意度，增强了决策支持的及时性。在相同业务负载下，所需服务器资源降低至原先的 1/3-1/4，硬件成本也大幅降低。 编程猫曾围绕 Hadoop 生态构建了大数据系统，并引入了 Hive、Spark、Presto、HBase、ClickHouse 等多个大数据组件。在数据开发过程中，繁杂的技术栈带来了庞大的维护压力，不同组件 SQL 语法不统一、学习成本高，同时数据中间结果依赖 Hive 进行计算、数据分析时需要等待。基于以上需求，编程猫选择基于 SelectDB 作为数据仓库底座进行升级。在架构升级完成后，SelectDB 真正做到了集存储、计算、查询服务为一体，大大简化了系统架构，加快了开发速度，使得数据的持续部署、持续开发、持续集成变得更简单。
雅迪和编程猫的宝贵实践经验分享以及所收获的显著成效，无疑是对 SelectDB 强大功能与卓越价值的最佳注解。
最后，飞轮科技技术副总裁肖康介绍了日志系统的典型架构和面临的挑战，并分享了如何基于 SelectDB 打造新一代日志分析平台。相较于典型的 ELK 架构，阿里云 SelectDB 实现了 3-5 倍的写入吞吐提升、存储空间降低 80%、查询性能得到 2-3 倍，综合性价比提升达十倍！
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