离线抽取数据场景
在线业务数据写入数据库后,通常需要进行离线抽取,以进行清洗归档或二次业务处理。使用 DRDS 并发型只读实例进行数据的离线抽取可有效避免 DRDS 主实例产生抖动,从而保证在线业务的稳定性。
超高并发流量查询场景
对于互联网等行业,因其业务特点,在线业务查询大多具有并发高,流量大的特点。业务上出于对数据可见性、实时性的要求,通常需要直接查询底层数据库,超高并发的查询流量直接打穿至底层,往往会对数据库实例产生较大的稳定性影响。 使用 DRDS 并发型只读实例,通过物理资源隔离的方式,可有效抵御超高并发的查询流量,在花费更少的资金成本的同时即可获得与 DRDS 主实例处理能力一致的查询效果。
海量数据下复杂分析查询场景
在实际的业务场景中,通常会有针对在线数据的实时分析查询或后台运营系统、BI报表、统计大盘的复杂统计类的查询诉求,传统架构中往往需要将业务数据通过 ETL 等方式异步传输至独立的数仓或分析型数据库中、其架构传输链路复杂冗长,数据时效性、可见性难以保证,为 DBA 的运维工作带来极大的困难。 使用 DRDS 分析型只读实例,通过分布式 MPP 内存计算执行引擎实现并行计算,对于海量数据下的多表Join、聚合、排序、子查询操作可秒级返回处理结果,同时无需进行额外的数据同步操作,大幅节省整体架构的运维及预算成本。