化繁为简，从 OLTP 迈入 AnalyticDB MySQL极速分析时代。-优快云博客

阿里妹导读

在数据驱动决策的时代，一款性能卓越的数据分析引擎不仅能提供高效的数据支撑，同时也解决了传统 OLTP 在数据分析时面临的查询性能瓶颈、数据不一致等挑战。本文将介绍通过 AnalyticDB MySQL + DTS 来解决 MySQL 的数据分析性能问题。

引言

在应对大规模业务数据的在线统计分析需求时，传统数据库常常难以满足高性能和实时分析的要求。随着业务数据的不断累积，数据量迅速膨胀，虽然可以通过扩展数据库配置来暂时提升查询性能，但扩容过程中会影响用户体验和业务连续性。如何快速灵活地将复杂查询操作与日常业务事务处理分开，通常需要大量开发工作来实现 OLTP 数据库与 OLAP 数据库之间的数据同步，并确保数据的一致性。

本文将介绍结合 AnalyticDB MySQL + DTS 来解决 MySQL 的数据分析性能问题。通过 DTS（数据传输服务），实现 MySQL 到云原生数据仓库 AnalyticDB MySQL 版的实时数据同步。DTS 提供全量校验和增量校验功能，确保两者之间的数据一致性。在云原生数据仓库 AnalyticDB MySQL 版中创建交互式资源组，并通过数据库账号将其绑定至资源组，SQL 查询根据绑定关系路由到相应的资源组进行执行，最终由云原生数据仓库 AnalyticDB MySQL 版对外提供应用查询服务。其优势在于：

1.简单易用

AnalyticDB MySQL 高度兼容 MySQL 协议和多种 SQL 标准，且提供了窗口函数、圈人函数、漏斗留存函数、路径分析函数等多种函数，满足多种数据分析场景。

2.高性能

超大规模数据写入实时可见，确保数据的强一致性。支持秒级甚至毫秒级对海量数据进行查询和计算，复杂 SQL 查询速度相比传统的关系型数据库快多倍。

3.低成本

存储计算分离，支持计算资源按需在线扩缩容、分时弹性和按需弹性等功能。同时支持冷热数据分层存储，按实际使用的存储空间计费，降低了计算和存储的成本。

4.应用场景广泛

业务报表统计：利用 AnalyticDB MySQL 的高性能分析能力，在金融、零售、制造业等领域提供快速的报表查询引擎。
交互式运营分析：利用 AnalyticDB MySQL 的实时交互式查询分析能力，帮助用户在多维数据集中更全面的分析和决策。
实时数仓：利用 DTS 和 AnalyticDB MySQL 实现数据实时同步，通过实时数据的快速分析和洞察，为业务决策提供了有力支持。

方案概览

一键加速, AnalyticDB MySQL 版构建企业级数据分析平台

使用 DMS 的测试数据构建模拟生成生产数据到云数据库 RDS MySQL 版实例，利用 DTS 实现用户可视化操作，通过一键数据同步，灵活配置云数据库 RDS MySQL版实例与云原生数据仓库 AnalyticDB MySQL 版集群之间的数据表实时同步。DTS 提供全量校验和增量校验功能，确保云数据库 RDS MySQL 版实例与云原生数据仓库 AnalyticDB MySQL 版集群的数据一致性。借助云原生数据仓库 AnalyticDB MySQL 版集群的在线实时分析能力，解决大规模业务数据的在线统计分析需求。

方案架构

1.本方案的技术架构包括以下基础设施和云服务：

1个专有网络 VPC：为云数据库 RDS MySQL 版实例和云原生数据仓库 AnalyticDB MySQL 版集群等云资源构建云上私有网络。
1个云数据库 RDS MySQL 版实例：用于在线事务处理（OLTP）系统的数据库，存储业务系统数据。
1个 DTS（数据传输服务）实例 : 用于实现云数据库 RDS MySQL 版实例与云原生数据仓库AnalyticDB MySQL 版集群之间的数据实时同步。
1个云原生数据仓库 AnalyticDB MySQL 版集群：作为 DTS 数据同步的目标端，同时优化数据查询性能，为实时报表生成和交互式运营分析等 OLAP 业务提供快速响应支持。
数据管理 DMS：用于数据库实例管理，用来连接云原生数据仓库 AnalyticDB MySQL 版集群和云数据库 RDS MySQL 版实例。

2.技术架构图如下：