作者：闲鱼技术-才思 1、业务背景 随着闲鱼业务的发展，用户规模达到数亿级，用户维度的数据指标，达到上百个之多。如何从亿级别的数据中，快速筛选出符合期望的用户人群，进行精细化人群运营，是技术需要解决的问题。

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计算规格是HybridDB for MySQL最新推出的OLAP增强版本，通过自研的列式存储引擎CStore全面加速分析场景。 主打毫秒级实时数据更新+百亿大表任意维度毫秒级分析，在完备的SQL能力上，同时支持在SQL中的多值子列查询、全文检索、空间检索等功能特性。

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数据湖（Data Lake）是时下大数据行业热门的概念：https://en.wikipedia.org/wiki/Data_lake。基于数据湖做分析，可以不用做任何ETL、数据搬迁等前置过程，实现跨各种异构数据源进行大数据关联分析，从而极大的节省成本和提升用户体验。

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几年前，数据库管理系统的企业市场似乎还如同铜墙铁壁，除了老牌厂商外，其他厂商休想打进来。

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一.使用中间件的好处 　　使用中间件对于主读写分离新增一个从数据库节点来说，可以不用修改代码，达到新增节点数据库而不影响到代码的修改。因为如果不用中间件，那么在代码中自己是先读写分离，如果新增节点， 你进行写操作时，你的轮询求模的数据量就要修改。

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概述 数据压缩是一个把输入数据集按照一定的算法变换成更小的数据集的过程，解压是压缩的逆过程。如果算法对数据本身的语义了解得越多，则越可能利用语义信息进行针对性的处理，获得更好的压缩效果。数据库系统中用得比较多的压缩算法可以分为两大类：基于块的压缩、基于值的压缩。

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在阿里云数据库技术峰会上，阿里云高级数据库技术专家队皓庭分享了高度兼容MySQL，并且能免去传统数仓ETL过程实现数据分析，同时支持高并发、大吞吐量的在线事务处理的PB级数据存储数据库是如何实现的。

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一、前言       在大数据推动行业发展的年代，大型企业级应用往往选择多种数据库产品，分别支持在线交易、报表生成、日志存储、离线分析等，用以驱动业务的高速发展，但这种组合式解决方案，需要精细的控制不同产品间的数据流转和一致性问题，使用难度颇高，每个数据库产品间的数据同步和冗余，也带来了很高的成本开销，进一步限制了企业级应用的发展。

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概述

数据压缩是一个把输入数据集按照一定的算法变换成更小的数据集的过程，解压是压缩的逆过程。如果算法对数据本身的语义了解得越多，则越可能利用语义信息进行针对性的处理，获得更好的压缩效果。数据库系统中用得比较多的压缩算法可以分为两大类：基于块的压缩、基于值的压缩。前者更为常见一些，在 OLTP 以及 OLAP 系统中都会用到，例如 InnoDB、TokuDB、HybridDB 中的块压缩；后者更多

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某知名企业的集团任务中心，为了保障在线数据库的性能和容量，降低总体数据存储成本，避免离线数据的使用影响在线数据的使用，希望将线上业务系统早期生成的数据转移到离线库进行保存。同时，离线海量数据对于业务分析和未来业务规划又有非常重要的价值，需要不定期的进行数据分析。迫切需要进行在线离线数据的分离。

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