YMatrix

「超融合」数据库

融合「卓越分析能力,完善事务能力,领先时序能力」,为物联网、金融场景构建简洁强大的数据基础设施。

YMatrix

「超融合」数据库

融合「卓越分析能力,完善事务能力,领先时序能力」,为物联网、金融场景构建简洁强大的数据基础设施。

融合全场景能力

以简驭繁,推动数据基础设施合而为一

卓越分析能力

OLAP

不但性能强大,多表 JOIN 表现出色,更支持窗口函数,物化视图等高级分析功能,兼备库内 AI 能力,满足各类分析场景的性能和功能要求。

完善事务能力

OLTP

完备的 ACID 特性,可提供金融级数据可靠性保障,同时支持存储过程、触发器等高级功能,广泛适用于各类复杂事务型业务场景。

领先时序能力

Time-series

专研时序场景,提供强大高并发写入能力,针对复杂网络环境特别支持乱序、分批写入,并支持 0 业务中断集群水平扩容,灵活应对数据增长。

优势应用场景

以一当百,助力企业应对数据挑战

超级数仓
· 数量级的性能提升,大幅加速业务部门决策分析
· 全面支持 SQL1992 - 2006 标准,高级语法简化复杂分析
· 高效库内 AI ,效率远超 Hadoop + Spark 方案
时序平台
· 优化的存储引擎和写入机制,并发写入性能强大
· 在线扩容不停机,轻松应对时序数据增长
· 时序即分析,在线分析无需 ETL
混合负载
· ACID 强一致性保障,保证业务数据准确可靠
· 支持物化视图,高频数据分析 0 时差
· 强大混合负载能力,高并发场景表现出色
多元业务
· 支持 JSON、GIS等非结构化数据,灵活对接多样业务
· 支持存储过程、MVCC 机制等,可靠应对高复杂度事务
· 数据联邦组件,高效链接 Mysql、Hadoop 等异构数据源
强劲性能,
夺先机
❯ 性能测试报告

全速写入

103,040,000 点/秒

全速吞吐

1,630,490 tps


全速并发

3000 + 并发点查

全效存储

10 : 1 压缩比

全栈自研技术

精研核心技术,深度创新驱动产品革新

存储引擎:MARS3

以同时适应分析、事务、时序场景为目标,MARS3 创新的提供了灵活的行存/行列混存模式,能够在提供高性能写入能力的同时提供良好的分析性能,同时实现了完善的 MVCC 机制,使 YMatrix 在存储引擎层面实现了「超融合」。

执行引擎:向量化

YMatrix 经过全面向量化改造的执行引擎能够充分利用现代 CPU 的 SIMD 指令集,实现一条指令操作一批数据,与 MARS3 的列式存储相配合,在大数据分析场景下能够将查询执行效率提升至全新水准。

高可用架构:ALOHA

ALOHA(Advanced Least Operation High Availability) 是全新设计的集群状态管理服务;他是独立运行的可靠分布式服务,且可单独配置磁盘,在严苛环境中依然能够保证低延迟的节点状态探测和控制,保障故障切换时间 < 3s。

丰富平台组件

专注使用场景,构建一站式数据库服务平台

高性能写入: MatrixGate

将数据同时发送至所有数据节点并行写入,同时在传输时压缩数据充分利用带宽,MatrixGate 与传统的通过主节点写入的方案相比性能提升高达百倍,特别适合车联网等数据吞吐极高的场景。

图形化运维管理:MatrixUI

MatrixUI 旨在为运维工程师提供简洁易用、信息全面的运维管理工具;除提供状态即时监控、数据表信息、SQL 执行等基础功能外,还提供了如集群巡检、Kafka 导入快速配置、负载分析等实用高级功能。

数据迁移:MatrixShift

将 MatrixGate 分布式写入机制应用于数据迁移过程中,MatrixShift 不但继承了 MatrixGate 出色的性能,还可灵活配置异构、增量、条件过滤等模式,支持从各版本 Greenplum 及 YMatrix 之间迁移数据。

60s 一键单机安装

全场景解决方案

物联网 金融

物联网

智能网联汽车

 
专为车机数据采集复杂的网络环境优化,不但支持指标分批、乱序写入,海量并发也能保证数据的一致性(ACID),历经生产环境 1.5 亿点/秒 写入考验。
 
秒级扩容,业务 0 中断,PB 级数据存储能力,让企业从容应对业务数据的高增长。

理想汽车

面对海量数据、复杂的网络环境及严苛的性能要求,YMatrix 稳定支撑了车机信号采集处理业务:在服务器用量减少 2/3 的情况下,不但数据入库延迟大幅降低,而且系统查询性能也显著提升。

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工厂数据基座

 
一库多用,一库多能,为工厂庞杂的 IT 系统提供统一的数据基座,为基础设施瘦身提效,让业务跑得快,IT 设施变得快。
 
全量 + 全域数据一库存储,让分析决策更全面高效,更有库内学习,懂 SQL 即可上手,助力企业数字化转型。

比亚迪

YMatrix 灵活融合了多种特性,一库即可支持多业务场景,使生产侧数据平台在满足业务需求的同时更兼具架构弹性,帮助一线工厂实现了从工厂到总部的云边协同。

集团数据仓库

 
PB级数据存储和处理能力, 应对大规模数仓场景游刃有余,全面满足海量数据环境下的查询分析的性能需求,比传统数据库或大数据方案快数十倍以上。
 
库内学习能力不仅能大幅降低技术应用门槛,在海量数据情境下,更比传统 Spark + Hadoop 提速 10 倍以上。

头部动力电池厂商

集团数据仓库在迁移至 YMatrix 后,不仅常规查询耗时降低了 79%,大幅提升了业务部门的查询体验;更将所需服务器数量减少了 30% 并简化了系统架构,为 IT 部门充分“减负增效”。

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物联网数据引擎

 
借助丰富灵活的产品特性,面对瞬息万变的物联网场景也能发挥优势;不但写入延迟小,并发吞吐高,更支持高级时序分析,监控、预警、预测性维护皆能应对自如。
 
专利智能压缩技术,压缩比更高;节省超 50% 存储成本,让海量数据存储不再是负担。

三一重工

YMatrix 支撑的设备数据分析系统,覆盖了日常超 2 万台混凝土设备的数据实时回传和分析工作; 在替换原有的传统 Hadoop 方案后,全域智能巡检业务提速多达 6 倍。

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金融

AIoT 车险分析平台

 
高性能时序能力,对存储集群中的静态、驾驶行为、车辆行驶等数据进行整合分析,全方位支撑平台的海量数据存储和复杂分析需求。
 
库内机器学习,功能丰富,不仅易用更能充分利用集群算力,可快速计算出参保用户的危险等级,依托数据指标为不同用户提供定制化的参保服务。
 
强大的系统兼容性,依托 PL/Python 执行引擎,可由原有 Python 技术栈平滑迁移,降低人员的学习与使用成本。

某保险集团车险部门

基于 YMatrix 丰富的库内数据清洗加工能力和高性能的库内机器学习算法,实现了基于车辆信号和驾驶行为数据实时计算车况和驾驶危险系数,为用户提供个性化定价服务,在降低新能源汽车保费的同时充分保障公司收益。

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业务分析数仓

 
即席分析能力,满足银行零售等多业务部门对数据分析时效性的高要求,为业务分析提供 T+0 级的数据支持。
 
高性能查询与集群弹性可扩展,支持平滑扩容,为业务发展留足空间的同时,降低数据增长所带来的停机风险。
 
打通多系统数据链路,对多源数据进行汇总分析,为银行复杂分析需求提供全域视角。

某股份制银行

以 YMatrix 超融合数据库为基础建立起集中式的数据平台,通过整合全行的零售业务数据,使平台具有了全域数据分析与即席分析的能力,升级为具备支撑全行零售业务信息管理、数据分析能力的企业级数据平台。

湖仓一体数据平台

 
多模数据使用灵活且性能强大,一套系统支持全行数据加工、模型设计、开发规范、任务调度、资源管理,降低系统管理成本与技术复杂度,提升资源配置效率和数据一致性。
 
简化数据治理,提升数据质量,全面提升监管报送、智能运营、智能风控等业务领域的数字化经营水平。
 
标准化的作业流程,系统迁移有序,可在迁移过程中正常承接开发需求,维持产能,实现成本可控、时间可控、风险可控、质量可控、复杂度可控。

某大型国有银行

YMatrix 通过专业迁移服务,基于自身所具备的高性能、高扩展性、多模融合等优势,成功将传统数仓升级为湖仓一体数据平台,使银行平台的数据服务能力输出、数字化营运能力大幅提升,让大数据更有力、有效的赋能业务经营。

奇虎360

在时序数据分析核心数据库的选型过程中,我们幸运地发现了 YMatrix。对比传统时序数据库,YMatrix 在数据插入上所表现出的优异性能让我们印象深刻。

北理新源

我们基于 YMatrix 快速构建了支撑 600 万辆车的实时查询服务。

理想汽车

YMatrix 卓越的数据加载和查询能力,使得我们的车机信号处理服务器用量减少了 2/3。

海鑫科金

YMatrix 性能比 Greenplum 强 4 倍,UPSERT 功能让数据仓库内的数据模型变得更加简单,离线、在线两套平台可以统一迁移到 YMatrix 数据库上。

新疆联海创智

从 Greenplum6 升级到 YMatrix 后数仓性能提升 3~5 倍,SQL递归查询耗时几乎缩减为原来的十分之一。

定海海洋农商银行

YMatrix 对大数据的查询分析非常高效,并可通过联邦查询关联异种数据库,较好地解决了分析中关联各种数据库的要求。

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