数据源管理

 
更新时间 2023-09-06

数据源定义结构化数据库、非结构化数据库、半结构化数据库以及消息队列等多种数据类型,主要用于数据集成。

您可以在数据源列表页面添加数据源,对数据源进行管理。

数据源需要在网络连通的前提下进行数据同步,详情请参见网络连通方案

支持的数据源如下:

数据源类型 描述
MySQL MySQL 是一个关系型数据库管理系统,由瑞典 MySQL AB 公司开发,目前属于 Oracle 公司。
MySQL 使用的 SQL 语言是用于访问数据库的最常用的标准化语言。
PostgreSQL PostgreSQL 是一种非常先进的对象-关系型数据库管理系统(ORDBMS),目前功能最强大,特性最丰富和最先进的自由软件数据库系统。有些特性甚至连商业数据库都不具备。
这个起源于伯克利(BSD)的数据库研究计划目前已经衍生成一项国际开发项目,并且有非常广泛的用户。
SQLServer SQL Server 数据库是 Microsoft 开发设计的一个关系数据库智能管理系统(RDBMS),现在是全世界主流数据库之一。
SQL Server 数据库具备方便使用、可伸缩性好、相关软件集成程度高等优势。
ClickHouse ClickHouse 是 Yandex 于 2016 年开源的用于在线分析处理查询(OLAP :Online Analytical Processing)MPP架构的列式存储数据库(DBMS:Database Management System),能够使用 SQL 查询实时生成分析数据报告。
Hive Apache Hive 是一个构建于 Hadoop 顶层的数据仓库,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的 SQL 查询功能,可以将 SQL 语句转换为 MapReduce 任务进行运行。
FTP FTP 是 File Transfer Protocol(文件传输协议)的英文简称,而中文简称为“文传协议”。用于 Internet 上控制文件的双向传输。
HDFS HDFS(Hadoop Distributed File System)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同时,它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。
HDFS 是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上。
HBase HBase 是一种构建在 HDFS 之上的分布式、面向列(但不是列存储)的存储系统。在需要实时读写、随机访问超大规模数据集时,可以使用HBase。HBase 可以通过线性方式增加节点来进行扩展。
HBase 不是关系型数据库,自身不支持 SQL 查询引擎,HBase 适合将大而稀疏的表放在分布式集群上。
ElasticSearch Elasticsearch 是一个分布式的免费开源搜索和分析引擎,适用于包括文本、数字、地理空间、结构化和非结构化数据等在内的所有类型的数据。
MongoDB MongoDB 由 C++ 语言编写的,是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。在高负载的情况下,添加更多的节点,可以保证服务器性能。MongoDB 旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB 将数据存储为一个文档,数据结构由键值(key=>value)对组成。
Redis Redis 是现在最受欢迎的 NoSQL 数据库之一,Redis 是一个使用 ANSI C 编写的开源、包含多种数据结构、支持网络、基于内存、可选持久性的键值对存储数据库,其具备如下特性:基于内存运行,性能高效,支持分布式,理论上可以无限扩展 key/value 存储系统。
Kafka Kafka 是由 Apache 软件基金会开发的一个开源流处理平台,由 Scala 和 Java 编写。该项目的目标是为处理实时数据提供一个统一、高吞吐、低延迟的平台。其持久化层本质上是一个“按照分布式事务日志架构的大规模发布/订阅消息队列”。
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