事实表创建时至少要指定Hash分区列和相关分区信息，并且指定存放在一个表组中，同时支持List二级分区。

维度表可以和任意表组的任意表进行关联，并且创建时不需要配置分区信息，但是对单表数据量大小有所限制，并且需要消耗更多的存储资源，会被存储在每个属于该DB的Compute Node中。

下图描述了从Database到List分区到数据模型：

对于Compute Node 来说，事实表的每个List分区是一个物理存储单元（如果没有指定List分区列，可认为该Hash分区只有一个List分区）。一个分区物理存储单元采用行列混存模式，配合元数据和索引，提供高效查询。

海量数据

基于上述数据模型，AnalyticDB提供了单库PB级数据实时分析能力。以下是生产环境的真实数据：

灵活的数据导入导出能力对一个实时数仓来说至关重要，AnalyticDB当前既支持通过阿里云数据传输服务DTS、DataWorks数据集成从各种外部数据源导入入库，同时也在不断完善自身的数据导入能力。整体导入导出能力如下图（其中导入部分数据源当前已支持，部分在开发中，即将发布）。

★ 数据导入

首先，由于AnalyticDB兼容MySQL5.x系列，支持通过MySQL JDBC方式把数据insert入库。为了获得最佳写入性能，AnalyticDB提供了Client SDK，实现分区聚合写的优化，相比通过JDBC单条insert，写入性能有10倍以上提升。对于应用端业务逻辑需要直接写入AnalyticDB的场景，推荐使用AnalyticDB Client SDK。

同时，对于快速上传本地结构化的文本文件，可以使用基于AnalyticDB Client SDK开发的Uploader工具。对于特别大的文件，可以拆分后使用uploader工具进行并行导入。

另外，对于OSS，MaxCompute这样的外部数据源，AnalyticDB通过分布式的Connector Service数据导入服务并发读取并写入到相应DB中。Connector Service还将支持订阅模式，从Kafka，MQ，RDS等动态数据源把数据导入到相应DB中。AnalyticDB对大数据生态的Logstash，Fluentd，Flume等日志收集端、ETL工具等通过相应插件支持，能够快速把数据写入相应DB。

今天在阿里巴巴集团内，每天有数万张表从MaxCompute导入到AnalyticDB中进行在线分析，其中大量导入任务单表数据大小在TB级、数据量近千亿。

★ 数据导出

AnalyticDB目前支持数据导出到OSS和MaxCompute，业务场景主要是把相应查询结果在外部存储进行保存归档，实现原理类似insert from select操作。insert from select是把查询结果写入到内部表，而导出操作则是写入外部存储, 通过改进实现机制，可以方便地支持更多的导出数据源。

核心技术

AnalyticDB经过数年的发展，语法解析器也经历了多次更新迭代。曾经使用过业界主流的 Antlr（http://www.antlr.org），JavaCC(https://javacc.org)等Parser生成器作为SQL 语法解析器，但是两者在长期、大规模、复杂查询场景下，Parser的性能、语法兼容、API设计等方面不满足要求，于是我们引入了自研的SQL Parser组件FastSQL。

★ 领先业界的Parser性能

AnalyticDB主打的场景是高并发、低延时的在线化分析，对SQL Parser性能要求很高，批量实时写入等场景要求更加苛刻。FastSQL通过多种技术优化提升Parser性能，例如：

以TPC-DS99个Query对比来看，FastSQL比Antlr Parser（使用Antlr生成）平均快20倍，比JSQLParser（使用JavaCC生成）平均快30倍，在批量Insert场景、多列查询场景下，使用FastSQL后速度提升30~50倍。

★ 无缝结合优化器