Curve 块存储实践 _ 十分钟带你体验高性能云原生数据库PolarDB
Curve 块存储是云原生计算基金会 (CNCF) Sandbox 项目，是网易自研和开源的高性能、易运维、云原生的分布式存储系统。而 PolarDB File System （PFS）是由阿里云自主研发的高性能类 POSIX 的用户态分布式文件系统，服务于阿里云数据库 PolarDB 产品。通过本文的介绍，大家可以快速部署一套 PolarDB+PFS+CurveBS 的云原生数据库，并在 PFS 上编译部署 PolarDB 。
实践教程之采集PolarDB-X SQL日志到ElasticSearch
PolarDB-X 为了方便用户体验，提供了免费的实验环境，您可以在实验环境里体验 PolarDB-X 的安装部署和各种内核特性。除了免费的实验，PolarDB-X 也提供免费的视频课程，手把手教你玩转 PolarDB-X 分布式数据库。本期实验将指导您如何采集PolarDB-X SQL日志到ElasticSearch。
分布式数据库，挂掉两台机器会发生什么
挂一部分机器，不会丢数据、不会不可服务，是对现代数据库的一个比较基本的要求。对于早期的单机数据库，一般使用主备架构。主备架构有很多的缺陷，并且这些缺陷是无解的。我们将探讨几个问题：除了协议本身，还有什么样的因素影响分布式数据库的可用性？如何计算不同架构的分布式数据库的可用性？KV层的可用性和关系型数据库的可用性是否等价？数据库的可用性和应用的可用性是否是等价的？
【Paper Reading】DEPART：分布式KV存储系统的副本解耦方案
基于LSM-tree的键值存储系统是
NewSQL/NoSQL产品中最常用的底层存储方案，对其进行研究具有重要意义与应用价值。论文针对 分布式键值系统首次提出了副本解耦的思想，在多副本容错机制下能够实现副本数据的高效管理，从而显著提升系统性能。并且论文提出的技术可以应用到Cassandra、TiKV、ScyllaDB等系统中。本次分享将和大家一起讨论基于副本解耦的分布式键值系统的设计实现方案，并探讨未来的推广应用。
PolarDB-PG | PostgreSQL + 阿里云OSS 实现高效低价的海量数据冷热存储分离
数据库里的历史数据越来越多, 占用空间大, 备份慢, 恢复慢, 查询少但是很费钱, 迁移慢 怎么办?
冷热分离方案:
- 使用PostgreSQL 或者 PolarDB-PG 存成parquet文件格式, 放到aliyun OSS存储里面. 使用duckdb_fdw对parquet文件进行查询.
- duckdb 存储元数据(parquet 映射)
方案特点:
- 内网oss不收取网络费用, 只收取存储费用, 非常便宜
- oss分几个档, 可以根据性能需求选择
- parquet为列存储, 一般历史数据的分析需求多,性能不错
- duckdb 支持 parquet下推过滤, 数据过滤性能不错
源码解读：semi join如何避免拉取大表数据？（一）
Hash join是解决复杂join的一个重要手段，但其无法避免拉取左右两端的数据到计算层进行计算，导致某些场景下执行效率不高。作为一种补充，bka join则可以利用OLTP数据库中的索引，通过join构造inner表的predicate命中表索引，在某些场景下有比较好的join效率。PolarDB-X是面向HTAP设计的分布式数据库，在复杂查询时也会重点考虑利用数据库的索引信息来提升join的查询效率，因此有了本文的semi bka join。
实践教程之使用PolarDB-X与Flink搭建实时数据大屏
PolarDB-X 为了方便用户体验，提供了免费的实验环境，您可以在实验环境里体验 PolarDB-X 的安装部署和各种内核特性。除了免费的实验，PolarDB-X 也提供免费的视频课程，手把手教你玩转 PolarDB-X 分布式数据库。
本期实验将指导您使用 PolarDB-X 与Flink搭建实时数据大屏。