观点 | 云原生时代来袭 下一代云数据库技术将走向何方？
全面云化的时代已经到来，面对一系列的新技术和挑战，数据库市场将面临怎样的变革？作为云服务提供商，如何帮助更多的企业级用户把握“云”潮，提供最高效、最具价值的数据库解决方案？
日前，在阿里云峰会·北京站的数据库专场上，阿里巴巴集团副总裁、达摩院首席数据库科学家、阿⾥云智能事业群数据库产品事业部总负责⼈李飞飞针对下一代云原生数据库的技术与挑战进行了精彩分享。
阿里云新一代关系型数据库 PolarDB 剖析
本文通过描述关系型数据库发展的背景以及云计算的时代特征，分享了数据库计算力的螺旋式上升的进化理念。并且结合阿里云 RDS 产品的发展路径，阐述了自主研发的新一代云托管关系型数据库 PolarDB 的产品整体设计思想，同时也对一些关键技术点进行了解读。
漫谈OceanBase 列式存储
列式存储主要的目的有两个：
大部分OLAP查询只需要读取部分列而不是全部列数据，列式存储可以避免读取无用数据；
将同一列的数据在物理上存放在一起，能够极大地提高数据压缩率。
OLAP和OLTP
OLAP，也叫联机分析处理（Online Analytical Processing）系统，有的时候也叫DSS决策支持系统，就是我们说的数据仓库。
PostgreSQL 流式统计 - insert on conflict 实现 流式 UV(distinct), min, max, avg, sum, count ...
标签
PostgreSQL , 流式统计 , insert on conflict , count , avg , min , max , sum
背景
流式统计count, avg, min, max, sum等是一个比较有意思的场景，可用于实时大屏，实时绘制统计图表。
MSSQL · 特性分析 · 列存储技术做实时分析
摘要
数据分析指导商业行为的价值越来越高，使得用户对数据实时分析的要求变得越来越高。使用传统RDBMS数据分析架构，遇到了前所未有的挑战，高延迟、数据处理流程复杂和成本过高。这篇文章讨论如何利用SQL Server 2016列存储技术做实时数据分析，解决传统分析方法的痛点。
传统RDBMS数据分析
在过去很长一段时间，企业均选择传统的关系型数据库做OLAP和Data Warehouse工作。这一