因“智”而治，数据库自动驾驶时代大门即将开启！
2020年4月22日，基于多年大规模数据库集群运维调优的专家经验，结合机器学习等智能化技术，阿里云将隆重推出全球首个云数据库自动驾驶平台——数据库自治服务DAS， 引领数据库迈入自动驾驶时代。
陷入人肉SQL优化的恶性循环怎么办？是时候跟它们说再见了
传统方式依赖人力驱动，人工发现问题和解决问题这两方面的局限性会显得尤为突出，常常处于故障驱动、疲于应对、四处救火的状态。随着业务规模发展，实例规模扩大，所有这些问题也随之被放大，并且大概率会进入即使投入更多人力也没有办法解决的恶性循环状态。
如何应对数据库CPU打满？最优解在这里...
今天提前为大家揭秘数据库自治服务DAS的一个创新功能 —— AutoScale，基于数据库实例的实时性能数据作为输入，由DAS完成流量异常发现、合理数据库规格建议和合理磁盘容量建议，使数据库服务具备自动扩展存储和计算资源的能力。
DTCC 2020 | 阿里云梁高中：DAS之基于Workload的全局自动优化实践
第十一届中国数据库技术大会（DTCC2020），在北京隆重召开。在12.23日性能优化与SQL审计专场上，邀请了阿里巴巴数据库技术团队高级技术专家梁高中为大家介绍DAS之基于Workload的全局自动优化实践。
SQL自动优化是阿里云数据库自治服务重要自治场景之一，该服务支撑阿里巴巴集团全网慢SQL的自动优化，目前已累计自动优化超4900万慢SQL。阿里在构建这一能力过程中有经验也有教训，期望从基于Workload的全局优化能力构建历程、智能化自动优化闭环实践两个方面和大家分享。
【巡检问题分析与最佳实践】RDS MySQL慢SQL问题
判断查询的性能就是看查询执行的时间，这个时间针对不同的业务要求上也有差异。在同一时间内SQL执行的越快，执行的SQL就越多，完成的业务逻辑就越多。同样一个业务场景不同的架构设计、数据库表索引设计，由不同的人来做效果是不同的，有的人可以用很低的成本，RDS规格，ECS规格跑出很高的性能。最好的情况是自顶向下了解业务，以及每个业务涉及的SQL，这样就能厘清业务和数据库负载的关系；也能找到短板，并对短板做有针对性的优化；全链路压测就是做的这个事情。