# 日志服务 #
0
关注
47444内容
|
6倍性能差100TB容量，阿里云POLARDB如何实现？
本文讲的是6倍性能差100TB容量，阿里云POLARDB如何实现，POLARDB是阿里云数据库团队研发的基于第三代云计算架构下的商用关系型云数据库产品，实现100%向下兼容MySQL 5.6的同时，支持单库容量扩展至上百TB以及计算引擎能力及存储能力的秒级扩展能力，对比MySQL有6倍性能提升及相对于商业数据库实现大幅度降低成本。
|
MySQL 大表优化方案，收藏了细看！
当 MySQL 单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化。
单表优化
除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。
通过Flink实时构建搜索引擎的索引
1.背景介绍
搜索引擎的出现大大降低了人们寻找信息的难度，已经深入到生活与工作的方方面面，简单列举几个应用如下：
互联网搜索，如谷歌，百度等；
垂直搜索，如淘宝、天猫的商品搜索；
站内搜索，各个内容网站提供的站内搜索服务；
企业内部搜索，员工查询企业内部信息；
广告投放，根据投放上下文检索出对应的广告主和广告内容；
搜索引擎的关键是让用户找到其所需信息，其整体架构如下：
从图示可知，一个搜索引擎从大的方面来看主要包括两部分，一部分是提供在线的搜索服务，一部分要把原始数据已离线的方式建立索引，建立索引是信息可搜索的前提。
Kubernetes日志采集与分析的最佳实践 资料下载
本次课程以动手环节为主，主要讲解如何采集Kubernetes中的各种日志数据，构建中心化日志仓库，包括业务应用日志、Kubernetes平台日志、ServiceMesh/Istio日志、Ingress日志等。
大数据阿里云产品的简单介绍理解
很多人问，大数据是什么。一个时尚的技术名词，一个互联网时代的标志。给人高端大气上档次的感觉，很多公司不说自己有大数据都不好意思跟别人谈业务。那我就谈谈我的一些看法来结合阿里云的数加大数据产品比较粗俗的介绍下大数据到底是什么。
Flume+Kafka+Flink+Redis构建大数据实时处理系统：实时统计网站PV、UV展示
1.大数据处理的常用方法
大数据处理目前比较流行的是两种方法，一种是离线处理，一种是在线处理，基本处理架构如下：
在互联网应用中，不管是哪一种处理方式，其基本的数据来源都是日志数据，例如对于web应用来说，则可能是用户的访问日志、用户的点击日志等。
|
DUBBO 详细介绍
Dubbo 是阿里巴巴公司开源的一个高性能优秀的服务框架，使得应用可通过高性能的 RPC 实现服务的输出和输入功能，可以和Spring框架无缝集成。
主要核心部件：
Remoting: 网络通信框架，实现了 sync-over-async 和 request-response 消息机制.
数据库案例集锦 - 开发者的《如来神掌》
案例
1、《多字段，任意组合(0建模) - 毫秒级实时圈人 - 最佳实践》
2、《IoT(物联网)极限写入、消费 最佳实践 - 块级(ctid)扫描》
3、数据采样和脱敏实践
《PostgreSQL 数据采样与脱敏》
《PostgreSQL 巧妙的数据采样方法》
4、数据清洗和去重实践
.
免费试用