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实践教程之如何在PolarDB-X中优化慢SQL
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对 PolarDB-X 进行慢SQL优化。...
数据库等值查询与统计信息
简介： 统计信息是为优化器的 cost 估算提供数据支撑，其中很重要的一点需求便是等值查询(EQUALS, IN 等) 场景下的基数估算。
幸福感大提升-SLS时序存储体验升级
时序引擎在可观测场景中的重要性Metrics作为IT可观测性数据的三剑客之一，是可观测场景的重要组成部分，相比Log、Trace数据，具备成本更低、数据源更丰富、适用面更广的特点，SLS在2年多前发布了时序存储引擎，并完全兼容了Prometheus的语法。目前已经有1万+的用户、10万+的实例，每天...
PolarDB-X的in常量查询
作者：越寒场景实际场景中经常需要根据一些常量指标做IN查询，并且IN值往往是分区键。例如在电商场景中，有两张表，买家表与订单表。订单的具体信息会记录到订单表中，该表按照订单ID进行哈希拆分；买家表则会保存买家ID及其关联的订单ID。一个买家经常需要查询其已购买的所有订单，一种普遍的做法是首先查询买家...
日志服务 Scan 功能工作机制与最佳实践
大数据快速增长的需要泛日志（Log/Trace/Metric）是大数据的重要组成，伴随着每一年业务峰值的新脉冲，日志数据量在快速增长。同时，业务数字化运营、软件可观测性等浪潮又在对日志的存储、计算提出更高的要求。从时效性角度看日志计算引擎：数仓覆盖 T + 1 日志处理，准实时系统（搜索引擎、OLA...
长路漫漫, 从Blink-tree 到Bw-tree （上）
在前面的文章 路在脚下, 从BTree 到Polar Index中提到, 我们已经将InnoDB 里面Btree 替换成Blink Tree, 高并发压力下, 在标准的TPCC 场景中最高能够有239%的性能提升, 然后我们对InnoDB 的file space模块也进行了优化, 在分配新pag...
ADBPG优化基础（二）SQL优化
承接上一篇，这次跟大家分享一些与SQL优化相关的经验，希望能够帮助大家了解如果更有效率的使用ADBPG数据库。ADBPG数据库使用基于成本（cost-based）的优化器，像其他的数据库一样，在生成计划时会考虑联接表行数、索引、相关字段基数等因素，除此之外，优化器还会考虑数据所在的segment节点...
