官方博客-第13页-阿里云开发者社区

  • 2024-05-15
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    SQL Query Plan在Presto中的缓存设计与实现

    阿里云日志服务(SLS)提供一站式数据采集、加工、查询分析、告警、可视化与投递等功能,其中查询分析以简单统一的接口提供大规模数据的查询、计算和分析能力,深受用户喜爱。 目前,分析系统每天接收5+亿次SQL查询请求,在底层,分析系统基于Presto内核,其中Coordinator节点上负载尤其严重,其...

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  • 2024-05-15
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    PolarDB-X SQL限流 (二)

    当前PolarDB-X正在全面对接阿里云 ''数据库自治服务 DAS",PolarDB-X限流能力将会以白屏化的方式提供给用户,经一步提升用户体验,降低使用门槛。

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  • 2024-05-15
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    基于图数据库搭建企业级的推荐类系统

    本文为您介绍基于专有云敏捷版数据库场景DBStack和图数据库搭建企业级推荐类系统。

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  • 2024-05-15
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    PolarDB-X用15M内存跑1G的TPCH

    在数据时代,过多耗内存的大查询都有可能压垮整个集群,所以其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色。而PolarDB-X 作为一款分布式数据库,其面对的数据可能从TB到GB字节不等,同时又要支持TP和AP Workload,要是在计算过程中内存使用不当,不仅会造成TP和AP相互影响,严重拖慢响应时间,甚至会出现内存雪崩、OOM问题,导致数据库服务不可用。CPU和MEMORY相对于网络带宽比较昂贵,所以PolarDB-X 代价模型中,一般不会将涉及到大量数据又比较耗内存的计算下推到存储DN,DN层一般不会有比较耗内存的计算。这样还有一个好处,当查询性能低的时候,无状态的CN节点做弹性扩容代价相对于DN也低。鉴于此,所以本文主要对PolarDB-X计算层的内存管理进行分析,这有助于大家有PolarDB-X有更深入的理解。

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  • 2024-05-15
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    PolarDB-X 热点优化系列 (一):如何支持淘宝库存热点更新

    本文主要介绍PolarDB-X中支持热点行的优化思路和基本使用。

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  • 2024-05-15
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    AnalyticDB PostgreSQL基于DMS数据ETL链路开发

    PostgreSQL数据库目前被广泛应用于企业的在线业务,这款数据库以其高度的稳定性和完善的产品能力被业界高度赞誉和广泛接受。 本文介绍了两款PostgreSQL引擎的数据库是如何完成一套标准的数据链路同步,开发并让企业可以同时享受PostgreSQL在OLTP & OLAP的场景下的全面能力。

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  • 2024-05-15
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    某运营商核心对客系统迁移PolarDB实践

    数据库迁云是一个复杂工程,对于传统企业来说,数据库不仅沉淀业务数据,还沉淀了大量业务逻辑,数据迁移过程复杂,风险高。本文借用客户核心系统数据库迁移到PolarDB为例,介绍数据库迁移过程中遇到的挑战、对应的解决方案,供大家参考。

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  • 2024-05-15
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    某金融客户核心系统OceanBase数据库性能优化实践

    部分金融行业客户的传统核心使用OceanBase替换国外商业数据库的过程中,需要针对业务模型和数据模型进行重构,数据库压测提出了针对单交易耗时和TPS的硬性指标,以下内容是OceanBase数据库调优过程中的一些具体优化实践。

  • 2024-05-15
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    ADB PG最佳实践之高效复制数据到RDS PG

    ADB PG是一个经典MPP数据库,长项在于查询分析处理,面对客户联机分析和联机交易(HTAP)场景就显得力不从心,我们在某银行核心系统DB2 for LUW迁移到ADB PG时就遇到类似问题,因此我们提出ADB PG+RDS PG混搭技术架构,来解决客户此类HTAP需求。该混搭架构的精髓在于扬长避短,充分发挥分析型数据库和交易型数据库的长处和特性,分析型数据库专注于数据加工跑批场景,然后批量加工的结果数据卸载到RDS PG,通过RDS PG对外提供高并发对客交易服务。

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