官方博客-第22页-阿里云开发者社区

  • 2024-05-15
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    PolarDB 开源版 使用pgpool-II实现透明读写分离

    背景PolarDB 的云原生存算分离架构, 具备低廉的数据存储、高效扩展弹性、高速多机并行计算能力、高速数据搜索和处理; PolarDB与计算算法结合, 将实现双剑合璧, 推动业务数据的价值产出, 将数据变成生产力.本文将介绍PolarDB 开源版 使用pgpool-II实现透明读写分离.pgpoo...

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  • 2024-05-15
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    PolarDB-X 与 DRDS 的区别

    PolarDB-X 2.0(以下简称PolarDB-X)与DRDS(DRDS也称为PolarDB-X 1.0)都是阿里云上的分布式数据库产品。看起来她们都是Share-Nothing的架构,用水平扩展来解决单机数据库瓶颈问题。很多同学因此会有疑惑,她们俩到底有什么样的区别?

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  • 2024-05-15
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    DCDN助力企业灰度上云产品实践

    提起CDN,大家想到的字眼可能是缓存、转发、调度,用来提升终端用户体验、保护源站IP、降低源站流量风险,同时可以将源站的应用功能卸载到边缘,进一步释放边缘算力满足业务需求。DCDN脱胎于CDN,面向动态元素,通过智能路由、协议优化、压缩传输等手段,将转发场景的性能提到极限,广泛应用于电商、游戏、政企等行业。在互联网蓬勃发展,传统企业寻求数字化转型机会的今天,DCDN作为流量的入口,搭配灵活易扩展的“高级条件”及“EdgeScript”,可以通过流量转发这一技术手段,实现客户上云的“安全灰度”。

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  • 2024-05-15
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    PolarDB-X 热点优化系列 (二):如何支持淘宝大卖家分区热点

    本文重点介绍分布式数据库下分区读写热点的相关优化。

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  • 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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  • 2024-05-15
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    PolarDB 开源版 使用PostGIS 以及泰森多边形 解决 零售、配送、综合体、教培、连锁店等经营|通信行业基站建设功率和指向 的地理最优解问题

    背景PolarDB 的云原生存算分离架构, 具备低廉的数据存储、高效扩展弹性、高速多机并行计算能力、高速数据搜索和处理; PolarDB与计算算法结合, 将实现双剑合璧, 推动业务数据的价值产出, 将数据变成生产力.本文将介绍PolarDB 开源版 使用PostGIS 以及泰森多边形 解决 "零售、...

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  • 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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    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...

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  • 2024-05-15
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    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...

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