官方博客-第27页-阿里云开发者社区

  • 2024-05-15
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    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...

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  • 2024-05-15
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    用手机写代码:基于Serverless的在线编程能力探索

    本文通过“Serverless角度”,实现简单的Python语言的在线编程能力,并对其进行进一步探索。

  • 2024-05-15
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    Serverless与Websocket的聊天工具

    本文以阿里云函数计算为例,通过API网关触发器实现一个基于Websocket的聊天工具。

  • 2024-05-15
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    基于阿里云RDS PostgreSQL打造实时用户画像推荐系统(varbitx))

    用户画像在市场营销的应用重建中非常常见,已经不是什么新鲜的东西,比较流行的解决方案是给用户贴标签,根据标签的组合,圈出需要的用户。通常画像系统会用到宽表,以及分布式的系统。宽表的作用是存储标签,例如每列代表一个标签。但实际上这种设计不一定是最优或唯一的设计,本文将以PostgreSQL数据库为基础,给大家讲解一下更加另类的设计思路,并且看看效率如何。

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  • 2024-05-15
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    基于函数计算搭建的异步任务执行框架

    本文介绍基于函数计算实现的异步任务执行框架(编程语言:Python3),把跟阿里云资源开通相关的API封装到一个独立的模块,提供标准的API跟企业内部在用的ITSM或OA进行集成,降低客户对接API门槛,更快上阿里云。

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  • 2024-05-15
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    Logtail 混合模式:使用插件处理文件日志

    作为一个服务百万机器的日志采集 agent,Logtail 目前已经提供了包括日志切分、日志解析(完整正则、JSON、分隔符)、日志过滤在内的常见处理功能,能够应对绝大多数场景的处理需求。但有些时候,由于应用的历史原因或是本身业务日志的复杂性,单一功能可能无法满足所采集日志的处理需求,比如:日志可能...

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  • 2024-05-15
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    使用 PolarDB 开源版 bloom filter index 实现任意字段组合条件过滤

    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.本文将介绍使用 PolarDB 开源版 bloom filter index 实现任...

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  • 2024-05-15
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    实践教程之将PolarDB-X与大数据等系统互通

    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。

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  • 2024-05-15
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    无需重启应用,动态采集任意点位日志

    借助日志治理的现有能力,我们能够在不重启应用的前提下,动态采集任意点位信息,同时由于日志治理在采集信息时会引入链路信息,在分析复杂调用问题时能够起到很好的效果。

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