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 数据寻龙点穴(空间聚集分析)- 大数据与GIS分析解决线下店铺选址问题

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 数据寻龙点穴(空间聚集分析)-...

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2024-05-15
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日志服务SLS最佳实践:通过SLS数据加工从VPC flowlog中过滤出跨region CEN流量

本文就通过一个客户的实际案例开介绍如何使用在无法直接开启CEN flowlog的情况下,使用SLS的数据加工能力,从VPC flowlog的数据中过滤出客户需要的流量日志出来。

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2024-05-15
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基于SLS平台与日志审计构建Cloud SIEM方案

安全事件和事件管理(security information and event management,SIEM)通过对来自各种数据源安全事件的收集和分析,来实现威胁检测、安全事件管理和合规性检测。SIEM是在安全信息管理(SIM)——收集、分析并报告日志数据,与安全事件管理(SEM)——实时分析日志和事件数据以提供威胁监视、事件关联和事件响应的基础上发展而来的。本文为您介绍如何基于SLS平台与日志审计构建Cloud SIEM方案。

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2024-05-15
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Lindorm:时序数据“存、算、管、用”的最佳实践

本文档介绍Lindorm时序引擎在时序数据的存储、计算、管理、应用上的最佳实践。

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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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PolarDB 开源版 使用TimescaleDB 实现时序数据高速写入、压缩、实时聚合计算、自动老化等

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TimescaleDB 实现时序数据高速写入、...

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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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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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