官方博客-第9页-阿里云开发者社区

  • 2024-08-16
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    让X不断延伸, 从跨AZ到跨Region再到跨Cloud

    本文从“空间”这一维度,聊一聊PolarDB-X在跨空间部署能力上的不断发展和延伸,以及在不同空间范围下的高可用和容灾能力,并着重介绍一下最新的产品能力——GDN(Global Database Network)。

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  • 2024-11-06
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    iLogtail 开源贡献人物专访:技术之路无坦途,与社区共同成长

    在 iLogtail 开源两周年这一里程碑时刻,我们邀请到了两位社区 Committer 进行分享,揭秘这些开发者如何在日常工作中与 iLogtail 结缘,又如何在业余时间里为项目添砖加瓦,推动其不断向前发展~

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  • 2023-10-12
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    沉浸式学习PostgreSQL|PolarDB 19: 体验最流行的开源企业ERP软件 odoo

    本文主要教大家怎么用好数据库, 而不是怎么运维管理数据库、怎么开发数据库内核.

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  • 2024-05-15
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    PolarDB-X最佳实践:如何设计一张订单表

    本文主要内容是如何使用全局索引与CO_HASH分区算法(CO_HASH),实现高效的多维度查询。

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  • 2024-08-06
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    AnalyticDB for MySQL:AI时代实时数据分析的最佳选择

    阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL(ADB-M)与被OpenAI收购的实时分析数据库Rockset对比,两者在架构设计上有诸多相似点,例如存算分离、实时写入等,但ADB-M在多个方面展现出了更为成熟和先进的特性。ADB-M支持更丰富的弹性能力、强一致实时数据读写、全面的索引类型、高吞吐写入、完备的DML和Online DDL操作、智能的数据生命周期管理。在向量检索与分析上,ADB-M提供更高检索精度。ADB-M设计原理包括分布式表、基于Raft协议的同步层、支持DML和DDL的引擎层、高性能低成本的持久化层,这些共同确保了ADB-M在AI时代作为实时数据仓库的高性能与高性价比

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  • 1000

    拥抱Data+AI|B站引入阿里云DMS+X,利用AI赋能运营效率10倍提升

    本篇文章针对B站在运营场景中的痛点,深入探讨如何利用阿里云Data+AI解决方案实现智能问数服务,赋能平台用户和运营人员提升自助取数和分析能力,提高价值交付效率的同时为数据平台减负。

  • 2025-01-20
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    聊一聊日志背后的抽象

    本文从思考日志的本质开始,一览业界对日志使用的最佳实践,然后尝试给出分布式存储场景下对日志模块的需求抽象,最后是技术探索路上个人的一点点感悟。

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  • 2025-01-23
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    MySQL索引学习笔记

    本文深入探讨了MySQL数据库中慢查询分析的关键概念和技术手段。

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