海量数据分页查询效率低？一文解析阿里云AnalyticDB深分页优化方案
本文介绍了AnalyticDB（简称ADB）针对深分页问题的优化方案。深分页是指从海量数据中获取靠后页码的数据，常导致性能下降。ADB通过快照缓存技术解决此问题：首次查询生成结果集快照并缓存，后续分页请求直接读取缓存数据。该方案在数据导出、全量结果分页展示及业务报表并发控制等场景下表现出色。测试结果显示，相比普通分页查询，开启深分页优化后查询RT提升102倍，CPU使用率显著降低，峰值内存减少至原方案的几分之一。实际应用中，某互联网金融客户典型慢查询从30秒优化至0.5秒，性能提升60+倍。
基于 Flink+Paimon+Hologres 搭建淘天集团湖仓一体数据链路
本文整理自淘天集团高级数据开发工程师朱奥在Flink Forward Asia 2024的分享，围绕实时数仓优化展开。内容涵盖项目背景、核心策略、解决方案、项目价值及未来计划五部分。通过引入Paimon和Hologres技术，解决当前流批存储不统一、实时数据可见性差等痛点，实现流批一体存储与高效近实时数据加工。项目显著提升了数据时效性和开发运维效率，降低了使用门槛与成本，并规划未来在集团内推广湖仓一体架构，探索更多技术创新场景。
数据外置提速革命：轻量级开源SPL如何用文件存储实现MPP级性能？
传统交易型数据库在分析计算中常遇性能瓶颈，将数据迁至OLAP数据仓库虽可缓解，但成本高、架构复杂。SPL通过轻量级列存文件存储历史数据，提供强大计算能力，大幅简化架构并提升性能。它优化了列式存储、数据压缩与多线程并行处理，在常规及复杂计算场景中均表现优异，甚至单机性能超越集群。实际案例中，SPL在250亿行数据的时空碰撞问题上，仅用6分钟完成ClickHouse集群30分钟的任务。
10K Stars 成就达成，StarRocks 开启下一个里程碑！
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