大数据之路：阿里巴巴大数据实践——大数据领域建模综述
数据建模解决数据冗余、资源浪费、一致性缺失及开发低效等核心问题，通过分层设计提升性能10~100倍，优化存储与计算成本，保障数据质量并提升开发效率。相比关系数据库，数据仓库采用维度建模与列式存储，支持高效分析。阿里巴巴采用Kimball模型与分层架构，实现OLAP场景下的高性能计算与实时离线一体化。
IOPS、带宽（band width）、吞吐量 （throughput）
SAN和NAS存储一般都具备2个评价指标：IOPS和带宽（throughput），两个指标互相独立又相互关联。体现存储系统性能的最主要指标是IOPS。
IOPS (Input/Output Per Second)即每秒的输入输出量(或读写次数)，指的是系统在单位时间内能处理的最大的I/O频度，是衡量磁盘性能的主要指标之一。
大规模订单系统解读-架构篇
从最早的互联网高速发展、到移动互联网的爆发式增长，再到今天的产业互联网、物联网的快速崛起，各种各样新应用、新系统产生了众多订单类型的需求，比如购物订单、交流流水，外卖订单、支付账单、设备信息等。数据范围不仅越来越广，而且数据量越来越大，原有的经典架构方案已经很难满足当前新的业务场景。在新的需求下，对存储规模、开发效率、查询功能、未来扩展性等众多方面提出了更高的要求，要设计一款可靠稳定且扩展性好
数仓(Lambda/Kappa)架构
1. 数仓相关概念
2. 数据处理系统OLTP和OLAP
3. OLAP分类
4. 数仓分层(ODS, DWD,DWM,DWS, ADS)
5. 离线数仓架构
6. 实时数仓架构 Lambda和Kappa架构
分布式 HTAP 数据库 ADB PG 架构解析
阿里云ADB PG，为基于PostgreSQL内核构建的分布式数据库，兼容部分Oracle语法，其可以水平扩展，即支持高吞吐的分布式事务处理，也支持高性能的复杂查询分析，是业内最具竞争里的分布式HTAP数据库。