PolarDB-PG | PostgreSQL + 阿里云OSS 实现高效低价的海量数据冷热存储分离
数据库里的历史数据越来越多, 占用空间大, 备份慢, 恢复慢, 查询少但是很费钱, 迁移慢 怎么办?
冷热分离方案:
- 使用PostgreSQL 或者 PolarDB-PG 存成parquet文件格式, 放到aliyun OSS存储里面. 使用duckdb_fdw对parquet文件进行查询.
- duckdb 存储元数据(parquet 映射)
方案特点:
- 内网oss不收取网络费用, 只收取存储费用, 非常便宜
- oss分几个档, 可以根据性能需求选择
- parquet为列存储, 一般历史数据的分析需求多,性能不错
- duckdb 支持 parquet下推过滤, 数据过滤性能不错
【Paper Reading】DEPART：分布式KV存储系统的副本解耦方案
基于LSM-tree的键值存储系统是
NewSQL/NoSQL产品中最常用的底层存储方案，对其进行研究具有重要意义与应用价值。论文针对 分布式键值系统首次提出了副本解耦的思想，在多副本容错机制下能够实现副本数据的高效管理，从而显著提升系统性能。并且论文提出的技术可以应用到Cassandra、TiKV、ScyllaDB等系统中。本次分享将和大家一起讨论基于副本解耦的分布式键值系统的设计实现方案，并探讨未来的推广应用。
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
寻龙点穴是风水学术语。古人说：三年寻龙，十年点穴。意思就是说，学会寻龙脉要很长的时间，但要懂得点穴，并且点得准则难上加难，甚至须要用“十年”时间。 但是，若没正确方法，就是用百年时间，也不能够点中风水穴心聚气的真点，这样一来，寻龙的功夫也白费了。 准确地点正穴心，并不是一件容易的事，对初学者来说如此，就是久年经验老手，也常常点错点偏。
寻龙点穴旨在寻找龙气聚集之地，而现实中，我们也有类似需求，比如找的可能是人气聚集之地。
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
直播预告 | pg4ml 机器学习框架介绍与模型案例
pg4ml 机器学习框架是基于 PostgreSQL v13 实现的、使用 plpgsql 编写的机器学习框架，其核心机制是神经网络构建和模型训练。本次分享包括框架介绍、安装部署、模型案例、未来展望、与云计算、PolarDB结合等内容。
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PolarDB采用了共享存储一写多读架构，读写节点RW和多个只读节点RO共享同一份存储，读写节点可以读写共享存储中的数据；只读节点仅能各自通过回放日志，从共享存储中读取数据，而不能写入，只读节点RO通过内存同步来维护数据的一致性。
实践教程之使用PolarDB-X与Flink搭建实时数据大屏
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。
本期实验将指导您使用 PolarDB-X 与Flink搭建实时数据大屏。