PolarDB-X 是阿里云推出的云原生分布式数据库，自2021年10月开源以来，持续迭代升级，至2024年4月发布的v2.4.1版本，重点增强了企业级运维能力，如无锁变更、物理扩缩容、数据TTL等，提供金融级高可用、透明分布式、HTAP一体化等特性。PolarDB-X 支持集中式和分布式一体化形态，兼容MySQL生态，适用于金融、通信、政务等行业。

PolarDB进行了深度的内核优化，从而实现以更低的成本提供商业数据库的性能。

PolarDB 分布式版 (PolarDB for Xscale，简称“PolarDB-X”) 是阿里云自主设计研发的高性能云原生分布式数据库产品，为用户提供高吞吐、大存储、低延时、易扩展和超高可用的云时代数据库服务。本文整理了PolarDB-X干货合集内容，希望对你学习和深入了解PolarDB-X有很大帮助。

近年来互联网运营已经成为大多数企业不可或缺的一部分。随着互联网技术的不断发展和数字化转型的推进，越来越多的企业都在加速向互联网运营转型，而在这一过程当中，分析用户行为数据是至关重要的。接下来，我们就来探讨一下其中的原因。

本文介绍了玩转 PolarDB 开源社区指南:如何搭建 PolarDB 开发环境及参与开源社区。 主要内容： 1. **搭建开发环境**：提供多种 Docker 镜像供开发者选择，支持 x86_64 和 ARM64 架构，适配 CentOS、Debian、Ubuntu 等多个 Linux 发行版。 2. **编译与部署**：通过 Docker 容器克隆 PolarDB 源码并编译安装，支持构建一写多读集群测试 ePQ MPP 优化器功能。 3. **参与开源社区**：介绍个人、生态伙伴和用户如何从社区中获取技能、建立连接、积累战绩并提升影响力。社区活动涵盖公开课、训练营、编程大赛、企业行等。

PolarDB是一款开源的云原生分布式数据库，源自阿里云商业产品。为降低使用门槛，PolarDB携手伙伴打造了完整的开源生态，涵盖操作系统、芯片、存储、集成管控、监控、审计、开发者工具、数据同步、超融合计算、ISV软件、开源插件、人才培养、社区合作及大型用户合作等领域。通过这些合作伙伴，PolarDB提供了丰富的功能和服务，支持多种硬件和软件环境，满足不同用户的需求。更多信息请访问[PolarDB开源官方网站](https://openpolardb.com/home)。

PolarDB在复杂查询、大数据量计算与分析场景的测试和优化实践.

PolarDB向量数据库插件通过实现通义大模型AI的外脑，解决了通用大模型无法触达私有知识库和产生幻觉的问题。该插件允许用户将新发现的知识和未训练的私有知识分段并转换为向量，存储在向量数据库中，并创建索引以加速相似搜索。当用户提问时，系统将问题向量化并与数据库中的向量进行匹配，找到最相似的内容发送给大模型，从而提高回答的准确性和相关性。此外，PolarDB支持多种编程语言接口，如Python，使数据库具备内置AI能力，极大提升了数据处理和分析的效率。

本文介绍了基于用户画像的精准营销技术，重点探讨了如何通过标签组合快速圈选目标人群。实验分为三部分： 1. **传统方法**：使用字符串存储标签并进行模糊查询，但性能较差，每次请求都需要扫描全表。 2. **实验1**：引入`pg_trgm`插件和GIN索引，显著提升了单个模糊查询条件的性能。 3. **实验2**：改用数组类型存储标签，并结合GIN索引加速包含查询，性能进一步提升。 4. **实验3**：利用`smlar`插件实现近似度过滤，支持按标签重合数量或比例筛选。

本文介绍了如何在跨境电商场景中快速判断商标或品牌侵权，避免因侵权带来的法律纠纷。通过创建品牌表并使用PostgreSQL的pg_trgm插件和GIN索引，实现了高性能的字符串相似匹配功能。与传统方法相比，PolarDB|PostgreSQL的方法不仅提升了上万倍的查询速度，还解决了传统方法难以处理的相似问题检索。具体实现步骤包括创建品牌表、插入随机品牌名、配置pg_trgm插件及索引，并设置相似度阈值进行高效查询。此外，文章还探讨了字符串相似度计算的原理及应用场景，提供了进一步优化和扩展的方向。

本文介绍了如何使用PostgreSQL和PolarDB快速生成“海量且逼真”的测试数据，以满足不同业务场景的需求。传统数据库测试依赖标准套件（如TPC-C、TPC-H），难以生成符合特定业务特征的复杂数据。通过自定义函数（如`gen_random_int`、`gen_random_string`等）、SRF函数（如`generate_series`）和pgbench工具，可以高效生成大规模、高仿真度的数据，并进行压力测试。文中还提供了多个示例代码展示.

1、当前环境已安装并支持哪些插件 2、AI外脑插件: vector 3、营销场景目标人群圈选插件: smlar 4、地理信息搜索插件: PostGIS 5、中文分词插件: pg_jieba 6、融合计算插件: duckdb_fdw 7、读写分离工具: pgpool-II

PolarDB 特性解读与体验涵盖多项关键技术，包括预读/预扩展、Shared Server（建议使用连接池）、闪回表和闪回日志、弹性跨机并行查询（ePQ）及TDE透明数据加密。预读/预扩展通过批量I/O操作显著提升Vacuum、SeqScan等场景性能；Shared Server优化高并发短连接处理；闪回功能可恢复表至指定时间点；ePQ支持跨机并行查询以提高复杂查询效率；TDE确保数据存储层的安全加密。

PolarDB日常运维指南涵盖了多个关键操作，包括读写节点故障切换、增加只读节点、配置WAL日志归档、备份与恢复、创建容灾实例以及排查CPU负载高等。通过详细的步骤和代码示例，本文档帮助用户在本地环境中体验和学习PolarDB的高级功能，如共享存储架构下的集群管理。特别地，文档提供了如何使用`polar_basebackup`工具进行备份和恢复，确保数据安全；并通过`pg_stat_statements`插件定位慢查询，优化数据库性能。此外，还介绍了常见问题的排查方法，如业务量上涨或长时间执行的SQL语句导致的CPU高负载。更多内容和进阶课程可参考提供的GitHub链接和官方文档。

PolarDB 安装部署指南涵盖了从单机版到集群版的详细步骤。内容包括： 1. **单机版安装**：通过Docker镜像`polardb_pg_local_instance`，提供快速搭建PolarDB学习或开发环境的方法，支持多种操作系统。 2. **集群版安装（ECS + ESSD）**：在阿里云ECS上部署两台计算节点，并使用ESSD作为共享存储，通过PFS（PolarDB File System）实现存算分离和读写分离的集群架构。

PolarDB 是阿里云研发的云原生分布式数据库，基于 PostgreSQL 开源版本，旨在解决传统数据库在大规模数据和高并发场景下的性能和扩展性问题。其主要特点包括： 1. **存储计算分离架构**：通过将计算与存储分离，实现极致弹性、共享一份数据以降低成本、透明读写分离。 2. **HTAP 架构**：支持混合事务处理和分析处理（HTAP），能够在同一系统中高效执行 OLTP 和 OLAP 查询。 3. **优化的日志复制机制**：采用只复制元数据的方式减少网络传输量，优化页面回放和 DDL 锁回放过程。 4. **并行查询与索引创建**：引入 MPP 分布式执行引擎。

本文介绍了 PolarDB-X 在 ClickBench 数据集上的优化实践，PolarDB-X 通过增加优化器规则、优化执行器层面的 DISTINCT 和自适应两阶段 AGG、MPP 压缩等手段，显著提升了在 ClickBench 上的性能表现，达到了业内领先水平。

让PolarDB更了解您——PolarDB云原生数据库核心功能体验馆，由阿里云数据库产品事业部负责人宋震分享。内容涵盖PolarDB技术布局、开源进展及体验馆三大部分。技术布局包括云计算加速数据库演进、数据处理需求带来的变革、软硬协同优化等；开源部分介绍了兼容MySQL和PostgreSQL的两款产品；体验馆则通过实际操作让用户直观感受Serverless、无感切换、SQL2Map等功能。

为了助力国产化项目顺利推进，阿里云邀请企业开发者和数据库负责人到云谷园区，与PolarDB V2.0技术专家面对面交流。扫描海报二维码报名，我们将根据信息为您申请入园。欢迎参与，共同探讨PolarDB的最新技术和应用！

2024年全国大学生计算机系统能力大赛PolarDB数据库创新设计赛（天池杯）于8月21日启动，吸引了200多所高校近千支队伍参赛。经过激烈角逐，60支队伍晋级决赛第一阶段，36支队伍脱颖而出进入现场答辩，将于12月29日在武汉大学争夺最终奖项。决赛要求选手基于PolarDB-PG开源代码部署集群并优化TPCH查询性能。完赛率超90%，成绩表现出明显梯度，前20名均在500秒内完成。评委来自学术界和工业界，确保评选公正。预祝选手们取得优异成绩！

安装PolarDB for PostgreSQL的实践，需要帮助到有同样需要的小伙伴

`instanceof` 运算符在前端 JavaScript 中用于检测对象的原型链是否包含指定构造函数的 `prototype` 属性。它通过遍历对象的原型链来实现。每个对象都有一个内部链接 `[[Prototype]]` 指向其原型对象，当访问属性或方法时，JavaScript 引擎会沿着原型链查找。`instanceof` 的具体实现是通过比较对象的原型链中的原型与构造函数的 `prototype` 属性，直到找到匹配的原型或到达原型链的顶端。示例代码展示了如何使用 `instanceof` 检查对象的继承关系。此外，`instanceof` 可用于验证继承关系和类型检查，支持多态性。

Java“Bad Magic Number”错误通常发生在尝试运行不兼容或损坏的类文件时。解决方法包括确保使用正确的JDK版本、检查类文件完整性、清理和重新编译项目。

本篇将继续解答ClkLog使用过程中【埋点集成】阶段的常见问题。

`react-router` 中的 `Link` 标签与 HTML 中的 `a` 标签的主要区别在于：`Link` 是专门为 React 应用设计的，用于实现客户端路由导航，不会触发页面的重新加载，而 `a` 标签则会刷新整个页面。使用 `Link` 可以提升应用的性能和用户体验。

CSS盒子模型的边框样式可以通过`border`属性设置，包括边框宽度、样式和颜色。例如：`border: 2px solid red;` 设置了2像素宽的红色实线边框。也可分别设置四边，如`border-top`、`border-right`等。