《Serverless数据库技术研究报告》——四、 总结和展望——(一)PolarDB、AnalyticDB支撑双十一阿里集团电商业务(下)

本文涉及的产品
云原生数据库 PolarDB MySQL 版,通用型 2核4GB 50GB
云原生数据库 PolarDB PostgreSQL 版,标准版 2核4GB 50GB
简介: 《Serverless数据库技术研究报告》——四、 总结和展望——(一)PolarDB、AnalyticDB支撑双十一阿里集团电商业务(下)

《Serverless数据库技术研究报告》——四、 总结和展望——(一)PolarDB、AnalyticDB支撑双十一阿里集团电商业务(上) https://developer.aliyun.com/article/1223515?groupCode=polardbforpg


产品解决方案


面对OLTP业务挑战,阿里通过云化架构提升整体的技术效率和全局资源的弹性伸缩能力,数据库采用了云原生的自研数据库PolarDB提供了高弹性、高性能的云数据库服务,大幅降低了节日大促的保障成本和复杂度。PolarDB全面容器化发挥云的弹性能力,减少自采基础设施的投入在双十一前期,结合压测结果,业务预估所需资源按需申请,将原有资源占有时间从1年降低到1月,大幅降低成本。大促期间,serverless能力提供分钟级的规格自动调整,存储计算分离架构增加节点无需搬迁数据,分钟级扩展节点,快速紧急扩容保障用户体验。大促过后,资源自动降配,闲置资源自动释放降低成本。面对OLAP业务挑战,AnalyticDB 通过拥抱云原生,完成了重大架构升级,在公有云上也同步发布了新版弹性模式,让用户拥有极高性价比、极致弹性的新一代数据仓库。AnalyticDB的新弹性模式形态,后端采用了计算存储分离的新架构,提供统一的服务化Serverless存储层,计算层可以独立弹性扩展,同时兼具了预留模式的性能。通过计算与存储的解耦,用户可以灵活地单独对计算资源、存储容量进行扩缩,合理的控制成本。针对计算资源的扩缩,不再需要数据的搬迁,具备更极致的弹性体验。搭配AnalyticDB全新研发的行存引擎,在这个双11首次表现亮眼,可支持千万级QPS在线高并发检索和分析,实现单表点查、聚合及TopN是开源ElasticSearch的2-5倍,存储空间节省50%,写入性能是其5-10倍,并且保证数据的实时可见和数据高可靠。

1684815617525.png


客户收益


双十一交易系统全面云化,阿里云自研云原生数据库PolarDB承载了阿里电商核心业务数据库流量,按需资源分配,分钟级弹性扩缩容,支撑双十一亿级访问峰值,CPU利用率平均提升20%以上,单表交易成本下降50%,运营效率提升3倍,保障双十一业务平稳。AnalyticDB通过全面云原生化,成功的在这次双11中为阿里集团的核心业务保驾护航。从核心交易链路的高并发在线检索到复杂实时分析应用场景,表现非常稳定。当天各项指标再创新高,AnalyticDB当天的写入TPS峰值到达2.14亿,通过离在线一体化架构,支持在线ETL及实时查询Job数达到174571个/秒,离线ETL导入导出任务570267个,处理的实时数据量达到7.7万亿行。为核心业务方提供了数据处理ETL、实时在线分析、核心报表、大屏和监控能力,保障了数十万商家和千万消费者的稳定的离在线数据服务。

1684815726036.png

相关实践学习
函数计算X RDS PostgreSQL,基于LLM大语言模型构建AI知识库
基于ChatGLM6B 大语言模型构建AI知识库问答应用。答疑群17125058181
相关文章
|
24天前
|
数据库 索引
深入探索数据库索引技术:回表与索引下推解析
【10月更文挑战第15天】在数据库查询优化的领域中,回表和索引下推是两个核心概念,它们对于提高查询性能至关重要。本文将详细解释这两个术语,并探讨它们在数据库操作中的作用和影响。
43 3
|
24天前
|
数据库 索引
深入理解数据库索引技术:回表与索引下推详解
【10月更文挑战第23天】 在数据库查询性能优化中,索引的使用是提升查询效率的关键。然而,并非所有的索引都能直接加速查询。本文将深入探讨两个重要的数据库索引技术:回表和索引下推,解释它们的概念、工作原理以及对性能的影响。
45 3
|
1月前
|
存储 缓存 监控
数据库优化技术:提升性能与效率的关键策略
【10月更文挑战第15天】数据库优化技术:提升性能与效率的关键策略
56 8
|
30天前
|
存储 NoSQL 关系型数据库
数据库技术深度解析:从基础到进阶
【10月更文挑战第17天】数据库技术深度解析:从基础到进阶
57 0
|
2月前
|
存储 NoSQL 关系型数据库
非关系型数据库-MongoDB技术(二)
非关系型数据库-MongoDB技术(二)
|
2月前
|
NoSQL 关系型数据库 MongoDB
非关系型数据库-MongoDB技术(一)
非关系型数据库-MongoDB技术(一)
|
23天前
|
负载均衡 网络协议 数据库
选择适合自己的数据库多实例负载均衡技术
【10月更文挑战第23天】选择适合自己的数据库多实例负载均衡技术需要全面考虑多种因素。通过深入的分析和评估,结合自身的实际情况,能够做出明智的决策,为数据库系统的高效运行提供有力保障。
107 61
|
21天前
|
SQL Java 数据库连接
在Java应用中,数据库访问常成为性能瓶颈。连接池技术通过预建立并复用数据库连接,有效减少连接开销,提升访问效率
在Java应用中,数据库访问常成为性能瓶颈。连接池技术通过预建立并复用数据库连接,有效减少连接开销,提升访问效率。本文介绍了连接池的工作原理、优势及实现方法,并提供了HikariCP的示例代码。
35 3
|
23天前
|
缓存 负载均衡 监控
数据库多实例的负载均衡技术深入
【10月更文挑战第23天】数据库多实例负载均衡技术是确保数据库系统高效运行的重要手段。通过合理选择负载均衡策略、实时监控实例状态、不断优化调整,能够实现资源的最优分配和系统性能的提升。在实际应用中,需要根据具体情况灵活运用各种负载均衡技术,并结合其他相关技术,以满足不断变化的业务需求。
|
23天前
|
Java 数据库连接 数据库
优化之路:Java连接池技术助力数据库性能飞跃
在Java应用开发中,数据库操作常成为性能瓶颈。频繁的数据库连接建立和断开增加了系统开销,导致性能下降。本文通过问题解答形式,深入探讨Java连接池技术如何通过复用数据库连接,显著减少连接开销,提升系统性能。文章详细介绍了连接池的优势、选择标准、使用方法及优化策略,帮助开发者实现数据库性能的飞跃。
27 4

相关产品

  • 云原生数据库 PolarDB
  • 下一篇
    无影云桌面