直播预告 | PolarDB-X 动手实践系列——PolarDB-X Replica原理和使用

本文涉及的产品
PolarDB Agent Flow,2核4GB
PolarSearch,搜索节点 4核8GB
云数据库 PolarDB MySQL 版,列存表分析加速 8核16GB
简介: Replication用来进行MySQL数据库之间的高效复制,是构建MySQL主备和多主架构的基础能力。PolarDB-X 2.1.0 版本新增兼容MySQL Replica相关指令,实现了MySQL和PolarDB-X之间的数据复制。本期分享将分别演示PolarDB-X作为MySQL和PolarDB-X的备库,并简单介绍背后的技术原理。

Replication用来进行MySQL数据库之间的高效复制,是构建MySQL主备和多主架构的基础能力。PolarDB-X 2.1.0 版本新增兼容MySQL Replica相关指令,实现了MySQL和PolarDB-X之间的数据复制。本期分享将分别演示PolarDB-X作为MySQL和PolarDB-X的备库,并简单介绍背后的技术原理。

PolarDB-X 云原生分布式数据库已在 GitHub 开源,欢迎关注:
https://github.com/polardb/polardbx-sql

直播时间
5月13号(本周五)16:00~17:00

参与方式
钉钉扫描下图二维码
加入 PolarDB-X 开源交流群

讲师介绍

WX20220511-153034@2x.png

佘志伟(积月)

阿里云 PolarDB-X 云原生分布式数据库高级开发工程师,毕业于南京大学计算机系。2021年加入 PolarDB-X 团队,主要负责数据迁移等生态组件研发工作。

开源学堂 积月.png

相关文章
|
关系型数据库 分布式数据库 PolarDB
PolarDB 开源基础教程系列 7.2 应用实践之 跨境电商场景
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。
457 11
|
SQL 关系型数据库 分布式数据库
PolarDB 开源基础教程系列 7.5 应用实践之 TPCH性能优化
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.
499 7
|
搜索推荐 关系型数据库 分布式数据库
PolarDB 开源基础教程系列 7.3 应用实践之 精准营销场景
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。
297 3
|
人工智能 关系型数据库 分布式数据库
PolarDB 开源基础教程系列 7.4 应用实践之 AI大模型外脑
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。
814 4
|
安全 druid Java
Seata 1.8.0 正式发布,支持达梦和 PolarDB-X 数据库
Seata 1.8.0 正式发布,支持达梦和 PolarDB-X 数据库
1793 109
Seata 1.8.0 正式发布,支持达梦和 PolarDB-X 数据库
|
存储 DataWorks 监控
DataWorks,一个 polar db 有上万个数据库,解决方案
DataWorks,一个 polar db 有上万个数据库,解决方案
|
SQL 存储 Web App开发
PolarDB-X 分布式数据库中的外键
外键是关系型数据库中非常便利的一种功能,它通过一个或多个列为两张表建立连接,从而允许跨表交叉引用相关数据。外键通过约束来保持数据的一致性,通过级联来同步数据在多表间的更新和删除。在关系数据库系统中,大多数表都遵循外键的概念。
|
9月前
|
Cloud Native 关系型数据库 MySQL
免费体验!高效实现自建 MySQL 数据库平滑迁移至 PolarDB-X
PolarDB-X 是阿里云推出的云原生分布式数据库,支持PB级存储扩展、高并发访问与数据强一致,助力企业实现MySQL平滑迁移。现已开放免费体验,点击即享高效、稳定的数据库升级方案。
免费体验!高效实现自建 MySQL 数据库平滑迁移至 PolarDB-X
|
缓存 运维 关系型数据库
数据库容灾 | MySQL MGR与阿里云PolarDB-X Paxos的深度对比
经过深入的技术剖析与性能对比,PolarDB-X DN凭借其自研的X-Paxos协议和一系列优化设计,在性能、正确性、可用性及资源开销等方面展现出对MySQL MGR的多项优势,但MGR在MySQL生态体系内也占据重要地位,但需要考虑备库宕机抖动、跨机房容灾性能波动、稳定性等各种情况,因此如果想用好MGR,必须配备专业的技术和运维团队的支持。 在面对大规模、高并发、高可用性需求时,PolarDB-X存储引擎以其独特的技术优势和优异的性能表现,相比于MGR在开箱即用的场景下,PolarDB-X基于DN的集中式(标准版)在功能和性能都做到了很好的平衡,成为了极具竞争力的数据库解决方案。
|
存储 缓存 负载均衡
【PolarDB-X 技术揭秘】Lizard B+tree:揭秘分布式数据库索引优化的终极奥秘!
【8月更文挑战第25天】PolarDB-X是阿里云的一款分布式数据库产品,其核心组件Lizard B+tree针对分布式环境优化,解决了传统B+tree面临的数据分片与跨节点查询等问题。Lizard B+tree通过一致性哈希实现数据分片,确保分布式一致性;智能分区实现了负载均衡;高效的搜索算法与缓存机制降低了查询延迟;副本机制确保了系统的高可用性。此外,PolarDB-X通过自适应分支因子、缓存优化、异步写入、数据压缩和智能分片等策略进一步提升了Lizard B+tree的性能,使其能够在分布式环境下提供高性能的索引服务。这些优化不仅提高了查询速度,还确保了系统的稳定性和可靠性。
395 5

热门文章

最新文章

相关产品

  • 云原生数据库 PolarDB