赛题解析 | 第四届全球数据库大赛赛道2:分布式NewSQL性能挑战

本文涉及的产品
云原生数据库 PolarDB MySQL 版,Serverless 5000PCU 100GB
云数据库 Redis 版,社区版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
云数据库 RDS MySQL Serverless,0.5-2RCU 50GB
简介: 第四届全球数据库大赛—PolarDB性能挑战赛,瓜分40万奖金池,只等你来!各赛道TOP10都可获得现金奖励

40TOP10

2NewSQL


2022PolarDB201811


BPSIcelakeCPU


👇

image.png

NewSQL20


DBer2NewSQL&


8月4日(周四)19:00,关注“阿里云数据库“视频号观看赛道直播培训,阿里云数据库高级开发工程师樊杨将为大家带来赛道2的赛题解析。



樊杨 视频号周四直播海报.jpg


使使


线OLTP


NewSQL


PolarDBPolarDB-XTSOPolarDB-XSQLAdvisorPolarDB-XPolarDB-X


NewSQL8C32GRAM126GAEP256GSSDAEP


KVwritereadinitdeinit

image.png

4KV

writereadinitdeinit


image.png


1.

libpmemAEPtuple



2.

AEPWAL12tuple12


1bit0bit1


3.

engineengine使便


4.

RPC


5.

使®


使


40第四PolarDB挑战赛


2分布NewSQL性能挑战


1云原能优化



NewSQL20

16

23

32

45


TOP50T

TOP20

10延。
A1B212


  1. 72960


  1. 82240/



  1. -817150



  1. https://developer.aliyun.com/adc/series/tianchi/polardb

image.png

image.png

  • score99999999.00
  • 500
  • 2022Q&A

相关文章
|
24天前
|
监控 负载均衡 Cloud Native
ZooKeeper分布式协调服务详解:面试经验与必备知识点解析
【4月更文挑战第9天】本文深入剖析ZooKeeper分布式协调服务原理,涵盖核心概念如Server、Client、ZNode、ACL、Watcher,以及ZAB协议在一致性、会话管理、Leader选举中的作用。讨论ZooKeeper数据模型、操作、会话管理、集群部署与管理、性能调优和监控。同时,文章探讨了ZooKeeper在分布式锁、队列、服务注册与发现等场景的应用,并在面试方面分析了与其它服务的区别、实战挑战及解决方案。附带Java客户端实现分布式锁的代码示例,助力提升面试表现。
35 2
|
24天前
|
存储 分布式计算 大数据
HBase分布式数据库关键技术与实战:面试经验与必备知识点解析
【4月更文挑战第9天】本文深入剖析了HBase的核心技术,包括数据模型、分布式架构、访问模式和一致性保证,并探讨了其实战应用,如大规模数据存储、实时数据分析及与Hadoop、Spark集成。同时,分享了面试经验,对比了HBase与其他数据库的差异,提出了应对挑战的解决方案,展望了HBase的未来趋势。通过Java API代码示例,帮助读者巩固理解。全面了解和掌握HBase,能为面试和实际工作中的大数据处理提供坚实基础。
37 3
|
24天前
|
存储 分布式计算 监控
Hadoop【基础知识 01+02】【分布式文件系统HDFS设计原理+特点+存储原理】(部分图片来源于网络)【分布式计算框架MapReduce核心概念+编程模型+combiner&partitioner+词频统计案例解析与进阶+作业的生命周期】(图片来源于网络)
【4月更文挑战第3天】【分布式文件系统HDFS设计原理+特点+存储原理】(部分图片来源于网络)【分布式计算框架MapReduce核心概念+编程模型+combiner&partitioner+词频统计案例解析与进阶+作业的生命周期】(图片来源于网络)
73 2
|
1月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
MySQL数据库性能大揭秘:表设计优化的高效策略(优化数据类型、增加冗余字段、拆分表以及使用非空约束)
MySQL数据库性能大揭秘:表设计优化的高效策略(优化数据类型、增加冗余字段、拆分表以及使用非空约束)
|
6天前
|
存储 缓存 固态存储
优化矢量数据库性能:技巧与最佳实践
【4月更文挑战第30天】本文探讨了优化矢量数据库性能的技巧和最佳实践,包括硬件(如使用SSD、增加内存和利用多核处理器)、软件(索引优化、查询优化、数据分区和压缩)和架构(读写分离、分布式架构及缓存策略)方面的优化措施。通过这些方法,可以提升系统运行效率,应对大数据量和复杂查询的挑战。
|
6天前
|
缓存 关系型数据库 MySQL
研优化数据库查询性能
研优化数据库查询性能
18 0
|
8天前
|
数据库 开发者 UED
优化数据库性能的六大策略
在当今数字化时代,数据库性能对于系统的稳定运行至关重要。本文将介绍六大策略,帮助开发者优化数据库性能,提升系统效率和用户体验。
|
11天前
|
SQL 缓存 数据库
在Python Web开发过程中:数据库与缓存,如何使用ORM(例如Django ORM)执行查询并优化查询性能?
在Python Web开发中,使用ORM如Django ORM能简化数据库操作。为了优化查询性能,可以:选择合适索引,避免N+1查询(利用`select_related`和`prefetch_related`),批量读取数据(`iterator()`),使用缓存,分页查询,适时使用原生SQL,优化数据库配置,定期优化数据库并监控性能。这些策略能提升响应速度和用户体验。
10 0
|
12天前
|
缓存 关系型数据库 MySQL
MySQL数据库优化技巧:提升性能的关键策略
索引是提高查询效率的关键。根据查询频率和条件,创建合适的索引能够加快查询速度。但要注意,过多的索引可能会增加写操作的开销,因此需要权衡。
|
20天前
|
SQL 缓存 Java
Java数据库连接池:优化数据库访问性能
【4月更文挑战第16天】本文探讨了Java数据库连接池的重要性和优势,它能减少延迟、提高效率并增强系统的可伸缩性和稳定性。通过选择如Apache DBCP、C3P0或HikariCP等连接池技术,并进行正确配置和集成,开发者可以优化数据库访问性能。此外,批处理、缓存、索引优化和SQL调整也是提升性能的有效手段。掌握数据库连接池的使用是优化Java企业级应用的关键。

推荐镜像

更多