2024-08-16
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PolarDB-X 存储引擎核心技术 | Lizard B+tree 优化

PolarDB-X 分布式数据库,采用集中式和分布式一体化的架构,为了能够灵活应对混合负载业务,作为数据存储的 Data Node 节点采用了多种数据结构,其中使用行存的结构来提供在线事务处理能力,作为 100% 兼容 MySQL 生态的数据库,DN 在 InnoDB 的存储结构基础上,进行了深度优化,大幅提高了数据访问的效率。

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2024-08-16
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让X不断延伸, 从跨AZ到跨Region再到跨Cloud

本文从“空间”这一维度,聊一聊PolarDB-X在跨空间部署能力上的不断发展和延伸,以及在不同空间范围下的高可用和容灾能力,并着重介绍一下最新的产品能力——GDN(Global Database Network)。

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2024-08-15
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MySQL实现并发控制的过程

数据库系统到底是怎么进行并发访问控制的?本文以 MySQL 8.0.35 代码为例,尝试对 MySQL 中的并发访问控制进行整体介绍。

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2024-08-13
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更快更强,SLS 推出高性能 SPL 日志查询模式

从海量的日志数据中,按照各种灵活的条件进行即时查询搜索,是可观测场景下的基本需求。本文介绍了 SLS 新推出的高性能 SPL 日志查询模式,支持 Unix 风格级联管道式语法,以及各种丰富的 SQL 处理函数。同时通过计算下推、向量化计算等优化,使得 SPL 查询可以在数秒内处理亿级数据,并支持 SPL 过滤结果分布图、随机翻页等特性。

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2024-08-13
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跟着 iLogtail 学习高质量软件建设

复杂的运行环境、巨大的部署量和高速发展业务迭代对 Agent 的软件工程质量带来了巨大挑战。基于阿里云可观测团队多年的开发和运维经验,本文将分享如何构建和执行可靠性工程策略。

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7倍性能提升|阿里云AnalyticDB Spark向量化能力解析

AnalyticDB Spark如何通过向量化引擎提升性能?

2024-08-12
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使用对比!SLS 数据加工 SPL 与旧版 DSL 场景对照

本文讨论在不同的数据处理需求中,新版数据加工 SPL 与旧版数据加工 DSL 的使用对照。

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2024-08-06
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基于“日志审计应用”的 DNS 日志洞察实践

DNS 解析日志是一种记录 DNS 请求和响应的基础信息,监控 DNS 服务可以帮助用户识别网络活动并保持系统安全。日志审计服务支持采集 DNS 内网解析日志、公网权威解析日志、GTM 日志。理解 DNS 日志的字段含义,洞察 DNS 日志背后所代表的网络信息,既可以帮助发现和诊断 DNS 解析相关的问题,还可以检测和识别潜在的安全威胁。

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2024-08-06
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AnalyticDB for MySQL:AI时代实时数据分析的最佳选择

阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL(ADB-M)与被OpenAI收购的实时分析数据库Rockset对比,两者在架构设计上有诸多相似点,例如存算分离、实时写入等,但ADB-M在多个方面展现出了更为成熟和先进的特性。ADB-M支持更丰富的弹性能力、强一致实时数据读写、全面的索引类型、高吞吐写入、完备的DML和Online DDL操作、智能的数据生命周期管理。在向量检索与分析上,ADB-M提供更高检索精度。ADB-M设计原理包括分布式表、基于Raft协议的同步层、支持DML和DDL的引擎层、高性能低成本的持久化层,这些共同确保了ADB-M在AI时代作为实时数据仓库的高性能与高性价比

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