用户画像在市场营销的应用重建中非常常见,已经不是什么新鲜的东西,比较流行的解决方案是给用户贴标签,根据标签的组合,圈出需要的用户。通常画像系统会用到宽表,以及分布式的系统。宽表的作用是存储标签,例如每列代表一个标签。但实际上这种设计不一定是最优或唯一的设计,本文将以PostgreSQL数据库为基础,给大家讲解一下更加另类的设计思路,并且看看效率如何。
如果用户发现活跃连接数、cpu 使用率等指标处于高位, 同时慢SQL日志中发现大量记录, 分析得出是大量慢 SQL占用了数据库资源,而且这些慢SQL已经影响到整体核心业务的稳定运行,此时我们需要对其进行限流。
PolarDB-X 为了方便用户体验,提供了免费的实验环境,您可以在实验环境里体验 PolarDB-X 的安装部署和各种内核特性。除了免费的实验,PolarDB-X 也提供免费的视频课程,手把手教你玩转 PolarDB-X 分布式数据库。
游戏行业用户流量的引入及长期留存和活跃是衡量游戏商业转化能力的必要条件和重要衡量指标。新游戏投放市场后通常会持续性进行运营推广和迭代优化,需要完善的运营体系来支撑运营。本文重点阐述如何使用云数据库 ClickHouse 作为核心数仓同步离线和实时数据来构建用户分析系统,以及如何通过用户分析系统来分析用户行为常用场景实践案例,指导游戏行业客户构建和使用行为分析系统,达到提高游戏用户留存率和活跃度的目标。
本篇内容为防护(Protection),检测(Detection),恢复(Recovery),响应(Response)实践方案四部曲之一,主要介绍如何结合多产品使用在阿里云国际站做好防护(Protection)部分的安全。
云防火墙可以帮助用户在云上实现业务隔离和防护,确保业务安全和满足合规要求,如果您在购买云防火墙不知道如何使用,本文将从业务介绍新手如何结合业务更好的使用云防火墙。
ADB PG是一个经典MPP数据库,长项在于查询分析处理,面对客户联机分析和联机交易(HTAP)场景就显得力不从心,我们在某银行核心系统DB2 for LUW迁移到ADB PG时就遇到类似问题,因此我们提出ADB PG+RDS PG混搭技术架构,来解决客户此类HTAP需求。该混搭架构的精髓在于扬长避短,充分发挥分析型数据库和交易型数据库的长处和特性,分析型数据库专注于数据加工跑批场景,然后批量加工的结果数据卸载到RDS PG,通过RDS PG对外提供高并发对客交易服务。
云数据仓库AnalyticDB PostgreSQL 版发布了最新自研的云原生架构实例,实现了跨实例间的数据共享能力。允许进行跨实例间的实时数据共享且无需进行数据迁移,可支持构建安全、高效、灵活的数据分析场景。本文介绍了依托数据共享实现云数仓跨多业务实例的敏捷数据分析方案。