2023年云栖大会，PolarDB-X 正式发布 2.3.0版本，重点推出PolarDB-X标准版（集中式形态），将PolarDB-X分布式中的DN节点提供单独服务，支持paxos协议的多副本模式、lizard分布式事务引擎，可以100%兼容MySQL。同时在性能场景上，采用生产级部署和参数(开启双1 + Paxos多副本强同步)，相比于开源MySQL 8.0.34，PolarDB-X在读写混合场景上有30~40%的性能提升，可以作为开源MySQL的最佳替代选择。
背景PolarDB 的云原生存算分离架构, 具备低廉的数据存储、高效扩展弹性、高速多机并行计算能力、高速数据搜索和处理; PolarDB与计算算法结合, 将实现双剑合璧, 推动业务数据的 价值产出, 将数据变成生产力.本文将介绍PolarDB 开源版通过 rum 实现高效率搜索和高效率排序的解决方案...
Serverless的理念是即时弹性，用完即走。服务并非长时间运行，这也就意味着像websocket这种长链接的请求模式看起来并不适合Serverless，但是否有其他的办法既能满足长连接模式请求，也能够利用Serverless本身特性呢？答案是肯定的，我们通过API网关来解决webscoket连接的问题，然后由网关触达Serverless服务的后端，本文以弹幕场景为例来介绍如何使用Serverless架构实现全双工通信。
本文主要介绍Ganos实时热力聚合查询并动态输出热力瓦片能力，依托阿里云PolarDB PostgreSQL产品、ADB PostgreSQL和RDS PostgreSQL 三款数据库建设输出。
Apache Paimon 和 Apache Hudi 作为数据湖存储格式，有着高吞吐的写入和低延迟的查询性能，是构建数据湖的常用组件。本文在阿里云EMR上，针对数据实时入湖场景，对 Paimon 和 Hudi 的性能进行比对，并分别以 Paimon 和 Hudi 作为统一存储搭建准实时数仓。
在前面的文章 路在脚下, 从BTree 到Polar Index中提到, 我们已经将InnoDB 里面Btree 替换成Blink Tree, 高并发压力下, 在标准的TPCC 场景中最高能够有239%的性能提升, 然后我们对InnoDB 的file space模块也进行了优化, 在分配新pag...
本文介绍了AutoMQ基于Regional ESSD构建的十倍降本云原生，降低成本并提供无限容量，通过将存储层分离，使用ESSD作为WAL，OSS作为主存储，实现了成本降低和性能优化。此外，它利用弹性伸缩和抢占式实例，减少了70%的计算成本，并通过秒级分区迁移实现了高效弹性。而且，AutoMQ与Apache Kafka相比，能实现10倍成本优化和百倍弹性效率提升，且完全兼容Kafka API。
