MySQL内存分配与管理总体上分为上中下三篇介绍,本篇为中篇,主要介绍 InnoDB 的内存构成和使用,代码版本主要基于8.0.25。
在数据时代,过多耗内存的大查询都有可能压垮整个集群,所以其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色。而PolarDB-X 作为一款分布式数据库,其面对的数据可能从TB到GB字节不等,同时又要支持TP和AP Workload,要是在计算过程中内存使用不当,不仅会造成TP和AP相互影响,严重拖慢响应时间,甚至会出现内存雪崩、OOM问题,导致数据库服务不可用。CPU和MEMORY相对于网络带宽比较昂贵,所以PolarDB-X 代价模型中,一般不会将涉及到大量数据又比较耗内存的计算下推到存储DN,DN层一般不会有比较耗内存的计算。这样还有一个好处,当查询性能低的时候,无状态的CN节点做弹性扩容代价相对于DN也低。鉴于此,所以本文主要对PolarDB-X计算层的内存管理进行分析,这有助于大家有PolarDB-X有更深入的理解。
今天我们这篇文章重点来说一下,对于一个分布式数据库,在异地多活架构中,起到了一个什么样的角色;对于其中的问题,解法是什么。
阿里云日志服务(SLS)提供一站式数据采集、加工、查询分析、告警、可视化与投递等功能,其中查询分析以简单统一的接口提供大规模数据的查询、计算和分析能力,深受用户喜爱。 目前,分析系统每天接收5+亿次SQL查询请求,在底层,分析系统基于Presto内核,其中Coordinator节点上负载尤其严重,其...
MaxCompute推出新语法 - PIVOT/UNPIVOT:通过PIVOT关键字基于聚合将一个或者多个指定值的行转换为列;通过UNPIVOT关键字可将一个或者多个列转换为行。以更简洁易用的方式满足行转列和列转行的需求,简化了查询语句,提高了广大大数据开发者的生产力。
当代AI来势汹汹,本文从AI的特点、对研发的挑战、AI的应用工程和场景分化等剖析了AI时代的应用工程化架构演进之路。