官方博客-第67页-阿里云开发者社区

  • 2024-05-15
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    PolarDB-X用15M内存跑1G的TPCH

    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。

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  • 2024-05-15
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    部署Python多人聊天室程序,包含源码

    本文介绍了从领取到ECS云服务器,到最终部署成功Python多人聊天室程序的全部过程。

  • 2024-05-15
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    PolarDB 开源版 使用PostGIS 数据寻龙点穴(空间聚集分析)- 大数据与GIS分析解决线下店铺选址问题

    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 使用PostGIS 数据寻龙点穴(空间聚集分析)-...

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  • 2024-05-15
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    PolarDB 开源版 使用pgpool-II实现透明读写分离

    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 使用pgpool-II实现透明读写分离.pgpoo...

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  • 2024-05-15
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    SQL Query Plan在Presto中的缓存设计与实现

    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...

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  • 2024-05-15
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    链路追踪(Tracing)其实很简单——链路成本进阶指南

    广义上的链路成本,既包含使用链路追踪产生的数据生成、采集、计算、存储、查询等额外资源开销,也包含链路系统接入、变更、维护、协作等人力运维成本。为了便于理解,本小节将聚焦在狭义上的链路追踪机器资源成本,人力成本将在下一小节(效率)进行介绍。

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  • 2024-05-15
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    PolarDB-CloudJump:优化基于云存储服务的云数据库(发表于VLDB 2022)

    我们分析了云存储的性能特征,将它们与本地SSD存储进行了比较,总结了它们对B-tree和LSM-tree类数据库存储引擎设计的影响,并推导出了一个框架CloudJump来指导本地存储引擎迁移到云存储的适配和优化。 并通过PolarDB, RocksDB 两个具体Case 展示优化带来的收益。

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  • Post-Training on PAI (3):PAI-ChatLearn,PAI 自研高性能强化学习框架

    人工智能平台 PAI 推出了高性能一体化强化学习框架 PAI-Chatlearn,从框架层面解决强化学习在计算性能和易用性方面的挑战。

  • 2024-05-15
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    PolarDB-X 热点优化系列 (一):如何支持淘宝库存热点更新

    本文主要介绍PolarDB-X中支持热点行的优化思路和基本使用。

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