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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...
长路漫漫, 从Blink-tree 到Bw-tree （上）
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...
幸福感大提升-SLS时序存储体验升级
时序引擎在可观测场景中的重要性Metrics作为IT可观测性数据的三剑客之一，是可观测场景的重要组成部分，相比Log、Trace数据，具备成本更低、数据源更丰富、适用面更广的特点，SLS在2年多前发布了时序存储引擎，并完全兼容了Prometheus的语法。目前已经有1万+的用户、10万+的实例，每天...
开源Flink迁移至实时计算Flink全托管版最佳实践
Flink全托管产品（Flink Serverless）是一款基于Apache Flink构建的全托管产品，为您提供全托管一站式的实时计算服务，具有免运费、高增值、低成本等特性。本方案介绍如何将自建开源Flink集群的流式任务（包含Datastream、Table/SQL、PyFlink任务）迁移至阿里云实时计算全托管版。
使用 PolarDB 开源版 bloom filter index 实现任意字段组合条件过滤
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.本文将介绍使用 PolarDB 开源版 bloom filter index 实现任...
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
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...
PolarDB-X的in常量查询
作者：越寒场景实际场景中经常需要根据一些常量指标做IN查询，并且IN值往往是分区键。例如在电商场景中，有两张表，买家表与订单表。订单的具体信息会记录到订单表中，该表按照订单ID进行哈希拆分；买家表则会保存买家ID及其关联的订单ID。一个买家经常需要查询其已购买的所有订单，一种普遍的做法是首先查询买家...
