官方博客-第48页-阿里云开发者社区

  • 2024-05-15
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    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...

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  • 2024-05-15
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    某金融客户核心系统OceanBase数据库性能优化实践

    部分金融行业客户的传统核心使用OceanBase替换国外商业数据库的过程中,需要针对业务模型和数据模型进行重构,数据库压测提出了针对单交易耗时和TPS的硬性指标,以下内容是OceanBase数据库调优过程中的一些具体优化实践。

  • 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...

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  • 2024-05-15
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    Serverless数据仓库实践,助力企业敏捷数据分析

    现代的云原生数据仓库架构传统的云数据仓库需要用户购买一个预置的数据资源进行7*24的长时间运行;这种方式对于当下崇尚敏捷创业者来说使用负担较大,对于探索类或成长型业务缺少灵活的使用模式以满足低成本数据分析诉求;随着这个问题被越来越多的企业关注,Serverless的使用方式开始逐渐被各大厂商提及,B...

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  • 2024-05-15
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    Serverless与Websocket的聊天工具

    本文以阿里云函数计算为例,通过API网关触发器实现一个基于Websocket的聊天工具。

  • 2024-05-15
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    Serverless 应用优化四则秘诀

    Serverless 架构下,虽然我们更多精力是关注我们的业务代码,但是实际上对于一些配置和成本也是需要进行关注的,并且在必要的时候,还需要根据配置与成本进行对我们的 Serverless 应用进行配置优化和代码优化。

  • 2024-05-15
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    PolarDB 开源版通过 pg_trgm GIN 索引实现高效率 `like '%xxx%'` 模糊查询

    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 pg_trgm GIN 索引实现高效率lik...

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