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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...
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...
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。
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。
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）-...
实践教程之将PolarDB-X与大数据等系统互通
PolarDB-X 为了方便用户体验，提供了免费的实验环境，您可以在实验环境里体验 PolarDB-X 的安装部署和各种内核特性。除了免费的实验，PolarDB-X 也提供免费的视频课程，手把手教你玩转 PolarDB-X 分布式数据库。
DCDN助力企业灰度上云产品实践
提起CDN，大家想到的字眼可能是缓存、转发、调度，用来提升终端用户体验、保护源站IP、降低源站流量风险，同时可以将源站的应用功能卸载到边缘，进一步释放边缘算力满足业务需求。DCDN脱胎于CDN，面向动态元素，通过智能路由、协议优化、压缩传输等手段，将转发场景的性能提到极限，广泛应用于电商、游戏、政企等行业。在互联网蓬勃发展，传统企业寻求数字化转型机会的今天，DCDN作为流量的入口，搭配灵活易扩展的“高级条件”及“EdgeScript”，可以通过流量转发这一技术手段，实现客户上云的“安全灰度”。
