官方博客-第36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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    企业级事务处理与分析处理一体化方案

    本文为您介绍基于专有云敏捷版数据库场景DBStack搭建企业级事务处理与分析处理一体化方案。

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  • 2024-05-15
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    安全防御四部曲---检测实践方案 (多产品结合)

    本次方案主要是针对阿里云国际站客户,企业在实际使用阿里云的过程中如何做好运维检测的一些多产品结合的方案介绍。 本篇文章的重点会放在检测(Detection)部分,会具体介绍涉及使用产品配置,FAQ等等,同时对整体的理论框架进行简单的介绍,帮助大家更好理解本部分在运维工作中的分属情况,更好的建立整体性的概念。

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  • 2024-05-15
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    Lindorm:时序数据“存、算、管、用”的最佳实践

    本文档介绍Lindorm时序引擎在时序数据的存储、计算、管理、应用上的最佳实践。

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  • 2024-05-15
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    一天完成基于Serverless架构的头像漫画风处理小程序

    我一直都想要有一个漫画版的头像,奈何手太笨,用了很多软件 “捏不出来”,所以就在想着,是否可以基于 AI 实现这样一个功能,并部署到 Serverless 架构上让更多人来尝试使用呢。

  • 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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    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...

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  • 2024-05-15
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    多账号共享一套ACR方案

    一家多业务组织的客户来说往往会有多个云账号,分别部署各个业务线的容器服务。但集团可能想使用一套统一的容器镜像仓库(ACR),就会面临多账号内多个ACK共享一套ACR了。那如何合理规划好ACR实例上的命名空间,打通各个业务ACK集群与ACR的网络,包括如何精细化授权,都是客户需要考虑的。

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  • 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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