官方博客-第19页-阿里云开发者社区

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    内附原文|SIGMOD’24:百万核的智能调度,云数仓如何结合AI处理用户混合负载

    论文提出的Flux通过使用AI技术将短时和长时查询解耦进行自动弹性,解决了云数据仓库的性能瓶颈,同时支持了资源按需预留。Flux优于传统的方法,查询响应时间 (RT) 最多可减少75%,资源利用率提高19.0%,成本开销降低77.8%。

  • 2024-06-24
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    多环境镜像晋级/复用最佳实践

    本文介绍了在应用研发场景中,如何通过阿里云服务实现镜像构建部署的高效和安全。主要关注两个实践方法来确保“所发即所测”。

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    Redis Proxy RT上升后连接倾斜

    本文细致地描述了关于Redis Proxy RT上升后连接倾斜问题的排查过程和根本原因,最后给出了优化方案。

  • 2024-08-06
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    AnalyticDB for MySQL:AI时代实时数据分析的最佳选择

    阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL(ADB-M)与被OpenAI收购的实时分析数据库Rockset对比,两者在架构设计上有诸多相似点,例如存算分离、实时写入等,但ADB-M在多个方面展现出了更为成熟和先进的特性。ADB-M支持更丰富的弹性能力、强一致实时数据读写、全面的索引类型、高吞吐写入、完备的DML和Online DDL操作、智能的数据生命周期管理。在向量检索与分析上,ADB-M提供更高检索精度。ADB-M设计原理包括分布式表、基于Raft协议的同步层、支持DML和DDL的引擎层、高性能低成本的持久化层,这些共同确保了ADB-M在AI时代作为实时数据仓库的高性能与高性价比

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  • 2024-08-16
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    PolarDB-X 存储引擎核心技术 | Lizard B+tree 优化

    PolarDB-X 分布式数据库,采用集中式和分布式一体化的架构,为了能够灵活应对混合负载业务,作为数据存储的 Data Node 节点采用了多种数据结构,其中使用行存的结构来提供在线事务处理能力,作为 100% 兼容 MySQL 生态的数据库,DN 在 InnoDB 的存储结构基础上,进行了深度优化,大幅提高了数据访问的效率。

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  • 2024-09-03
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    MySQL 8.0:filesort 性能退化的问题分析

    用户将 RDS MySQL 实例从 5.6 升级到 8.0 后,发现相同 SQL 的执行时间增长了十几倍。本文就该问题逐步展开排查,并最终定位根因。

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  • 2024-09-24
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    通过实验深入了解 TCP 数据的发送和接收

    本系列文章是组内写给新人和实习生的 TCP入门系列教程,结合了理论和实践,本篇为第二篇,建议先读上篇《通过实验深入了解TCP 连接的建立和关闭》。

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  • 2024-10-12
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    做MySQL 的并发控制

    本文以 MySQL 8.0.35 的代码为例,尝试对 MySQL 中的并发访问控制进行一个整体的介绍。

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