官方博客-第44页-阿里云开发者社区

  • 2024-05-15
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    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...

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  • 2024-05-15
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    湖仓一体架构EMR元数据迁移DLF

    通过EMR+DLF数据湖方案,可以为企业提供数据湖内的统一的元数据管理,统一的权限管理,支持多源数据入湖以及一站式数据探索的能力。本方案支持已有EMR集群元数据库使用RDS或内置MySQL数据库迁移DLF,通过统一的元数据管理,多种数据源入湖,搭建高效的数据湖解决方案。

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  • AI大模型运维开发探索第五篇:GitOps 智能体

    本文探讨了 Manus 智能体的设计及其与传统智能体的差异,重点分析了 CodeAct 机制对智能体执行效率的提升。作者通过《基于LLM的数据仓库》实验反思了交互接口选择的重要性,并提出操作系统和文件系统作为良好的自反馈交互系统。文章进一步结合 GitOps 和持续集成(CICD)理念,设计了一种低成本、可观测性强的智能体运行方案,包括计划智能体(Planner)和执行智能体(Executor)的协作流程。通过实际案例对比,展示了 GitOps 智能体与 Manus 的相似效果,并总结了其在记忆增强、推理可观测性、低成本部署及跨环境适配等方面的优势。最后提供了相关代码路径和参考材料。

  • 2024-05-15
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    实践教程之如何在PolarDB-X中优化慢SQL

    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。本期实验将指导您使用对 PolarDB-X 进行慢SQL优化。...

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  • 2024-05-15
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    日志服务 Scan 功能工作机制与最佳实践

    大数据快速增长的需要泛日志(Log/Trace/Metric)是大数据的重要组成,伴随着每一年业务峰值的新脉冲,日志数据量在快速增长。同时,业务数字化运营、软件可观测性等浪潮又在对日志的存储、计算提出更高的要求。从时效性角度看日志计算引擎:数仓覆盖 T + 1 日志处理,准实时系统(搜索引擎、OLA...

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  • 2024-05-15
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    使用 PolarDB 开源版 和 imgsmlr 存储图像特征值以及快速的进行图像相似搜索

    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 和 imgsmlr 存储图像特征值以及快速的...

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  • 2024-05-15
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    PolarDB-X 与 DRDS 的区别

    PolarDB-X 2.0(以下简称PolarDB-X)与DRDS(DRDS也称为PolarDB-X 1.0)都是阿里云上的分布式数据库产品。看起来她们都是Share-Nothing的架构,用水平扩展来解决单机数据库瓶颈问题。很多同学因此会有疑惑,她们俩到底有什么样的区别?

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  • 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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    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。

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