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2024-05-15
299
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...
299
2024-05-15
145
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...
145
2024-05-15
166
PolarDB-X SQL限流 (二)
当前PolarDB-X正在全面对接阿里云 ''数据库自治服务 DAS"，PolarDB-X限流能力将会以白屏化的方式提供给用户，经一步提升用户体验，降低使用门槛。
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2024-05-15
713
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。
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2024-05-15
324
ADB PG最佳实践之高效复制数据到RDS PG
ADB PG是一个经典MPP数据库，长项在于查询分析处理，面对客户联机分析和联机交易（HTAP）场景就显得力不从心，我们在某银行核心系统DB2 for LUW迁移到ADB PG时就遇到类似问题，因此我们提出ADB PG+RDS PG混搭技术架构，来解决客户此类HTAP需求。该混搭架构的精髓在于扬长避短，充分发挥分析型数据库和交易型数据库的长处和特性，分析型数据库专注于数据加工跑批场景，然后批量加工的结果数据卸载到RDS PG，通过RDS PG对外提供高并发对客交易服务。
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