官方博客-第11页-阿里云开发者社区

  • 2023-09-27
    1418

    深入MaxCompute,人力家借助Information Schema合理治理费用

    本文将为大家带来MaxCompute与人力家客户案例深度解读。

  • 2023-10-07
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    沉浸式学习PostgreSQL|PolarDB 18: 通过GIS轨迹相似伴随|时态分析|轨迹驻点识别等技术对拐卖、诱骗场景进行侦查

    本文主要教大家怎么用好数据库, 而不是怎么运维管理数据库、怎么开发数据库内核.

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  • 2024-05-15
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    PolarDB-X最佳实践系列(三):如何实现高效的分页查询

    分页查询是数据库中常见的操作。本文将介绍,如何在数据库中(无论是单机还是分布式)高效的进行翻页操作。

  • 2024-05-15
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    总结|性能优化思路及常用工具及手段

    性能优化是降低成本的手段之一,每年大促前业务平台都会组织核心链路上的应用做性能优化,一方面提升系统性能,另外一方面对腐化的代码进行清理。本文结合业务平台性能优化的经验,探讨一下性能优化的思路及常用工具及手段。

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  • 2024-05-15
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    浅析MySQL代价估计器

    代价估计是优化其中非常重要的一个步骤,研究代价估计的原理和MySQL的具体实现对做SQL优化是非常有帮助。本文有案例有代码,由浅入深的介绍了代价估计的原理和MySQL的具体实现。

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  • 2024-05-15
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    通过HBR实现NAS容灾方案

    本文介绍如何基于NAS+云上备份HBR实现云文件数据容灾。

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  • 2024-07-29
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    从供应商深度绑定,到走向真正的云原生,他们是这样做的

    没有 K8s 的运维权限,开发者也能排查和定位问题。

  • 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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