官方博客-第37页-阿里云开发者社区

  • 2024-05-15
    112203

    RocketMQ 流数据库解析:实现一体化流处理

    RocketMQ 5.0 是一款云原生的消息中间件,旨在覆盖更多业务场景。它针对国内企业在数字化转型中面临的多场景消息处理需求,提供了一体化的解决方案。

    112,203
  • 2024-05-15
    1484

    RocketMQ 之 IoT 消息解析:物联网需要的消息技术

    RocketMQ 5.0 是为应对物联网(IoT)场景而发布的云原生消息中间件,旨在解决 IoT 中大规模设备连接、数据处理和边缘计算的需求。

    1,484
  • 60888

    突破大表瓶颈|小鹏汽车使用PolarDB实现百亿级表高频更新和实时分析

    PolarDB已经成为小鹏汽车应对TB级别大表标注、分析查询的"利器"。

  • 715

    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%。

  • 2024-08-06
    1381

    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

    1,381
  • 2024-08-15
    2258

    MySQL实现并发控制的过程

    数据库系统到底是怎么进行并发访问控制的?本文以 MySQL 8.0.35 代码为例,尝试对 MySQL 中的并发访问控制进行整体介绍。

    2,258
  • 2024-08-16
    7814

    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。

    7,814
  • 2024-08-16
    19957

    Apache RocketMQ 批处理模型演进之路

    RocketMQ 早期批处理模型存在一定的约束条件,为进一步提升性能,RocketMQ 进行了索引构建流水线改造,同时 BatchCQ 模型和 AutoBatch 模型也优化了批处理流程,提供了更简便的使用体验,快点击本文查看详情及配置展示~

    19,957
  • 2024-08-23
    439

    灵魂拷问-前端的作用--chrome插件篇

    本文会从浏览器插件应用场景切入,穿插插件基础能力和常见入口的介绍,核心回答如下三个问题:插件可以被使用在哪些场景?不同的使用场景我们的主要代码实现思路是怎样的?我们可以从哪些角度入手自己开发一款可以落地实用的浏览器插件?

    439
  • 1
    ...
    36
    37
    38
    ...
    72
    到第