官方博客-第19页-阿里云开发者社区

  • 2024-05-15
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    秒级弹性,探索弹性调度与虚拟节点如何迅速响应瞬时算力需求

    秒级弹性!探索弹性调度与虚拟节点如何迅速响应瞬时算力需求?

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  • 2024-05-15
    631

    Lindorm:时序数据“存、算、管、用”的最佳实践

    本文档介绍Lindorm时序引擎在时序数据的存储、计算、管理、应用上的最佳实践。

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  • 2024-05-15
    343

    PolarDB 开源版通过 brin 实现千分之一的存储空间, 高效率检索时序数据

    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PolarDB 开源版通过 brin 实现千分之一的存储空间, 高效率检...

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  • 大数据分析平台之 OLAP 架构的最佳实践

    本文将分享聚水潭云原生 OLAP 架构的最佳实践。

  • 2024-09-09
    371

    Java字符串拼接技术演进及阿里巴巴的贡献

    本文主要讲述了Java字符串拼接技术的演进历程,以及阿里巴巴贡献的最新实现 PR 20273。

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  • 2024-09-11
    427

    二级缓存架构极致提升系统性能

    本文详细阐述了如何通过二级缓存架构设计提升高并发下的系统性能。

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  • 2024-10-21
    846

    浅析MySQL优化器统计信息

    本文基于MySQL 8.0.34版本的源代码,详细介绍了MySQL中统计信息的计算和更新机制。文章首先概述了`records_per_key`统计信息在代价估计和Join Reorder算法中的重要性,接着了InnoDB统计信息的存储和计算方法,包括表级和索引级的统计信息。文章还介绍了统计信息的采样算法,特别是重要性采样在减少估计方差中的应用。此外,文章讨论了统计信息的更新时机,包括手动更新和自动更新。最后,文章简要介绍了直方图和其它统计信息,如表在内存中的占比估计,并通过实例展示了如何使用optimizer trace来分析查询优化过程。希望本文能帮助读者更好地理解MySQL的优化器。

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  • 2024-11-19
    721

    基于事件驱动构建 AI 原生应用

    AI 应用在商业化服务的阶段会面临诸多挑战,比如更快的服务交付速度,更实时、精准的结果以及更人性化的体验等,传统架构限制于同步交互,无法满足上述需求,本篇文章给大家分享一下如何基于事件驱动架构应对上述挑战。

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  • OpenAI故障复盘 - 阿里云容器服务与可观测产品如何保障大规模K8s集群稳定性

    聚焦近日OpenAI的大规模K8s集群故障,介绍阿里云容器服务与可观测团队在大规模K8s场景下我们的建设与沉淀。以及分享对类似故障问题的应对方案:包括在K8s和Prometheus的高可用架构设计方面、事前事后的稳定性保障体系方面。

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