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ADBPG优化基础（二）SQL优化
承接上一篇，这次跟大家分享一些与SQL优化相关的经验，希望能够帮助大家了解如果更有效率的使用ADBPG数据库。ADBPG数据库使用基于成本（cost-based）的优化器，像其他的数据库一样，在生成计划时会考虑联接表行数、索引、相关字段基数等因素，除此之外，优化器还会考虑数据所在的segment节点...
【最佳实践】iLogtail使用Grok语法解析日志
目标读者数字化系统开发运维（DevOps）工程师、稳定性工程师（SRE）、可观测平台运维人员等。背景介绍日志的形式往往多种多样，如果只是简单的读入日志数据，将很难进行搜索、分析及可视化。将原始的日志数据解析为结构化的数据，将大幅提升数据的可用性，方便用户进行快捷的“字段-值”的查询和分析。最基础的解...
运营分析利器——SLS窗口漏斗分析
漏斗分析当下已被广泛应用于产品运营分析过程中，成为用户增长、客户流失、留存转化等的重要分析方法。 常见的漏斗分析过程如下图所示，当产品或者运营活动发布后， 通过收集运营数据、并建立漏斗模型，然后根据漏斗模型进行统计和分析，定位问题，从而进行对应的优化迭代，并持续跟踪，最终实现用户增长、产品优化等目标...
【最佳实践】主机场景下如何使用ilogtail采集超大规模文件
目标读者数字化系统开发运维（DevOps）工程师、稳定性工程师（SRE）、可观测平台运维人员等。使用场景客户的某些场景下，业务拆分的比较细，每个业务会定时输出一个日志文件（比如每小时输出一个文件），那么在一台机器上，可能会产生大量的日志文件。由于某些原因，用户不想在业务服务器上安装采集端，因此采用比...
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。
Serverless 应用优化四则秘诀
Serverless 架构下，虽然我们更多精力是关注我们的业务代码，但是实际上对于一些配置和成本也是需要进行关注的，并且在必要的时候，还需要根据配置与成本进行对我们的 Serverless 应用进行配置优化和代码优化。
