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PolarDB-X用15M内存跑1G的TPCH
在数据时代，过多耗内存的大查询都有可能压垮整个集群，所以其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色。而PolarDB-X 作为一款分布式数据库，其面对的数据可能从TB到GB字节不等，同时又要支持TP和AP Workload，要是在计算过程中内存使用不当，不仅会造成TP和AP相互影响，严重拖慢响应时间，甚至会出现内存雪崩、OOM问题，导致数据库服务不可用。CPU和MEMORY相对于网络带宽比较昂贵，所以PolarDB-X 代价模型中，一般不会将涉及到大量数据又比较耗内存的计算下推到存储DN，DN层一般不会有比较耗内存的计算。这样还有一个好处，当查询性能低的时候，无状态的CN节点做弹性扩容代价相对于DN也低。鉴于此，所以本文主要对PolarDB-X计算层的内存管理进行分析，这有助于大家有PolarDB-X有更深入的理解。
混合云应用双活容灾最佳实践
越来越多的企业在数字化转型和上云进程中选择混合云的形态（云+自建IDC或云+其他厂商云）来进行容灾建设，一方面不会过度依赖单一云厂商，另一方面还能充分利用已有的线下IDC资源。MSHA云原生多活容灾解决方案，支持混合云多活容灾产品能力。本文会通过一个业务Demo案例，介绍混合云容灾建设的难点，以及如何基于MSHA来快速搭建应用双活架构并具备分钟级业务恢复能力。
PolarDB 开源版 使用TimescaleDB 实现时序数据高速写入、压缩、实时聚合计算、自动老化等
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 使用TimescaleDB 实现时序数据高速写入、...
PolarDB 开源版 使用PostGIS 数据寻龙点穴（空间聚集分析）- 大数据与GIS分析解决线下店铺选址问题
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 使用PostGIS 数据寻龙点穴（空间聚集分析）-...
PolarDB 开源版 使用PostGIS 以及泰森多边形 解决 零售、配送、综合体、教培、连锁店等经营|通信行业基站建设功率和指向 的地理最优解问题
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 使用PostGIS 以及泰森多边形 解决 "零售、...
PolarDB 开源版 通过pgpointcloud 实现高效孪生数据存储和管理 - 支撑工厂、农业等现实世界数字化|数字孪生, 元宇宙相关业务的虚拟现实结合
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 pgpointcloud 实现高效孪生数据存储...
使用 PolarDB 开源版 和 imgsmlr 存储图像特征值以及快速的进行图像相似搜索
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.本文将介绍使用 PolarDB 开源版 和 imgsmlr 存储图像特征值以及快速的...
泛娱乐直播平台的数据库选型和场景解决方案
直播平台的数据库选型要考虑流量波动、数据规模和实时性需求，如使用Redis的Sorted Set处理实时排行榜，List处理用户关注列表，使用分布式数据库PolarDB-X处理核心业务数据，AnalyticDB进行大数据分析。通过这些技术和策略，直播平台能够应对复杂的业务需求和流量挑战。
