PolarDB-X 作为PolarDB分布式版，是阿里巴巴自主设计研发的高性能云原生分布式数据库产品，采用 Shared-nothing 与存储分离计算架构，支持集中式和分布式一体化形态，具备金融级数据高可用、分布式水平扩展、混合负载、低成本存储和极致弹性等能力，坚定以兼容MySQL开源生态构建分布式能力，为用户提供高吞吐、大存储、低延时、易扩展和超高可用的云时代数据库服务。
MySQL支持了很多Charset与Collation，并且允许用户在连接、Server、库、表、列、字面量多个层次上进行精细化配置，这有时会让用户眼花缭乱。本文对相关概念、语法、系统变量、影响范围都进行了详细介绍，并且列举了有可能让字符串发生字符集转换的情况，以及来自不同字符集的字符串进行比较等操作时遵循的规则。对于最常用的基于Unicode的字符集，本文介绍了Unicode标准与MySQL中各个字符集的关系，尤其详细介绍了当前版本(8.0.34)默认字符集utf8mb4。
数据库迁云是一个复杂工程，对于传统企业来说，数据库不仅沉淀业务数据，还沉淀了大量业务逻辑，数据迁移过程复杂，风险高。本文借用客户核心系统数据库迁移到PolarDB为例，介绍数据库迁移过程中遇到的挑战、对应的解决方案，供大家参考。
本文介绍了使用 OTel 官方 SDK 采集 Android、iOS Trace 数据实践。
Apache Paimon 和 Apache Hudi 作为数据湖存储格式，有着高吞吐的写入和低延迟的查询性能，是构建数据湖的常用组件。本文在阿里云EMR上，针对数据实时入湖场景，对 Paimon 和 Hudi 的性能进行比对，并分别以 Paimon 和 Hudi 作为统一存储搭建准实时数仓。
软件系统有三个追求：高性能、高并发、高可用，俗称三高。本篇讨论高并发，从高并发是什么到高并发应对的策略、缓存、限流、降级等。
数据湖技术在日志生态中扮演不可或缺的角色，而打通日志从生产端到数据湖的链路却比较复杂。本文将介绍基于 SLS 方案为日志入湖提供端到端（End-to-End）支持，帮助用户提升接入效率，并在费用、运维上有效降低成本。
本文是[全景剖析容器网络数据链路]第三部分，主要介绍Kubernetes Terway ENIIP模式下，数据面链路的转转发链路。
