2024-08-06
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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

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2024-05-15
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从方法论到最佳实践,深度解析企业云原生 DevSecOps 体系构建

本文主要介绍了云原生安全的现状以及企业应用在云原生化转型中面临的主要安全挑战以及相对成熟的一部分安全体系方法论,深度解析企业云原生 DevSecOps 体系构建。

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2024-06-24
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解锁分布式云多集群统一监控的云上最佳实践

为应对分布式云多集群监控的挑战,阿里云可观测监控 Prometheus 版结合 ACK One,凭借高效纳管与全局监控方案有效破解了用户在该场景的监控运维痛点,为日益增长的业务需求提供了一站式、高效、统一的监控解决方案,实现成本与运维效率的双重优化。助力企业的数字化转型与业务快速增长,在复杂多变的云原生时代中航行,提供了一个强有力的罗盘与风帆。

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2024-05-15
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深度|庖丁解InnoDB之Buffer Pool

聚焦在Buffer Pool的本职功能上,从其提供的接口、内存组织方式、Page获取、刷脏等方面进行介绍

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2024-06-24
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多环境镜像晋级/复用最佳实践

本文介绍了在应用研发场景中,如何通过阿里云服务实现镜像构建部署的高效和安全。主要关注两个实践方法来确保“所发即所测”。

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7倍性能提升|阿里云AnalyticDB Spark向量化能力解析

AnalyticDB Spark如何通过向量化引擎提升性能?

2024-09-10
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浅析MySQL Join Reorder算法

本文浅析了MySQL Join Reorder算法的流程,cost计算,剪枝算法等,希望通过本文能帮助大家了解MySQL优化器生成执行计划的具体流程。

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2023-09-13
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AnalyticDB PostgreSQL构建一站式实时数仓实践

本文介绍通过 AnalyticDB PostgreSQL 版基于实时物化视图,构建流批一体的一站式实时数仓解决方案,实现一套系统、一份数据、一次写入,即可在数仓内完成实时数据源头导入到实时分析全流程。

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