当系统出现大量或者重大的错误却不被人感知，将会对业务产生影响，从而导致资产损失。当竞争对手实施了新战术，却无法及时感知，跟不上竞争对手的节奏，总是追着对方尾巴走。当要做决策的时候，海量的业务数据增长却无法实时看到聚合结果，决策总是凭借过往经验或者过时的数据分析之上。
在前面的文章 路在脚下, 从BTree 到Polar Index中提到, 我们已经将InnoDB 里面Btree 替换成Blink Tree, 高并发压力下, 在标准的TPCC 场景中最高能够有239%的性能提升, 然后我们对InnoDB 的file space模块也进行了优化, 在分配新pag...
2023年云栖大会，PolarDB-X 正式发布 2.3.0版本，重点推出PolarDB-X标准版（集中式形态），将PolarDB-X分布式中的DN节点提供单独服务，支持paxos协议的多副本模式、lizard分布式事务引擎，可以100%兼容MySQL。同时在性能场景上，采用生产级部署和参数(开启双1 + Paxos多副本强同步)，相比于开源MySQL 8.0.34，PolarDB-X在读写混合场景上有30~40%的性能提升，可以作为开源MySQL的最佳替代选择。
AnalyticDB PostgreSQL企业数据智能平台是构建数据智能的全流程平台，提供可视化实时任务开发 + 实时数据洞察，让您轻松平移离线任务，使用SQL和简单配置即可完成整个实时数仓的搭建。
ADB PG是一个经典MPP数据库，长项在于查询分析处理，面对客户联机分析和联机交易（HTAP）场景就显得力不从心，我们在某银行核心系统DB2 for LUW迁移到ADB PG时就遇到类似问题，因此我们提出ADB PG+RDS PG混搭技术架构，来解决客户此类HTAP需求。该混搭架构的精髓在于扬长避短，充分发挥分析型数据库和交易型数据库的长处和特性，分析型数据库专注于数据加工跑批场景，然后批量加工的结果数据卸载到RDS PG，通过RDS PG对外提供高并发对客交易服务。
