2024-05-15
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基于阿里云RDS PostgreSQL打造实时用户画像推荐系统(varbitx))

用户画像在市场营销的应用重建中非常常见,已经不是什么新鲜的东西,比较流行的解决方案是给用户贴标签,根据标签的组合,圈出需要的用户。通常画像系统会用到宽表,以及分布式的系统。宽表的作用是存储标签,例如每列代表一个标签。但实际上这种设计不一定是最优或唯一的设计,本文将以PostgreSQL数据库为基础,给大家讲解一下更加另类的设计思路,并且看看效率如何。

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2024-05-15
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PolarDB-X 与 DRDS 的区别

PolarDB-X 2.0(以下简称PolarDB-X)与DRDS(DRDS也称为PolarDB-X 1.0)都是阿里云上的分布式数据库产品。看起来她们都是Share-Nothing的架构,用水平扩展来解决单机数据库瓶颈问题。很多同学因此会有疑惑,她们俩到底有什么样的区别?

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2024-05-15
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SQL Query Plan在Presto中的缓存设计与实现

阿里云日志服务(SLS)提供一站式数据采集、加工、查询分析、告警、可视化与投递等功能,其中查询分析以简单统一的接口提供大规模数据的查询、计算和分析能力,深受用户喜爱。 目前,分析系统每天接收5+亿次SQL查询请求,在底层,分析系统基于Presto内核,其中Coordinator节点上负载尤其严重,其...

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2024-05-15
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基于云数据库ClickHouse 搭建游戏行业用户行为分析系统实践

游戏行业用户流量的引入及长期留存和活跃是衡量游戏商业转化能力的必要条件和重要衡量指标。新游戏投放市场后通常会持续性进行运营推广和迭代优化,需要完善的运营体系来支撑运营。本文重点阐述如何使用云数据库 ClickHouse 作为核心数仓同步离线和实时数据来构建用户分析系统,以及如何通过用户分析系统来分析用户行为常用场景实践案例,指导游戏行业客户构建和使用行为分析系统,达到提高游戏用户留存率和活跃度的目标。

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2024-05-15
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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、...

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2024-05-15
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实践教程之快速使用PolarDB-X

PolarDB-X 为了方便用户体验,提供了免费的实验环境,您可以在实验环境里体验 PolarDB-X 的安装部署和各种内核特性。除了免费的实验,PolarDB-X 也提供免费的视频课程,手把手教你玩转 PolarDB-X 分布式数据库。

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2024-05-15
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我们在数据库上做全链路灰度的方式

本文介绍了MSE提供的数据库层面的灰度能力。

2024-05-15
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Lindorm:时序数据“存、算、管、用”的最佳实践

本文档介绍Lindorm时序引擎在时序数据的存储、计算、管理、应用上的最佳实践。

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2024-05-15
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实践教程之在PolarDB-X中进行Online DDL

PolarDB-X 为了方便用户体验,提供了免费的实验环境,您可以在实验环境里体验 PolarDB-X 的安装部署和各种内核特性。除了免费的实验,PolarDB-X 也提供免费的视频课程,手把手教你玩转 PolarDB-X 分布式数据库。

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