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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DB2下移分布式数据库OceanBase单元化重构最佳实践

DB2下移分布式数据库OceanBase单元化重构最佳实践。

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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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某金融客户核心系统OceanBase数据库性能优化实践

部分金融行业客户的传统核心使用OceanBase替换国外商业数据库的过程中,需要针对业务模型和数据模型进行重构,数据库压测提出了针对单交易耗时和TPS的硬性指标,以下内容是OceanBase数据库调优过程中的一些具体优化实践。

2024-05-15
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长路漫漫, 从Blink-tree 到Bw-tree (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...

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2024-05-15
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ADBPG优化基础(一)ORCA优化器

AnalyticDB PostgreSQL(ADBPG)就是一堆并行的PostgreSQL?当然不是!ADBPG作为一个基于PostgreSQL的Massively Parallel Processing(MPP)全并行架构的分析型数据库,针对数据分析场景在很多方面得到了加强。如双优化器(GPORC...

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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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ADBPG优化基础(二)SQL优化

承接上一篇,这次跟大家分享一些与SQL优化相关的经验,希望能够帮助大家了解如果更有效率的使用ADBPG数据库。ADBPG数据库使用基于成本(cost-based)的优化器,像其他的数据库一样,在生成计划时会考虑联接表行数、索引、相关字段基数等因素,除此之外,优化器还会考虑数据所在的segment节点...

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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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