2024-05-15
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详解MySQL字符集和Collation

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。

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2024-05-15
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浅析MySQL代价估计器

代价估计是优化其中非常重要的一个步骤,研究代价估计的原理和MySQL的具体实现对做SQL优化是非常有帮助。本文有案例有代码,由浅入深的介绍了代价估计的原理和MySQL的具体实现。

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2024-05-15
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通过 SLS 实现日志大数据入湖 OSS

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。

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2024-05-15
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基于SLS平台与日志审计构建Cloud SIEM方案

安全事件和事件管理(security information and event management,SIEM)通过对来自各种数据源安全事件的收集和分析,来实现威胁检测、安全事件管理和合规性检测。SIEM是在安全信息管理(SIM)——收集、分析并报告日志数据,与安全事件管理(SEM)——实时分析日志和事件数据以提供威胁监视、事件关联和事件响应的基础上发展而来的。本文为您介绍如何基于SLS平台与日志审计构建Cloud SIEM方案。

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2024-07-01
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5% 消耗,6 倍性能:揭秘新一代 iLogtail SPL 日志处理引擎与 Logstash 的 PK

在本文中,我们将深入探讨为何选择 iLogtail,以及它在 SPL 数据处理方面相较于 Logstash 有何独特优势。通过对比这两款工具的架构、性能以及功能,我们希望能够揭示 iLogtail 如何在日益复杂的日志处理需求中脱颖而出,帮助您做出明智的技术选择。

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2024-05-15
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基于AnalyticDB PostgreSQL的实时物化视图研发实践

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。

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2024-05-15
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走进RDS之MySQL内存分配与管理(中)

MySQL内存分配与管理总体上分为上中下三篇介绍,本篇为中篇,主要介绍 InnoDB 的内存构成和使用,代码版本主要基于8.0.25。

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2024-05-15
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PolarDB-X最佳实践:如何设计一张订单表

本文主要内容是如何使用全局索引与CO_HASH分区算法(CO_HASH),实现高效的多维度查询。

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2024-05-15
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让研发规范管得住,在流水线之上做研发流程

研发规范的目标,是为了解决或降低出现软件危机的风险。但传统流水线受限于工具的定位,无法解决研发规范的落地问题,需要在更高的层面来解决。阿里云云效团队经过内部启发后推出的新产品:云效应用交付平台 AppStack 给出了解决方案,快来使用体验吧!

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