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...
PolarDB-X 分布式数据库,采用集中式和分布式一体化的架构,为了能够灵活应对混合负载业务,作为数据存储的 Data Node 节点采用了多种数据结构,其中使用行存的结构来提供在线事务处理能力,作为 100% 兼容 MySQL 生态的数据库,DN 在 InnoDB 的存储结构基础上,进行了深度优化,大幅提高了数据访问的效率。
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。
本文为 iLogtail 开源两周年的实践案例分享,讨论了 iLogtail 作为日志采集工具的优势,包括它在性能上超越 Filebeat 的能力,并通过一系列优化解决了在生产环境中替换 Filebeat 和 Logstash 时遇到的挑战。
在 Apache Dubbo 3.3.0 版本之后,官方推出了全新升级的 Triple X 协议,全面支持 HTTP/1、HTTP/2 和 HTTP/3 协议。本文将围绕 Triple 协议对 HTTP/3 的支持进行详细阐述,包括其设计目标、实际应用案例、性能测试结果以及源码架构分析等内容。
DNS 解析日志是一种记录 DNS 请求和响应的基础信息,监控 DNS 服务可以帮助用户识别网络活动并保持系统安全。日志审计服务支持采集 DNS 内网解析日志、公网权威解析日志、GTM 日志。理解 DNS 日志的字段含义,洞察 DNS 日志背后所代表的网络信息,既可以帮助发现和诊断 DNS 解析相关的问题,还可以检测和识别潜在的安全威胁。
针对雅迪“云销通App”的需求与痛点,本文将介绍阿里云瑶池数据库DMS+PolarDB for AI提供的一站式Data+AI解决方案,助力销售人员高效用数,全面提升销售管理效率。
随着企业对云服务的广泛应用,数据安全成为重要课题。通过对云上数据进行敏感数据扫描和保护,可以有效提升企业或组织的数据安全。本文主要基于阿里云的数据安全中心数据识别功能进行深入实践探索。通过对商品购买日志的模拟,分析了如何使用阿里云的工具对日志数据进行识别、脱敏(3 种模式)处理和基于 StoreView 的查询脱敏方式,从而在保障数据安全的同时满足业务需求。通过这些实践,企业可以有效降低数据泄漏风险,提升数据治理能力和系统安全性。
对于正在使用 GitLab 国际站托管代码的企业和研发团队,除迁移至极狐 GitLab 外,国内其他主流的 DevOps 平台也具有完备的产品能力,为开发者提供了更多的选择。其中,阿里云云效也提供了针对常见代码托管平台如 GitHub、GitLab 简单便捷的迁移方案,帮助用户快速完成核心代码数据的迁移,确保代码资产安全。