官方博客-第17页-阿里云开发者社区

  • 2024-05-15
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    真·异地多活架构的实现用PolarDB-X

    今天我们这篇文章重点来说一下,对于一个分布式数据库,在异地多活架构中,起到了一个什么样的角色;对于其中的问题,解法是什么。

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  • 2024-05-15
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    通过日志服务实现数据库MySQL入湖OSS实践

    本文为您介绍如何使用日志服务来实现MySQL数据库入湖OSS。

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  • 2024-05-15
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    谈谈PolarDB-X在读写分离场景的实践

    针对写少读多的业务,本文采用读写分离的方式,将读写流量做分流,减轻主实例的压力,同时利用只读库横向的扩展能力,快速提升读性能。

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  • 2024-05-15
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    泛娱乐直播平台的数据库选型和场景解决方案

    直播平台的数据库选型要考虑流量波动、数据规模和实时性需求,如使用Redis的Sorted Set处理实时排行榜,List处理用户关注列表,使用分布式数据库PolarDB-X处理核心业务数据,AnalyticDB进行大数据分析。通过这些技术和策略,直播平台能够应对复杂的业务需求和流量挑战。

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  • 2024-05-15
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    PolarDB-X的in常量查询

    作者:越寒场景实际场景中经常需要根据一些常量指标做IN查询,并且IN值往往是分区键。例如在电商场景中,有两张表,买家表与订单表。订单的具体信息会记录到订单表中,该表按照订单ID进行哈希拆分;买家表则会保存买家ID及其关联的订单ID。一个买家经常需要查询其已购买的所有订单,一种普遍的做法是首先查询买家...

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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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    PolarDB-X 热点优化系列 (一):如何支持淘宝库存热点更新

    本文主要介绍PolarDB-X中支持热点行的优化思路和基本使用。

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  • 2024-05-15
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    【最佳实践】使用CloudLens排查日志时间解析错误问题

    本文主要介绍如何使用CloudLens for SLS定位和解决iLogtail日常使用中的常见问题之一:日志时间解析错误问题。

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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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