2024-05-15
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从Citus深度解密如何基于PostgreSQL做分布式数据库

前言分布式数据库能够解决海量数据存储、超高并发吞吐、大表瓶颈以及复杂计算效率等单机数据库瓶颈难题,当业务体量即将突破单机数据库承载极限和单表过大导致性能、维护问题时,分布式数据库是解决上述问题的高性价比方案。数据库作为分布式改造的最大难点,就是"和使用单机数据库一样使用分布式数据库",这也一直是广大...

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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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【最佳实践】使用CloudLens排查iLogtail重启问题

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:iLogtail异常重启问题。

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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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【最佳实践】iLogtail使用Grok语法解析日志

目标读者数字化系统开发运维(DevOps)工程师、稳定性工程师(SRE)、可观测平台运维人员等。背景介绍日志的形式往往多种多样,如果只是简单的读入日志数据,将很难进行搜索、分析及可视化。将原始的日志数据解析为结构化的数据,将大幅提升数据的可用性,方便用户进行快捷的“字段-值”的查询和分析。最基础的解...

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2024-05-15
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基于业务的告警管理最佳实践

本文主要介绍了SLS告警管理中心的业务概念和功能。

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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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K8s挂载PVC日志采集“轻量级”玩法

本文介绍一种使用K8s挂载PVC日志采集时的轻量级部署方式。

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