官方博客-第17页-阿里云开发者社区

  • 2024-05-15
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    企业级事务处理与分析处理一体化方案

    本文为您介绍基于专有云敏捷版数据库场景DBStack搭建企业级事务处理与分析处理一体化方案。

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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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    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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    PolarDB-X SQL限流 (二)

    当前PolarDB-X正在全面对接阿里云 ''数据库自治服务 DAS",PolarDB-X限流能力将会以白屏化的方式提供给用户,经一步提升用户体验,降低使用门槛。

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  • 2024-05-15
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    基于图数据库搭建企业级的推荐类系统

    本文为您介绍基于专有云敏捷版数据库场景DBStack和图数据库搭建企业级推荐类系统。

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  • 2024-05-15
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    PolarDB-X用15M内存跑1G的TPCH

    在数据时代,过多耗内存的大查询都有可能压垮整个集群,所以其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色。而PolarDB-X 作为一款分布式数据库,其面对的数据可能从TB到GB字节不等,同时又要支持TP和AP Workload,要是在计算过程中内存使用不当,不仅会造成TP和AP相互影响,严重拖慢响应时间,甚至会出现内存雪崩、OOM问题,导致数据库服务不可用。CPU和MEMORY相对于网络带宽比较昂贵,所以PolarDB-X 代价模型中,一般不会将涉及到大量数据又比较耗内存的计算下推到存储DN,DN层一般不会有比较耗内存的计算。这样还有一个好处,当查询性能低的时候,无状态的CN节点做弹性扩容代价相对于DN也低。鉴于此,所以本文主要对PolarDB-X计算层的内存管理进行分析,这有助于大家有PolarDB-X有更深入的理解。

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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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  • 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。

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