ADB PG是一个经典MPP数据库,长项在于查询分析处理,面对客户联机分析和联机交易(HTAP)场景就显得力不从心,我们在某银行核心系统DB2 for LUW迁移到ADB PG时就遇到类似问题,因此我们提出ADB PG+RDS PG混搭技术架构,来解决客户此类HTAP需求。该混搭架构的精髓在于扬长避短,充分发挥分析型数据库和交易型数据库的长处和特性,分析型数据库专注于数据加工跑批场景,然后批量加工的结果数据卸载到RDS PG,通过RDS PG对外提供高并发对客交易服务。
AnalyticDB PostgreSQL(ADBPG)就是一堆并行的PostgreSQL?当然不是!ADBPG作为一个基于PostgreSQL的Massively Parallel Processing(MPP)全并行架构的分析型数据库,针对数据分析场景在很多方面得到了加强。如双优化器(GPORC...
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。
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。
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。
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。
PolarDB-X 为了方便用户体验,提供了免费的实验环境,您可以在实验环境里体验 PolarDB-X 的安装部署和各种内核特性。除了免费的实验,PolarDB-X 也提供免费的视频课程,手把手教你玩转 PolarDB-X 分布式数据库。