官方博客-第12页-阿里云开发者社区

  • 2023-10-07
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    沉浸式学习PostgreSQL|PolarDB 18: 通过GIS轨迹相似伴随|时态分析|轨迹驻点识别等技术对拐卖、诱骗场景进行侦查

    本文主要教大家怎么用好数据库, 而不是怎么运维管理数据库、怎么开发数据库内核.

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  • 2024-05-15
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    线程操纵术之更优雅的并行策略

    本文详细介绍了并行编程以及一些并行问题案例中的真实业务场景。

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  • 2024-05-15
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    深度|庖丁解InnoDB之Buffer Pool

    聚焦在Buffer Pool的本职功能上,从其提供的接口、内存组织方式、Page获取、刷脏等方面进行介绍

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  • 126013

    PolarDB闪电助攻,《香肠派对》百亿好友关系实现毫秒级查询

    PolarDB分布式版助力《香肠派对》实现百亿好友关系20万QPS的毫秒级查询。

  • 2024-08-15
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    MySQL实现并发控制的过程

    数据库系统到底是怎么进行并发访问控制的?本文以 MySQL 8.0.35 代码为例,尝试对 MySQL 中的并发访问控制进行整体介绍。

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  • 2024-10-21
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    浅析MySQL优化器统计信息

    本文基于MySQL 8.0.34版本的源代码,详细介绍了MySQL中统计信息的计算和更新机制。文章首先概述了`records_per_key`统计信息在代价估计和Join Reorder算法中的重要性,接着了InnoDB统计信息的存储和计算方法,包括表级和索引级的统计信息。文章还介绍了统计信息的采样算法,特别是重要性采样在减少估计方差中的应用。此外,文章讨论了统计信息的更新时机,包括手动更新和自动更新。最后,文章简要介绍了直方图和其它统计信息,如表在内存中的占比估计,并通过实例展示了如何使用optimizer trace来分析查询优化过程。希望本文能帮助读者更好地理解MySQL的优化器。

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    拥抱Data+AI|破解电商7大挑战,DMS+AnalyticDB助力企业智能决策

    本文为数据库「拥抱Data+AI」系列连载第1篇,该系列是阿里云瑶池数据库面向各行业Data+AI应用场景,基于真实客户案例&最佳实践,展示Data+AI行业解决方案的连载文章。本篇内容针对电商行业痛点,将深入探讨如何利用数据与AI技术以及数据分析方法论,为电商行业注入新的活力与效能。

  • 2024-11-26
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    云上数据安全保护:敏感日志扫描与脱敏实践详解

    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。

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  • 2024-11-29
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    分布式读写锁的奥义:上古世代 ZooKeeper 的进击

    本文作者将介绍女娲对社区 ZooKeeper 在分布式读写锁实践细节上的思考,希望帮助大家理解分布式读写锁背后的原理。

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