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。
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。
本文将深入探讨 PolarDB-X 列存查询引擎的分层缓存解决方案,以及其在优化 ORC 列存查询性能中的关键作用。
本文详细记录了作者在处理HSF调用异常问题的过程中,从初步怀疑死锁到最终发现并解决活锁问题的全过程。
本次实验主要体验RDS通用云盘的三项核心能力:IO加速、IO突发和数据归档。首先创建实验资源,包括RDS MySQL实例和ECS实例,耗时约5分钟。接着通过sysbench导入数据并配置安全设置。 在体验阶段,我们对比了开启和关闭IO加速及IO突发功能对RDS性能的影响,观察到QPS有显著差异。最后,通过将数据从云盘迁移到OSS中,展示了冷存层的数据归档功能,并进行RDS硬盘缩容,验证了其成本优势。整个实验过程详细记录了每一步操作,确保用户能直观感受到RDS通用云盘带来的性能提升和成本优化。
聚焦近日OpenAI的大规模K8s集群故障,介绍阿里云容器服务与可观测团队在大规模K8s场景下我们的建设与沉淀。以及分享对类似故障问题的应对方案:包括在K8s和Prometheus的高可用架构设计方面、事前事后的稳定性保障体系方面。
从架构演进、网关优化到可观测体系构建等,UU 跑腿的云原生化,让 80% 的微服务轻松上云,还做到了 1 分钟弹性伸缩,实现了 80% 的运维成本降低。
是否还记得 2022 年 K8s Ingress Nginx 披露了的 3 个高危安全漏洞(CVE-2021-25745, CVE-2021-25746, CVE-2021-25748),并在那一年宣布停止接收新功能 PR,专注修复并提升稳定性。
MCP 的价值是统一了 Agent 和 LLM 之间的标准化接口,有了 MCP Server 的托管以及开发态能力只是第一步,接下来重要的是做好 MCP 和 Agent 的集成,FunctionAI 即将上线 Agent 开发能力,敬请期待。