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PolarDB 开源版 通过pgpointcloud 实现高效孪生数据存储和管理 - 支撑工厂、农业等现实世界数字化|数字孪生, 元宇宙相关业务的虚拟现实结合
背景PolarDB 的云原生存算分离架构, 具备低廉的数据存储、高效扩展弹性、高速多机并行计算能力、高速数据搜索和处理；PolarDB与计算算法结合, 将实现双剑合璧, 推动业务数据的价值产出, 将数据变成生产力。本文将介绍PolarDB 开源版 通过 pgpointcloud 实现高效孪生数据存储...
链路追踪（Tracing）其实很简单——链路成本进阶指南
广义上的链路成本，既包含使用链路追踪产生的数据生成、采集、计算、存储、查询等额外资源开销，也包含链路系统接入、变更、维护、协作等人力运维成本。为了便于理解，本小节将聚焦在狭义上的链路追踪机器资源成本，人力成本将在下一小节（效率）进行介绍。
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。
某运营商核心对客系统迁移PolarDB实践
数据库迁云是一个复杂工程，对于传统企业来说，数据库不仅沉淀业务数据，还沉淀了大量业务逻辑，数据迁移过程复杂，风险高。本文借用客户核心系统数据库迁移到PolarDB为例，介绍数据库迁移过程中遇到的挑战、对应的解决方案，供大家参考。
