官方博客-第77页-阿里云开发者社区

  • 2024-05-15
    480

    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。

    480
  • 2024-05-15
    289

    通过定时SQL提取阿里云API网关访问日志指标

    背景阿里云API网关服务提供API托管服务,提供了强大的适配和集成能力,可以将各种不同的业务系统API实现统一管理。API网关同时支持将API访问日志一键存储到日志服务,通过日志服务强大的查询分析能力,用户可以针对访问日志自定义计算多种指标,监测服务运行情况。继而通过定时SQL将结果指标直接存储到时...

    289
  • 2024-05-15
    321

    实践教程之将PolarDB-X与大数据等系统互通

    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。

    321
  • 2024-05-15
    505

    长路漫漫, 从Blink-tree 到Bw-tree (上)

    在前面的文章 路在脚下, 从BTree 到Polar Index中提到, 我们已经将InnoDB 里面Btree 替换成Blink Tree, 高并发压力下, 在标准的TPCC 场景中最高能够有239%的性能提升, 然后我们对InnoDB 的file space模块也进行了优化, 在分配新pag...

    505
  • 2024-05-15
    590

    基于业务的告警管理最佳实践

    本文主要介绍了SLS告警管理中心的业务概念和功能。

    590
  • 2024-05-15
    541

    真·异地多活架构的实现用PolarDB-X

    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。

    541
  • 2024-05-15
    382

    使用Logtail采集MQTT协议数据

    本文主要介绍如何使用Logtail来采集MQTT协议的数据。

    382
  • 2024-05-15
    503

    ADBPG优化基础(二)SQL优化

    承接上一篇,这次跟大家分享一些与SQL优化相关的经验,希望能够帮助大家了解如果更有效率的使用ADBPG数据库。ADBPG数据库使用基于成本(cost-based)的优化器,像其他的数据库一样,在生成计划时会考虑联接表行数、索引、相关字段基数等因素,除此之外,优化器还会考虑数据所在的segment节点...

    503
  • 2024-05-15
    458

    Kubernetes 文件采集实践:Sidecar + hostPath 卷

    在Kubernetes 日志查询分析实践中,我们介绍了如何通过 DaemonSet 方式部署 logtail 并采集标准输出/文件两种形式的数据。DaemonSet 部署的优势在于其能够尽可能地减少采集 agent 所占用的资源且支持标准输出采集,但因为每个 DaemonSet pod 需要负责 n...

    458
  • 1
    ...
    76
    77
    78
    ...
    86
    到第