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。
实例安装Ubuntu20.04系统,通过MobaXterm远程连接ECS,同时通过安装宝塔面板和部署LNMP环境,基于Docker搭建了halo博客应用。
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...
PolarDB-X 2.0(以下简称PolarDB-X)与DRDS(DRDS也称为PolarDB-X 1.0)都是阿里云上的分布式数据库产品。看起来她们都是Share-Nothing的架构,用水平扩展来解决单机数据库瓶颈问题。很多同学因此会有疑惑,她们俩到底有什么样的区别?
本文介绍了使用 OTel 官方 SDK 采集 Android、iOS Trace 数据实践。
在即将发布的PolarDB-X 5.4.14版本中,我们将基于OSS存储服务,推出冷热数据分离存储这一新功能。在这一功能的基础上,您可以便捷地将冷数据从源表中剥离出来,归档至更低成本的OSS中,形成一张归档表;归档表支持高效的主键与索引点查、复杂分析型查询,满足高可用、MySQL兼容性和任意时间点闪回等特性。您可以像访问MySQL表一样来访问归档表,也可以用开源大数据产品接入OSS的归档数据。
本文从常见的微服务治理场景出发,从流量路由这个场景入手。先是根据流量路由的实践设计流量路由的 Spec,同时在 Spring Cloud Alibaba 中实践遵循 OpenSergo 标准的流量路由能力。