本文主要介绍Ganos实时热力聚合查询并动态输出热力瓦片能力,依托阿里云PolarDB PostgreSQL产品、ADB PostgreSQL和RDS PostgreSQL 三款数据库建设输出。
代价估计是优化其中非常重要的一个步骤,研究代价估计的原理和MySQL的具体实现对做SQL优化是非常有帮助。本文有案例有代码,由浅入深的介绍了代价估计的原理和MySQL的具体实现。
2023年云栖大会,PolarDB-X 正式发布 2.3.0版本,重点推出PolarDB-X标准版(集中式形态),将PolarDB-X分布式中的DN节点提供单独服务,支持paxos协议的多副本模式、lizard分布式事务引擎,可以100%兼容MySQL。同时在性能场景上,采用生产级部署和参数(开启双1 + Paxos多副本强同步),相比于开源MySQL 8.0.34,PolarDB-X在读写混合场景上有30~40%的性能提升,可以作为开源MySQL的最佳替代选择。
RocketMQ 早期批处理模型存在一定的约束条件,为进一步提升性能,RocketMQ 进行了索引构建流水线改造,同时 BatchCQ 模型和 AutoBatch 模型也优化了批处理流程,提供了更简便的使用体验,快点击本文查看详情及配置展示~
本文分享了AI场景下面临的数据处理与检索挑战及解决方案。AI内容生产涉及数据准备、模型训练、推理及应用四大环节,其中数据准备环节面临数据来源复杂、格式多样及数据量激增的挑战,模型训练环节需解决推理准确性问题,AI应用环节则需克服接口兼容性难题。 为应对这些挑战,阿里云存储OSS与智能媒体管理IMM提供百余种数据处理能力,并升级数据索引功能支持向量检索,助力构建多模态检索应用。此外,还介绍了Serverless数据处理方案,可日均处理百亿级别文件,通过OSS数据索引能力,客户能快速构建RAG检索增强,同时实现多模态检索的搭建,显著提升AI应用的效能和用户体验。
RocketMQ 作为一款流行的分布式消息中间件,被广泛应用于各种大型分布式系统和微服务中,承担着异步通信、系统解耦、削峰填谷和消息通知等重要的角色。随着技术的演进和业务规模的扩大,安全相关的挑战日益突出,消息系统的访问控制也变得尤为重要。然而,RocketMQ 现有的 ACL 1.0 版本已经无法满足未来的发展。因此,我们推出了 RocketMQ ACL 2.0 升级版,进一步提升 RocketMQ 数据的安全性。本文将介绍 RocketMQ ACL 2.0 的新特性、工作原理,以及相关的配置和实践。
本文介绍了 SLS 基本能力,并和开源自建 ELK 做了对比,可以看到 SLS 相比开源 ELK 有较大优势。
像 Unix 命令一样支持多级管道级联,像加工预览一样实时处理查询结果,更便捷的交互,更丰富的算子,更灵活的探索半结构化日志,快来试试使用 SPL 语言查询日志数据吧~
本文从官方的角度逐条解析PolarDB-X在TPC-H列存执行计划的设计要点。这些要点不仅包含了各项优化的原理,还提供了相关的证明与代码实现,希望帮助读者更深入地理解PolarDB-X的列存优化器。