官方博客-第10页-阿里云开发者社区

  • 2024-05-15
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    DataphinV3.14全新升级:数据研发突破全域覆盖,资产治理更加灵活可控

    DataphinV3.14支持传统数据库调用,带来全新高效研发体验,及时全面的数据保护、自定义监控和审批让数据治理更灵活自由。

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  • Flink+Paimon+Hologres 构建实时湖仓数据分析

    本文整理自阿里云高级专家喻良,在 Flink Forward Asia 2023 主会场的分享。

  • 大数据分析平台之 OLAP 架构的最佳实践

    本文将分享聚水潭云原生 OLAP 架构的最佳实践。

  • 2024-08-16
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    让X不断延伸, 从跨AZ到跨Region再到跨Cloud

    本文从“空间”这一维度,聊一聊PolarDB-X在跨空间部署能力上的不断发展和延伸,以及在不同空间范围下的高可用和容灾能力,并着重介绍一下最新的产品能力——GDN(Global Database Network)。

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    基于 Hologres+Flink 的曹操出行实时数仓建设

    本文主要介绍曹操出行实时计算负责人林震,基于 Hologres+Flink 的曹操出行实时数仓建设的解决方案分享。

  • 2024-05-15
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    走进RDS之MySQL内存分配与管理(中)

    MySQL内存分配与管理总体上分为上中下三篇介绍,本篇为中篇,主要介绍 InnoDB 的内存构成和使用,代码版本主要基于8.0.25。

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  • 2024-05-15
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    充分发挥 SQL 能力

    MaxCompute(ODPS)SQL 发展到今天已经颇为成熟,作为一种 SQL 方言,可以高效地应用在各种数据处理场景。本文尝试独辟蹊径,强调通过灵活的、发散性的数据处理思维,就可以用最基础的语法,解决复杂的数据场景。

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    数据库索引回表困难,揭秘PolarDB存储引擎优化技术

    PolarDB分布式版存储引擎采用CSM方案均衡资源开销与可用性。

  • 2024-08-06
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    AnalyticDB for MySQL:AI时代实时数据分析的最佳选择

    阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL(ADB-M)与被OpenAI收购的实时分析数据库Rockset对比,两者在架构设计上有诸多相似点,例如存算分离、实时写入等,但ADB-M在多个方面展现出了更为成熟和先进的特性。ADB-M支持更丰富的弹性能力、强一致实时数据读写、全面的索引类型、高吞吐写入、完备的DML和Online DDL操作、智能的数据生命周期管理。在向量检索与分析上,ADB-M提供更高检索精度。ADB-M设计原理包括分布式表、基于Raft协议的同步层、支持DML和DDL的引擎层、高性能低成本的持久化层,这些共同确保了ADB-M在AI时代作为实时数据仓库的高性能与高性价比

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