2024-05-15
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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...

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2024-05-15
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基于阿里云RDS PostgreSQL打造实时用户画像推荐系统(varbitx))

用户画像在市场营销的应用重建中非常常见,已经不是什么新鲜的东西,比较流行的解决方案是给用户贴标签,根据标签的组合,圈出需要的用户。通常画像系统会用到宽表,以及分布式的系统。宽表的作用是存储标签,例如每列代表一个标签。但实际上这种设计不一定是最优或唯一的设计,本文将以PostgreSQL数据库为基础,给大家讲解一下更加另类的设计思路,并且看看效率如何。

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2024-05-15
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基于CEN-TR实现多种云上组网方案

基于CEN-TR可以实现灵活地组网方案,在面向不同客户业务场景可以选择不同的组网策略。本文介绍了从最简单的VPC互联到各种复杂的组网方案,适用于不同规模企业在网络组网这块的需求。

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2024-05-15
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湖仓一体架构EMR元数据迁移DLF

通过EMR+DLF数据湖方案,可以为企业提供数据湖内的统一的元数据管理,统一的权限管理,支持多源数据入湖以及一站式数据探索的能力。本方案支持已有EMR集群元数据库使用RDS或内置MySQL数据库迁移DLF,通过统一的元数据管理,多种数据源入湖,搭建高效的数据湖解决方案。

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2024-05-15
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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。

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2024-05-15
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AnalyticDB PostgreSQL基于DMS数据ETL链路开发

PostgreSQL数据库目前被广泛应用于企业的在线业务,这款数据库以其高度的稳定性和完善的产品能力被业界高度赞誉和广泛接受。 本文介绍了两款PostgreSQL引擎的数据库是如何完成一套标准的数据链路同步,开发并让企业可以同时享受PostgreSQL在OLTP & OLAP的场景下的全面能力。

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2024-05-15
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PolarDB 开源版 使用pgpool-II实现透明读写分离

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 使用pgpool-II实现透明读写分离.pgpoo...

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2024-05-15
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SQL Query Plan在Presto中的缓存设计与实现

阿里云日志服务(SLS)提供一站式数据采集、加工、查询分析、告警、可视化与投递等功能,其中查询分析以简单统一的接口提供大规模数据的查询、计算和分析能力,深受用户喜爱。 目前,分析系统每天接收5+亿次SQL查询请求,在底层,分析系统基于Presto内核,其中Coordinator节点上负载尤其严重,其...

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2024-05-15
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PolarDB-X 与 DRDS 的区别

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?

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