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ADBPG优化基础（一）ORCA优化器
AnalyticDB PostgreSQL(ADBPG)就是一堆并行的PostgreSQL？当然不是！ADBPG作为一个基于PostgreSQL的Massively Parallel Processing(MPP)全并行架构的分析型数据库，针对数据分析场景在很多方面得到了加强。如双优化器(GPORC...
3步教你在云服务器上做Github DevOps部署
本文指导您使用阿里云DevOps工具云效，将Github中托管的代码部署在云服务器ECS中，使得用户能够在互联网公网中访问个人应用服务。文章来自云服务器ECS开发实践征文活动用户投稿，已获得作者（昵称秋天）授权发布。
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。
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。
PolarDB-X on OSS: 冷热数据分离存储
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。
谈谈PolarDB-X在读写分离场景的实践
针对写少读多的业务，本文采用读写分离的方式，将读写流量做分流，减轻主实例的压力，同时利用只读库横向的扩展能力，快速提升读性能。
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...
PolarDB-X的in常量查询
作者：越寒场景实际场景中经常需要根据一些常量指标做IN查询，并且IN值往往是分区键。例如在电商场景中，有两张表，买家表与订单表。订单的具体信息会记录到订单表中，该表按照订单ID进行哈希拆分；买家表则会保存买家ID及其关联的订单ID。一个买家经常需要查询其已购买的所有订单，一种普遍的做法是首先查询买家...
