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1月前
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PolarSearch AutoETL:让数据库内置搜索不再需要搬运工
AI时代,传统检索架构面临延迟高、运维难、一致性差等痛点。PolarSearch是PolarDB原生搜索引擎,结合AutoETL实现集群内毫秒级自动同步,支持搜索视图与Flink SQL ETL两种模式,免去CDC、ES等外部组件,大幅降低工程复杂度与资源成本。
从“查询加速”迈向“数据保鲜”,揭秘PolarDB「增量物化视图」如何实现刷新提速数十倍?
PolarDB MySQL 版正式推出增量物化视图(Incremental Materialized View):仅处理自上次刷新以来的变更数据。在TPC-H 100G基准测试中,相比全量刷新实现数倍至数十倍提速(4表混合JOIN加速32倍、单表聚合加速近11倍)。
千亿行数据下的分页噩梦:PolarDB-X 如何在万级 QPS 场景中实现丝滑查询?
本文聚焦PolarDB-X大订单表分页查询性能瓶颈,提出五大优化洞察:分区裁剪(利用过滤/排序列与时间分区键关联)、索引有序性利用(OR/IN条件拆分早停)、晚期物化减少回表、覆盖索引与存储层优化降IO、索引选择确定性保障稳定性。实测性能提升达百倍,QPS从4千跃升至6万。(239字)
万小智基于PolarDB Supabase一键AI建站,资源成本直降666倍
万小智是阿里云面向中小微企业的AI建站平台,支持“零代码、一分钟生成全栈应用”。为突破Supabase单租户架构的成本瓶颈,其联合PolarDB打造多租户+全链路Serverless方案:基于Schema沙箱隔离、四平面安全管控与秒级弹性伸缩,实现2000租户/集群、成本直降666倍,兼顾强隔离、低成本与开发者体验。
从理解到落地:AI Agent 长期记忆系统的原理、框架与阿里云选型指南
本文深度解析 AI Agent 长期记忆系统的核心架构、主流框架与阿里云选型方案。涵盖短期/会话/长期三层记忆架构、Record & Retrieve 核心流程、向量数据库与知识图谱存储方案,以及 Mem0、OpenViking、OpenClaw、Zep 等主流框架对比。重点介绍阿里云四套长期记忆实践方案:百炼 API、RDS PostgreSQL、PolarDB Mem0 与 Polar Agent Memory,并提供选型建议。
PolarDB 分布式版 AI 助手正式上线!现邀你立即解锁专属“数字 DBA”
PolarDB-X AI助手是云原生数据库PolarDB分布式版推出的智能运维辅助工具,基于大语言模型与分布式数据库专家知识库,集成智能问答、智能诊断、智能巡检三大核心能力。
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1月前
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从 T+1 到秒级:PolarDB 超级物化视图如何让数据“活”起来
PolarDB PostgreSQL版推出“超级物化视图”,通过增量刷新(秒级响应)、分区刷新(计算与数据量解耦)和列存加速(性能提升30–100倍)三大机制,构建覆盖秒级准实时到T+1的多级刷新体系,兼顾高性能、低开销与强一致性。
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1月前
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来自: 数据库
集中式 vs 分布式:数据库选型决策树
专注数据库选型实战,帮你避开分布式“伪刚需”陷阱!本文厘清集中式与分布式本质差异,结合数据量、查询复杂度、运维能力三维度,提供可落地的决策树与真实场景案例,强调“够用、简单、可演进”才是选型核心。
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1月前
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来自: 数据库
分布式数据库架构演进:从集中式到分布式,三大路线一次讲清楚
本文深入浅出解析分布式数据库选型逻辑:厘清集中式与分布式适用边界,剖析分片、事务、一致性三大技术难点,对比分库分表、原生分布式、共享存储集群三类架构。务实提醒——分布式非银弹,够用才是硬道理。
从 T+1 到秒级:PolarDB 超级物化视图如何让数据"活"起来
PolarDB推出“超级物化视图”,融合增量刷新(秒级实时)、分区刷新(时间与数据量解耦)和列存加速(性能提升30–100倍)三大机制,支持从准实时看板到T+1报表的全场景覆盖,无需外部组件,兼顾高性能、低开销与强一致性。(239字)
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