大数据之路：阿里巴巴大数据实践——大数据领域建模综述
数据建模解决数据冗余、资源浪费、一致性缺失及开发低效等核心问题，通过分层设计提升性能10~100倍，优化存储与计算成本，保障数据质量并提升开发效率。相比关系数据库，数据仓库采用维度建模与列式存储，支持高效分析。阿里巴巴采用Kimball模型与分层架构，实现OLAP场景下的高性能计算与实时离线一体化。
【内含干货PPT下载】DTCC 2020 | 阿里云张鑫：阿里云云原生异地多活解决方案
异地多活，顾名思义就是分布在异地多个站点同时对外提供服务，与传统灾备最主要的区别是“多活”里所有站点都是同时在对外提供服务的。在业务不断复杂化和容灾要求不断严格化的今天，如何实现云原生的异地多活解决方案，成为了中大型企业不得不面对的挑战。在第十一届中国数据库技术大会（DTCC2020）上，阿里云高级数据库专家张鑫就为大家分享了阿里云云原生异地多活解决方案。
数据库的新选择 Amazon Aurora（上）
文章目录
Amazon Aurora
云计算时代 关系型数据库如何实现进化？
Amazon Aurora 是 MySQL 的五倍性能
细看PolarDB
PolarDB 与 Aurora 设计理念如出一辙
PolarDB 性能真的比 Aurora 高吗？
数据库的重新构想
卸载REDO日志：日志即数据库
实践教程之用PolarDB-X搭建一个高可用系统
PolarDB-X 为了方便用户体验，提供了免费的实验环境，您可以在实验环境里体验 PolarDB-X 的安装部署和各种内核特性。除了免费的实验，PolarDB-X 也提供免费的视频课程，手把手教你玩转 PolarDB-X 分布式数据库。
