使用DataWorks将PolarDB-X中的数据同步到MaxCompute
MaxCompute是适用于数据分析场景的云数据仓库，适用于大型互联网企业的数据仓库和BI分析、网站的日志分析、电子商务网站的交易分析、用户特征和兴趣挖掘等。大数据开发治理平台 DataWorks 基于MaxCompute / EMR / MC-Hologres 等大数据计算引擎，为客户提供专业高效、安全可靠的一站式大数据开发与治理平台。本文介绍 PolarDB-X 与 MaxCompute 系统的快速对接方式，方便您对在线业务数据进行大数据分析。
实践教程之使用PolarDB-X与Flink搭建实时数据大屏
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。
本期实验将指导您使用 PolarDB-X 与Flink搭建实时数据大屏。
源码解读：semi join如何避免拉取大表数据？（一）
Hash join是解决复杂join的一个重要手段，但其无法避免拉取左右两端的数据到计算层进行计算，导致某些场景下执行效率不高。作为一种补充，bka join则可以利用OLTP数据库中的索引，通过join构造inner表的predicate命中表索引，在某些场景下有比较好的join效率。PolarDB-X是面向HTAP设计的分布式数据库，在复杂查询时也会重点考虑利用数据库的索引信息来提升join的查询效率，因此有了本文的semi bka join。
【Paper Reading】DEPART：分布式KV存储系统的副本解耦方案
基于LSM-tree的键值存储系统是
NewSQL/NoSQL产品中最常用的底层存储方案，对其进行研究具有重要意义与应用价值。论文针对 分布式键值系统首次提出了副本解耦的思想，在多副本容错机制下能够实现副本数据的高效管理，从而显著提升系统性能。并且论文提出的技术可以应用到Cassandra、TiKV、ScyllaDB等系统中。本次分享将和大家一起讨论基于副本解耦的分布式键值系统的设计实现方案，并探讨未来的推广应用。
沉浸式学习PostgreSQL|PolarDB 7: 移动社交、多媒体、内容分发、游戏业务场景, 跨地域多机房的智能加速
在移动社交、多媒体、内容分发业务场景中, 如果用户要交互的内容都在中心网络(假设深圳), 现在用户流动非常频繁, 当用户从深圳出差到北京, 因为网络延迟急剧增加, 他的访问体验就会变得非常差.
网络延迟对游戏业务的影响则更加严重.
为了解决这个问题, 企业会将业务部署在全国各地, 不管用户在哪里出差, 他都可以就近访问最近的中心.
由于标记用户的只有IP地址, 怎么根据用户的接入IP来判断他应该访问哪个中心呢? 通过这个实验, 大家可以了解到在数据库中如何存储IP地址范围和各中心IDC的映射关系, 以及如何根据用户的来源IP(接入IP)来判断他应该去哪个中心IDC访问.
