表格存储(Tablestore) NoSQL数据库
在人工智能艺术的领域,创新的火花从未停止闪耀。Stable Diffusion作为当前最为前沿的文本到图像技术之一,已经打开了艺术创作的新门户。但是,随着生成的图像数量日益增长,如何有效地管理和再创作这些作品成为了新的挑战。今天,我要为大家介绍一个我们开发的 Stable Diffusion 插件:aliyun-tablestore-tool-sd-manager-extension,它不仅提高了图像创作的效率,更带来了全新的图像管理体验。
# 前言 订单场景是商业公司中最核心的场景之一,具体如购物订单、外卖订单、交易流水、设备信息等等。 技术负责人在进行订单场景技术选型时候需要在各个维度进行架构决策,会对成本、性能、规模、运维、研发效率、扩展性等各个方面进行综合考虑和取舍。 根据接入我们产品的用户经验来看,在业务初期数据规模较小,基本上 MySQL 类产品能够通吃所有需求,很少遇到瓶颈或问题。随着业务规模增长,会有越来越多的问题暴
本文将大量用户和业务在使用表格存储(Tablestore)的多元索引时候遇到的问题总结为最佳实践提供给大家。
当我们的应用服务遇到网络抖动、服务端进行分区分裂等问题时候,会出现请求超时或者失败。Tablestore的SDK里默认配置支持一些基本的重试逻辑,但是并不能满足所有业务,因此这里介绍一下常见语言的SDK中如何自定义进行重试。JAVA构造Client,传入指定的重试策略。ClientConfiguration clientConfiguration = new ClientConfiguration
前言 本篇文章主要记录业务上的一个TermsQuery优化和分析的过程和一些思考。 在使用ES的时候,经常会遇到慢查询,这时候可以利用profile进行分析,当利用profile也查看不出什么端倪时候,可以尝试通过阅读代码查看查询为什么这么慢。如下是一个我们内部业务的一个慢查询,经常出现4s左右的延时,一模一样的查询,但是延时不一样,且很难复现。 { "from": 0,
从最早的互联网高速发展、到移动互联网的爆发式增长,再到今天的产业互联网、物联网的快速崛起,各种各样新应用、新系统产生了众多订单类型的需求,比如购物订单、交流流水,外卖订单、支付账单、设备信息等。数据范围不仅越来越广,而且数据量越来越大,原有的经典架构方案已经很难满足当前新的业务场景。在新的需求下,对存储规模、开发效率、查询功能、未来扩展性等众多方面提出了更高的要求,要设计一款可靠稳定且扩展性好
Elasticsearch是一款优秀的开源企业级搜索引擎,其查询接口主要为Search接口,提供了丰富的各类查询、排序、统计聚合等功能。本文将要介绍的是另一个查询接口SearchScroll,同时介绍一下我们在这方面做的一些性能和稳定性等方面的优化工作。 Elasticsearch的SearchScroll接口可用于从索引中检索大量数据,或者是所有的数据,值得注意的是Elasti
表格存储Tablestore是阿里云自研的结构化数据存储平台,提供海量结构化数据存储以及快速的查询和分析服务。表格存储Tablestore的分布式存储和强大的索引引擎能够支持PB级存储、千万TPS以及毫秒级延迟的服务能力。阿里云对象存储服务(Object Storage Service,简称 OSS),是阿里云提供的海量、安全、低成本、高可靠的云存储服务。 网
表管理接口概述 API 描述 createTable 创建表 deleteTable 删除表 listTable 列出实例下的所有表 updateTable 更新表(在表被创建之后,动态的更改表的配置或预留吞吐量)
表格存储Tablestore是阿里云自研的结构化数据存储平台,提供海量结构化数据存储以及快速的查询和分析服务。表格存储Tablestore的分布式存储和强大的索引引擎能够支持PB级存储、千万TPS以及毫秒级延迟的服务能力。
使用jdk10在idea中进行Elasticsearch的源码修改。
本文将会给大家介绍如何开发一个简单的即时通讯系统(IM)。 # 为什么不简单 > 我们的站点加一个即时通讯(IM)的功能,那么我们怎么做? 在回家的路上,问了同是实习生(网络方向)的舍友这样一个问题,他回答:`“很简单,只需要在服务端保存一个list,收到一个人的message后,我转发给list中指定的另一个人就好啦”` 接着,我们讨论了一晚上下面的几个问题 1.
本文将会给大家介绍如何开发一个简单的即时通讯系统(IM)。 Timeline 模型是 TableStore团队针对消息数据场景所新创的一个数据模型,它的特色在于能够满足消息数据场景对消息保序、海量消息存储、实时同步的特殊需求。