PolarDB PostgreSQL版Serverless技术原理解读
数据库是现代企业IT系统中非常重要的一部分。在创建数据库时，客户往往需要比较保守地去配置数据库集群的资源，包括CPU、内存、存储以及连接数等多种参数配置，以确保业务能够在波峰和波谷都能平稳运行。在这种情况下，客户购买的集群资源在业务波谷时期会被闲置，导致整体成本偏高；而在业务压力增长阶段，集群资源又应对不足。Serverless数据库可以很好地解决这个问题。它能够让数据库集群资源随客户业务负载动态弹性扩缩，将客户从复杂的业务资源评估和运维工作中解放出来。 本文描述PolarDB PostgreSQL版Serverless的构建中, 如何实现弹得快、弹得准、弹得稳、弹得广的几个关键技术点。
mysql 设置环境变量与未设置环境变量连接数据库的区别
设置与未设置MySQL环境变量在连接数据库时主要区别在于命令输入方式和系统便捷性。设置环境变量后，可直接使用`mysql -u 用户名 -p`命令连接，而无需指定完整路径，提升便利性和灵活性。未设置时，需输入完整路径如`C:\Program Files\MySQL\...`，操作繁琐且易错。为提高效率和减少错误，推荐安装后设置环境变量。[查看视频讲解](https://www.bilibili.com/video/BV1vH4y137HC/)。
prometheus的查询接口Instant queries 的缺点
Prometheus Instant queries 是一种实时的查询接口，它允许你在 Prometheus 中立即查询时间序列数据，而不需要像使用 PromQL 表达式一样定义监控规则。虽然 Instant queries 提供了方便的实时数据查询功能，但也有一些缺点需要考虑： 性能影响：Instant queries 可能会对 Prometheus 服务器的性能产生影响，特别是在处理大量的并发查询时。因为实时查询需要即时计算时间序列数据，可能会增加服务器的负载，导致性能下降。 资源消耗：Instant queries 需要消耗服务器的资源，包括 CPU 和内存等。如果频繁进行大量的实时
Redis经典问题：缓存击穿
本文探讨了高并发系统中Redis缓存击穿的问题及其解决方案。缓存击穿指大量请求同一未缓存数据，导致数据库压力过大。为解决此问题，可以采取以下策略：1) 热点数据永不过期，启动时加载并定期异步刷新；2) 写操作加互斥锁，保证并发安全并设置查询失败返回默认值；3) 预期热点数据直接加缓存，系统启动时加载并设定合理过期时间；4) 手动操作热点数据上下线，通过界面控制缓存刷新。这些方法能有效增强系统稳定性和响应速度。
介绍下InnoDB的锁机制？
InnoDB存储引擎的锁分为共享锁（S锁，读锁）和排他锁（X锁，写锁）。共享锁允许多个事务并发读取数据，不允许修改；排他锁允许读取和修改数据，阻止其他事务加锁。SELECT ... LOCK IN SHARE MODE和SELECT ... FOR UPDATE分别用于获取共享锁和排他锁。此外，还有意向锁（IX，IS）用于协调行级锁和表级锁的并发问题，意向锁在事务请求锁时自动获取。记录锁锁定索引记录，插入记录锁用于插入操作前的间隙锁定，而AUTO-INC锁确保自增列的有序性。
你写的每条SQL都是全表扫描吗
你写的每条SQL都是全表扫描吗？如果是，那MySQL可太感谢你了，每一次SQL执行都是在给MySQL上压力、上对抗。MySQL有苦难言：你不知道索引吗？你写的SQL索引都失效了不知道吗？慢查询不懂啊？建那么多索引干嘛呢。。。
PolarDB安装体验
在尝试安装PolarDB的过程中，遇到了下载问题和安装障碍。官网下载页面不支持wget或curl下载rpm包，对CentOS7用户不友好。转而使用pxd安装方法，但遇到了两处障碍：1) 在安装mysql-client时，yum install mysql-shell失败，可能由于阿里云源的问题；2) pxd tryout命令执行出错，需将普通用户添加到docker用户组或使用root用户，文档未明确指出。安装过程中需要额外解决这些问题。
MySQL读写分离技术深度解析
在高并发、大数据量的互联网应用环境中，数据库作为数据存储的核心组件，其性能直接影响着整个系统的运行效率。MySQL作为最常用的开源关系型数据库之一，虽然功能强大，但在处理大量并发读写请求时，单点服务器的性能瓶颈逐渐显现。为了解决这一问题，MySQL读写分离技术应运而生，成为提升数据库性能、实现负载均衡的有效手段。
活动报名｜ClickHouse Hangzhou User Group第一届Meetup来啦～
ClickHouse Hangzhou User Group第一届Meetup来啦～
瑶池数据库微课堂｜RDS MySQL经济版 vs 自建MySQL性能压测与性价比分析
本期视频介绍如何在瑶池数据库控制台一键快速搭建资源完全对等的环境，对经济版（ARM架构）RDS MySQL与部署在ECS实例（X86架构）的自建MySQL基于Sysbench进行性能压测，实时动态查看性能、价格和性价比结果。
瑶池数据库微课堂｜PolarDB/RDS+ADB Zero-ETL：一种免费、易用、高效的数据同步方式
Zero-ETL是阿里云瑶池数据库提供的服务，旨在简化传统ETL流程的复杂性和成本，提高数据实时性。降低数据同步成本，允许用户快速在AnalyticDB中对PolarDB数据进行分析，降低了30%的数据接入成本，提升了60%的建仓效率。Zero-ETL特性包括免费的PolarDB MySQL联邦分析和PolarDB-X元数据自动同步，提供一体化的事务处理和数据分析，并能整合多个数据源。用户只需简单配置即可实现数据同步和实时分析。
阿里云数据库 SelectDB 版商业化发布会
阿里云数据库 SelectDB 版是基于开源分析型数据库 Apache Doris 研发的新一代实时数仓服务，通过云原生存算分离的全新架构，面向企业海量数据的实时分析场景提供极速实时、融合统一、简单易用的云上数据仓库服务。过去近一年，云数据库 SelectDB 版经历了近百家企业真实业务场景的考验，获得了大量客户的认可。此次正式发布，标志着云数据库 SelectDB 版能充分助力企业更好地应对海量数据的挑战，推动业务创新和升级。讲师/嘉宾简介飞刀，阿里云数据库产品事业部负责人风豪，阿里云数据库产品专家
Redis经典问题：缓存穿透
本文介绍了缓存穿透问题在分布式系统和缓存应用中的严重性，当请求的数据在缓存和数据库都不存在时，可能导致数据库崩溃。为解决此问题，提出了五种策略：接口层增加校验、缓存空值、使用布隆过滤器、数据库查询优化和加强监控报警机制。通过这些方法，可以有效缓解缓存穿透对系统稳定性的影响。
性能诊断工具DBdoctor如何快速纳管数据库PolarDB-X
DBdoctor是一款基于eBPF技术的数据库性能诊断工具，已通过阿里云PolarDB分布式版（V2.3）认证。PolarDB-X是阿里云的高性能云原生分布式数据库，采用Shared-nothing和存储计算分离架构，支持高可用、水平扩展和低成本存储。PolarDB-X V2.3.0在读写混合场景下对比开源MySQL有30-40%的性能提升。DBdoctor能按MySQL方式纳管PolarDB-X的DN节点，提供性能洞察和诊断。用户可通过指定步骤安装PolarDB-X和DBdoctor，实现数据库的管理和性能监控。
数据库性能诊断工具DBdoctor通过阿里云PolarDB产品生态集成认证
DBdoctor（V3.1.0）成功通过阿里云PolarDB分布式版（V2.3）集成认证，展现优秀兼容性和稳定性。此工具是聚好看科技的内核级数据库性能诊断产品，运用eBPF技术诊断SQL执行，提供智能巡检、根因分析和优化建议。最新版V3.1.1增加了对PolarDB-X和OceanBase的支持，以及基于cost的索引诊断功能。PolarDB-X是阿里巴巴的高性能云原生分布式数据库，兼容MySQL生态。用户可通过提供的下载地址、在线试用链接和部署指南体验DBdoctor。
国内唯一！阿里云荣膺MongoDB“2024年度DBaaS认证合作伙伴奖”
阿里云连续第五年斩获MongoDB合作伙伴奖项，也是唯一获此殊荣的中国云厂商。
Redis经典问题：缓存雪崩
本文介绍了Redis缓存雪崩问题及其解决方案。缓存雪崩是指大量缓存同一时间失效，导致请求涌入数据库，可能造成系统崩溃。解决方法包括：1) 使用Redis主从复制和哨兵机制提高高可用性；2) 结合本地ehcache缓存和Hystrix限流降级策略；3) 设置随机过期时间避免同一时刻大量缓存失效；4) 使用缓存标记策略，在标记失效时更新数据缓存；5) 实施多级缓存策略，如一级缓存失效时由二级缓存更新；6) 通过第三方插件如RocketMQ自动更新缓存。这些策略有助于保障系统的稳定运行。
MySQL的优化利器⭐️Multi Range Read与Covering Index是如何优化回表的？
本文以小白的视角使用通俗易懂的流程图深入浅出分析Multi Range Read与Covering Index是如何优化回表
数据库
数据库领域前沿技术分享与交流
