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拥抱Data+AI|解码Data+AI助力游戏日志智能分析

「拥抱Data+AI」系列第2篇:阿里云DMS+AnalyticDB助力游戏日志数据分析与预测

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拥抱Data+AI|破解电商7大挑战,DMS+AnalyticDB助力企业智能决策

本文为数据库「拥抱Data+AI」系列连载第1篇,该系列是阿里云瑶池数据库面向各行业Data+AI应用场景,基于真实客户案例&最佳实践,展示Data+AI行业解决方案的连载文章。本篇内容针对电商行业痛点,将深入探讨如何利用数据与AI技术以及数据分析方法论,为电商行业注入新的活力与效能。

2024-10-21
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浅析MySQL优化器统计信息

本文基于MySQL 8.0.34版本的源代码,详细介绍了MySQL中统计信息的计算和更新机制。文章首先概述了`records_per_key`统计信息在代价估计和Join Reorder算法中的重要性,接着了InnoDB统计信息的存储和计算方法,包括表级和索引级的统计信息。文章还介绍了统计信息的采样算法,特别是重要性采样在减少估计方差中的应用。此外,文章讨论了统计信息的更新时机,包括手动更新和自动更新。最后,文章简要介绍了直方图和其它统计信息,如表在内存中的占比估计,并通过实例展示了如何使用optimizer trace来分析查询优化过程。希望本文能帮助读者更好地理解MySQL的优化器。

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2024-09-10
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浅析MySQL Join Reorder算法

本文浅析了MySQL Join Reorder算法的流程,cost计算,剪枝算法等,希望通过本文能帮助大家了解MySQL优化器生成执行计划的具体流程。

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2024-08-16
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PolarDB-X 存储引擎核心技术 | Lizard B+tree 优化

PolarDB-X 分布式数据库,采用集中式和分布式一体化的架构,为了能够灵活应对混合负载业务,作为数据存储的 Data Node 节点采用了多种数据结构,其中使用行存的结构来提供在线事务处理能力,作为 100% 兼容 MySQL 生态的数据库,DN 在 InnoDB 的存储结构基础上,进行了深度优化,大幅提高了数据访问的效率。

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2024-08-16
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让X不断延伸, 从跨AZ到跨Region再到跨Cloud

本文从“空间”这一维度,聊一聊PolarDB-X在跨空间部署能力上的不断发展和延伸,以及在不同空间范围下的高可用和容灾能力,并着重介绍一下最新的产品能力——GDN(Global Database Network)。

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2024-08-15
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MySQL实现并发控制的过程

数据库系统到底是怎么进行并发访问控制的?本文以 MySQL 8.0.35 代码为例,尝试对 MySQL 中的并发访问控制进行整体介绍。

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