代价估计是优化其中非常重要的一个步骤，研究代价估计的原理和MySQL的具体实现对做SQL优化是非常有帮助。本文有案例有代码，由浅入深的介绍了代价估计的原理和MySQL的具体实现。
阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL（ADB-M)与被OpenAI收购的实时分析数据库Rockset对比，两者在架构设计上有诸多相似点，例如存算分离、实时写入等，但ADB-M在多个方面展现出了更为成熟和先进的特性。ADB-M支持更丰富的弹性能力、强一致实时数据读写、全面的索引类型、高吞吐写入、完备的DML和Online DDL操作、智能的数据生命周期管理。在向量检索与分析上，ADB-M提供更高检索精度。ADB-M设计原理包括分布式表、基于Raft协议的同步层、支持DML和DDL的引擎层、高性能低成本的持久化层，这些共同确保了ADB-M在AI时代作为实时数据仓库的高性能与高性价比
本文介绍的实现方式属于应用级限制，应用级限流方式只是单应用内的请求限流，不能进行全局限流。要保证系统的抗压能力，限流是一个必不可少的环节，虽然可能会造成某些用户的请求被丢弃，但相比于突发流量造成的系统宕机来说，这些损失一般都在可以接受的范围之内。
PolarDB Serverless如何在0.5秒内实现跨机迁移？
PolarDB已经成为小鹏汽车应对TB级别大表标注、分析查询的"利器"。
你真的用对了 useRef 吗？在与 TypeScript 一起使用、以及撰写组件库的情况下，你的写法能够避开以下所有场景的坑吗？
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。
PolarDB-X 作为PolarDB分布式版，是阿里巴巴自主设计研发的高性能云原生分布式数据库产品，采用 Shared-nothing 与存储分离计算架构，支持集中式和分布式一体化形态，具备金融级数据高可用、分布式水平扩展、混合负载、低成本存储和极致弹性等能力，坚定以兼容MySQL开源生态构建分布式能力，为用户提供高吞吐、大存储、低延时、易扩展和超高可用的云时代数据库服务。
