官方博客-第8页-阿里云开发者社区

  • 2025-01-23
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    MySQL索引学习笔记

    本文深入探讨了MySQL数据库中慢查询分析的关键概念和技术手段。

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  • 2023-10-07
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    沉浸式学习PostgreSQL|PolarDB 18: 通过GIS轨迹相似伴随|时态分析|轨迹驻点识别等技术对拐卖、诱骗场景进行侦查

    本文主要教大家怎么用好数据库, 而不是怎么运维管理数据库、怎么开发数据库内核.

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  • 2024-05-15
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    实践总结|前端架构设计的一点考究(下)

    作者将【DDD、六边形、洋葱、清洁、CQRS】进行深入学习并梳理总结的一个前端架构设计,并且经历一定应用实践的考验。

  • 2024-05-15
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    从0-1的建设云上稳定性

    本文将从前后端的视角整体看下我们在云上稳定性治理的一些路径和经验。首先从平台的系统架构模型出发,站在全局视角看下整个平台的风险。

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  • 2024-05-15
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    让研发规范管得住,在流水线之上做研发流程

    研发规范的目标,是为了解决或降低出现软件危机的风险。但传统流水线受限于工具的定位,无法解决研发规范的落地问题,需要在更高的层面来解决。阿里云云效团队经过内部启发后推出的新产品:云效应用交付平台 AppStack 给出了解决方案,快来使用体验吧!

  • 2024-06-03
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    一站式链路追踪:阿里云的端到端解决方案

    端到端链路追踪是覆盖全部关联 IT 系统,能够完整记录用户行为在系统间调用路径与状态的最佳实践方案。而真正实现端到端链路追踪,需要解决三个难题:链路插桩、链路采集与加工、链路上下文透传。阿里云 ARMS 目前已支持全链路端到端追踪,快来查看转发吧~

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  • 2024-08-06
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    AnalyticDB for MySQL:AI时代实时数据分析的最佳选择

    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

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    7倍性能提升|阿里云AnalyticDB Spark向量化能力解析

    AnalyticDB Spark如何通过向量化引擎提升性能?

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