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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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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2024-07-22
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超越流水线,企业研发规范落地新思路

一文详解研发规范的目标、常见误区、选型方法与常见最佳实践。

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2024-05-15
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PolarDB-X 开源 | 基于Paxos的MySQL三副本

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。

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突破大表瓶颈|小鹏汽车使用PolarDB实现百亿级表高频更新和实时分析

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"。

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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?

2024-05-15
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深度|庖丁解InnoDB之Buffer Pool

聚焦在Buffer Pool的本职功能上,从其提供的接口、内存组织方式、Page获取、刷脏等方面进行介绍

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2024-05-15
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浅析MySQL代价估计器

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。

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2024-11-01
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ROS Terraform 托管服务与原生 Terraform 对比:选择最适合你的 IaC 工具

本文详细介绍了阿里云资源编排服务(ROS)提供的Terraform托管服务,对比了ROS与Terraform的原生能力,帮助用户根据需求选择合适的IaC工具。

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