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PolarDB-X on OSS: 冷热数据分离存储
在即将发布的PolarDB-X 5.4.14版本中，我们将基于OSS存储服务，推出冷热数据分离存储这一新功能。在这一功能的基础上，您可以便捷地将冷数据从源表中剥离出来，归档至更低成本的OSS中，形成一张归档表；归档表支持高效的主键与索引点查、复杂分析型查询，满足高可用、MySQL兼容性和任意时间点闪回等特性。您可以像访问MySQL表一样来访问归档表，也可以用开源大数据产品接入OSS的归档数据。
AnalyticDB PostgreSQL基于DMS数据ETL链路开发
PostgreSQL数据库目前被广泛应用于企业的在线业务，这款数据库以其高度的稳定性和完善的产品能力被业界高度赞誉和广泛接受。 本文介绍了两款PostgreSQL引擎的数据库是如何完成一套标准的数据链路同步，开发并让企业可以同时享受PostgreSQL在OLTP & OLAP的场景下的全面能力。
PolarDB 开源版 使用TimescaleDB 实现时序数据高速写入、压缩、实时聚合计算、自动老化等
背景PolarDB 的云原生存算分离架构, 具备低廉的数据存储、高效扩展弹性、高速多机并行计算能力、高速数据搜索和处理; PolarDB与计算算法结合, 将实现双剑合璧, 推动业务数据的价值产出, 将数据变成生产力.本文将介绍PolarDB 开源版 使用TimescaleDB 实现时序数据高速写入、...
使用 PolarDB 开源版 bloom filter index 实现任意字段组合条件过滤
背景PolarDB 的云原生存算分离架构, 具备低廉的数据存储、高效扩展弹性、高速多机并行计算能力、高速数据搜索和处理; PolarDB与计算算法结合, 将实现双剑合璧, 推动业务数据的价值产出, 将数据变成生产力.本文将介绍使用 PolarDB 开源版 bloom filter index 实现任...
PolarDB-CloudJump：优化基于云存储服务的云数据库(发表于VLDB 2022)
我们分析了云存储的性能特征，将它们与本地SSD存储进行了比较，总结了它们对B-tree和LSM-tree类数据库存储引擎设计的影响，并推导出了一个框架CloudJump来指导本地存储引擎迁移到云存储的适配和优化。 并通过PolarDB, RocksDB 两个具体Case 展示优化带来的收益。
PolarDB-X用15M内存跑1G的TPCH
在数据时代，过多耗内存的大查询都有可能压垮整个集群，所以其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色。而PolarDB-X 作为一款分布式数据库，其面对的数据可能从TB到GB字节不等，同时又要支持TP和AP Workload，要是在计算过程中内存使用不当，不仅会造成TP和AP相互影响，严重拖慢响应时间，甚至会出现内存雪崩、OOM问题，导致数据库服务不可用。CPU和MEMORY相对于网络带宽比较昂贵，所以PolarDB-X 代价模型中，一般不会将涉及到大量数据又比较耗内存的计算下推到存储DN，DN层一般不会有比较耗内存的计算。这样还有一个好处，当查询性能低的时候，无状态的CN节点做弹性扩容代价相对于DN也低。鉴于此，所以本文主要对PolarDB-X计算层的内存管理进行分析，这有助于大家有PolarDB-X有更深入的理解。
混合云应用双活容灾最佳实践
越来越多的企业在数字化转型和上云进程中选择混合云的形态（云+自建IDC或云+其他厂商云）来进行容灾建设，一方面不会过度依赖单一云厂商，另一方面还能充分利用已有的线下IDC资源。MSHA云原生多活容灾解决方案，支持混合云多活容灾产品能力。本文会通过一个业务Demo案例，介绍混合云容灾建设的难点，以及如何基于MSHA来快速搭建应用双活架构并具备分钟级业务恢复能力。
ADB PG最佳实践之高效复制数据到RDS PG
ADB PG是一个经典MPP数据库，长项在于查询分析处理，面对客户联机分析和联机交易（HTAP）场景就显得力不从心，我们在某银行核心系统DB2 for LUW迁移到ADB PG时就遇到类似问题，因此我们提出ADB PG+RDS PG混搭技术架构，来解决客户此类HTAP需求。该混搭架构的精髓在于扬长避短，充分发挥分析型数据库和交易型数据库的长处和特性，分析型数据库专注于数据加工跑批场景，然后批量加工的结果数据卸载到RDS PG，通过RDS PG对外提供高并发对客交易服务。
ADBPG优化基础（二）SQL优化
承接上一篇，这次跟大家分享一些与SQL优化相关的经验，希望能够帮助大家了解如果更有效率的使用ADBPG数据库。ADBPG数据库使用基于成本（cost-based）的优化器，像其他的数据库一样，在生成计划时会考虑联接表行数、索引、相关字段基数等因素，除此之外，优化器还会考虑数据所在的segment节点...
