2023-06-02
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深度解析PolarDB DDL锁的优化和演进

DDL是数据库所有SQL操作中最繁重的一种,本文总结介绍了云原生数据库PolarDB中DDL全链路MDL锁治理的经验和进展,持续优化用户的使用体验,为用户打造最佳的云原生数据库。

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2023-09-14
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沉浸式学习PostgreSQL|PolarDB 16: 植入通义千问大模型+文本向量化模型, 让数据库具备AI能力

本文将带领大家来体验一下如何将“千问大模型+文本向量化模型”植入到PG|PolarDB中, 让数据库具备AI能力.

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2023-11-01
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PolarDB-X V2.3 集中式和分布式一体化开源发布

本文主要介绍PolarDB-X V2.3 集中式和分布式一体化开源。

2024-05-15
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某运营商核心对客系统迁移PolarDB实践

数据库迁云是一个复杂工程,对于传统企业来说,数据库不仅沉淀业务数据,还沉淀了大量业务逻辑,数据迁移过程复杂,风险高。本文借用客户核心系统数据库迁移到PolarDB为例,介绍数据库迁移过程中遇到的挑战、对应的解决方案,供大家参考。

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内附原文|SIGMOD’24:百万核的智能调度,云数仓如何结合AI处理用户混合负载

论文提出的Flux通过使用AI技术将短时和长时查询解耦进行自动弹性,解决了云数据仓库的性能瓶颈,同时支持了资源按需预留。Flux优于传统的方法,查询响应时间 (RT) 最多可减少75%,资源利用率提高19.0%,成本开销降低77.8%。

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?

2024-05-15
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一次访问Redis延时高问题排查与总结

作者抽丝剥茧的记录了一次访问Redis延时高问题的排查和总结。

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