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性能提升利器｜PolarDB- X 超详细列存查询技术解读
本文将深入探讨 PolarDB-X 列存查询引擎的分层缓存解决方案，以及其在优化 ORC 列存查询性能中的关键作用。
浅析MySQL优化器统计信息
本文基于MySQL 8.0.34版本的源代码，详细介绍了MySQL中统计信息的计算和更新机制。文章首先概述了`records_per_key`统计信息在代价估计和Join Reorder算法中的重要性，接着了InnoDB统计信息的存储和计算方法，包括表级和索引级的统计信息。文章还介绍了统计信息的采样算法，特别是重要性采样在减少估计方差中的应用。此外，文章讨论了统计信息的更新时机，包括手动更新和自动更新。最后，文章简要介绍了直方图和其它统计信息，如表在内存中的占比估计，并通过实例展示了如何使用optimizer trace来分析查询优化过程。希望本文能帮助读者更好地理解MySQL的优化器。
详解微服务应用灰度发布最佳实践
相对于传统软件研发，微服务架构下典型的需求交付最大的区别在于有了能够小范围真实验证的机制，且交付单位较小，风险可控，灰度发布可以弥补线下测试的不足。本文从 DevOps 视角概述灰度发布实践，介绍如何将灰度发布与 DevOps 工作融合，快来了解吧~
Ganos H3地理网格能力解析与最佳实践
本文介绍了Ganos H3的相关功能，帮助读者快速了解Ganos地理网格的重要特性与应用实践。H3是Uber研发的一种覆盖全球表面的二维地理网格，采用了一种全球统一的、多层次的六边形网格体系来表示地球表面，这种地理网格技术在诸多业务场景中得到广泛应用。Ganos不仅提供了H3网格的全套功能，还支持与其它Ganos时空数据类型进行跨模联合分析，极大程度提升了客户对于时空数据的挖掘分析能力。
iLogtail 进化论：重塑可观测采集的技术边界
iLogtail 作为一款开创性的轻量级日志采集器，历经 13 载风雨，始终致力于高效地从多元化的数据源中萃取、处理可观测信息，并无缝传输至阿里云日志服务或各类日志分析平台。今年，适逢 iLogtail 开源两周年的里程碑时刻，我们将回顾 iLogtail 的技术演进之路，领略其不断突破边界、引领可观测采集未来的创新力量。
拥抱Data+AI｜“全球第一”雅迪如何实现智能营销？DMS+PolarDB注入数据新活力
针对雅迪“云销通App”的需求与痛点，本文将介绍阿里云瑶池数据库DMS+PolarDB for AI提供的一站式Data+AI解决方案，助力销售人员高效用数，全面提升销售管理效率。
详解MySQL字符集和Collation
MySQL支持了很多Charset与Collation，并且允许用户在连接、Server、库、表、列、字面量多个层次上进行精细化配置，这有时会让用户眼花缭乱。本文对相关概念、语法、系统变量、影响范围都进行了详细介绍，并且列举了有可能让字符串发生字符集转换的情况，以及来自不同字符集的字符串进行比较等操作时遵循的规则。对于最常用的基于Unicode的字符集，本文介绍了Unicode标准与MySQL中各个字符集的关系，尤其详细介绍了当前版本(8.0.34)默认字符集utf8mb4。
内附原文｜详解SIGMOD’24最佳论文：PolarDB破解多主架构经典难题
在今年的SIGMOD会议上，阿里云瑶池数据库团队的论文《PolarDB-MP: A Multi-Primary Cloud-Native Database via Disaggregated Shared Memory》获得了Industry Track Best Paper Award，这是中国企业独立完成的成果首次摘得SIGMOD最高奖。PolarDB-MP是基于分布式共享内存的多主云原生数据库，本文将介绍这篇论文的具体细节。
