类目筛选
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、...
SQL Query Plan在Presto中的缓存设计与实现
阿里云日志服务（SLS）提供一站式数据采集、加工、查询分析、告警、可视化与投递等功能，其中查询分析以简单统一的接口提供大规模数据的查询、计算和分析能力，深受用户喜爱。 目前，分析系统每天接收5+亿次SQL查询请求，在底层，分析系统基于Presto内核，其中Coordinator节点上负载尤其严重，其...
PolarDB-X 与 DRDS 的区别
PolarDB-X 2.0（以下简称PolarDB-X）与DRDS（DRDS也称为PolarDB-X 1.0）都是阿里云上的分布式数据库产品。看起来她们都是Share-Nothing的架构，用水平扩展来解决单机数据库瓶颈问题。很多同学因此会有疑惑，她们俩到底有什么样的区别？
长路漫漫, 从Blink-tree 到Bw-tree （上）
在前面的文章 路在脚下, 从BTree 到Polar Index中提到, 我们已经将InnoDB 里面Btree 替换成Blink Tree, 高并发压力下, 在标准的TPCC 场景中最高能够有239%的性能提升, 然后我们对InnoDB 的file space模块也进行了优化, 在分配新pag...
基于云数据库ClickHouse 搭建游戏行业用户行为分析系统实践
游戏行业用户流量的引入及长期留存和活跃是衡量游戏商业转化能力的必要条件和重要衡量指标。新游戏投放市场后通常会持续性进行运营推广和迭代优化，需要完善的运营体系来支撑运营。本文重点阐述如何使用云数据库 ClickHouse 作为核心数仓同步离线和实时数据来构建用户分析系统，以及如何通过用户分析系统来分析用户行为常用场景实践案例，指导游戏行业客户构建和使用行为分析系统，达到提高游戏用户留存率和活跃度的目标。
PolarDB-X SQL限流 (二)
当前PolarDB-X正在全面对接阿里云 ''数据库自治服务 DAS"，PolarDB-X限流能力将会以白屏化的方式提供给用户，经一步提升用户体验，降低使用门槛。
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 限流慢SQL的方法
如果用户发现活跃连接数、cpu 使用率等指标处于高位, 同时慢SQL日志中发现大量记录, 分析得出是大量慢 SQL占用了数据库资源，而且这些慢SQL已经影响到整体核心业务的稳定运行，此时我们需要对其进行限流。
