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揭秘Polardb与OceanBase:从OLTP到OLAP,你的业务选对数据库了吗?热点技术对比,激发你的选择好奇心!
【8月更文挑战第22天】在数据库领域,阿里巴巴的Polardb与OceanBase各具特色。Polardb采用共享存储架构,分离计算与存储,适配高并发OLTP场景,如电商交易;OceanBase利用灵活的分布式架构,优化数据分布与处理,擅长OLAP分析及大规模数据管理。选择时需考量业务特性——Polardb适合事务密集型应用,而OceanBase则为数据分析提供强大支持。
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。
PolarDB-PG | PostgreSQL + 阿里云OSS 实现高效低价的海量数据冷热存储分离
数据库里的历史数据越来越多, 占用空间大, 备份慢, 恢复慢, 查询少但是很费钱, 迁移慢 怎么办? 冷热分离方案: - 使用PostgreSQL 或者 PolarDB-PG 存成parquet文件格式, 放到aliyun OSS存储里面. 使用duckdb_fdw对parquet文件进行查询. - duckdb 存储元数据(parquet 映射) 方案特点: - 内网oss不收取网络费用, 只收取存储费用, 非常便宜 - oss分几个档, 可以根据性能需求选择 - parquet为列存储, 一般历史数据的分析需求多,性能不错 - duckdb 支持 parquet下推过滤, 数据过滤性能不错
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10月前
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来自: PolarDB开源
PolarDB开源数据库进阶课17 集成数据湖功能
本文介绍了如何在PolarDB数据库中接入pg_duckdb、pg_mooncake插件以支持数据湖功能, 可以读写对象存储的远程数据, 支持csv, parquet等格式, 支持delta等框架, 并显著提升OLAP性能。
GraphRAG:基于PolarDB+通义千问+LangChain的知识图谱+大模型最佳实践
本文介绍了如何使用PolarDB、通义千问和LangChain搭建GraphRAG系统,结合知识图谱和向量检索提升问答质量。通过实例展示了单独使用向量检索和图检索的局限性,并通过图+向量联合搜索增强了问答准确性。PolarDB支持AGE图引擎和pgvector插件,实现图数据和向量数据的统一存储与检索,提升了RAG系统的性能和效果。
数据库+MCP,0编码自主完成数据洞察
本文介绍了一种全新的数据分析方案,结合PolarDB MySQL版与阿里云百炼,搭配MCP工具实现智能数据库分析应用。该方案解决传统数据分析工具高门槛、低效率的问题,通过零SQL操作和一站式部署,助力企业快速挖掘数据价值。方案具备高性能查询、快响应直连加速、高安全保障及易迁移上云等优势,并详细说明了部署资源、应用配置及验证步骤,帮助用户轻松完成实践体验。
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