云原生数据库 PolarDB

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旋转门数据压缩算法在PostgreSQL中的实现 - 流式压缩在物联网、监控、传感器等场景的应用
背景 在物联网、监控、传感器、金融等应用领域,数据在时间维度上流式的产生,而且数据量非常庞大。 例如我们经常看到的性能监控视图,就是很多点在时间维度上描绘的曲线。 又比如金融行业的走势数据等等。 我们想象一下,如果每个传感器或指标每100毫秒产生1个点,一天就是864000个点。
阿里云POLARDB 2.0重磅来袭!为何用户如此的期待?
针对上述用户需求,POLARDB2.0应运而生,不但完全继承了1.0的架构体系,同时兼容了另外两个流行数据库Oracle与PostgreSQL。POLARDBv2.0forOracle,高度兼容Oracle,同时支持了SQL防火墙、自动索引推荐、性能洞察、资源隔离等智能驾驶功能,支持了冷热分离的云原生能力,解决了企业去O难题,帮助企业快速去O。
达摩院首席数据库科学家李飞飞:云原生新战场,我们如何把握先机?
云计算大潮来袭,传统数据库市场正面临重新洗牌的情境,包括云数据库在内的一批新生力量崛起,动摇了传统数据库的垄断地位,而由云厂商主导的云原生数据库则将这种“改变”推向了高潮。
Uma
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观点 | 云原生时代来袭 下一代云数据库技术将走向何方?
全面云化的时代已经到来,面对一系列的新技术和挑战,数据库市场将面临怎样的变革?作为云服务提供商,如何帮助更多的企业级用户把握“云”潮,提供最高效、最具价值的数据库解决方案? 日前,在阿里云峰会·北京站的数据库专场上,阿里巴巴集团副总裁、达摩院首席数据库科学家、阿⾥云智能事业群数据库产品事业部总负责⼈李飞飞针对下一代云原生数据库的技术与挑战进行了精彩分享。
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PostgreSQL 全表 全字段 模糊查询的毫秒级高效实现 - 搜索引擎也颤抖了
标签 PostgreSQL , 分词 , 全文检索 , 全字段检索 , 任意字段检索 , 下拉框选择 , 搜索引擎 背景 在一些应用程序中,可能需要对表的所有字段进行检索,有些字段可能需要精准查询,有些字段可能需要模糊查询或全文检索。 比如一些前端页面下拉框的勾选和选择。 这种需求对于
大数据时代结构化存储云HBase技术架构及最佳实践
本文中,阿里云高级专家封神带来了主题演讲《大数据时代结构化存储云HBase技术架构及最佳实践》,介绍HBase的应用选择、实战案例、技术平台解读以及后续的规划。
备战双十一 企业如何最佳实践上云?
备战双十一期间,企业如何最佳上云?阿里云解决方案最佳实践,是基于众多客户上云的成功案例萃取而成的最优化企业上云指导。每个最佳实践包括使用场景、多产品部署架构及部署手册。帮助客户更好地理解阿里云的产品和解决方案,降低企业上云门槛的同时满足客户自服务的需求。
中文模糊查询性能优化 by PostgreSQL trgm
前模糊,后模糊,前后模糊,正则匹配都属于文本搜索领域常见的需求。PostgreSQL在文本搜索领域除了全文检索,还有trgm是一般数据库没有的,甚至可能很多人没有听说过。对于前模糊和后模糊,PG则与其他数据库一样,可以使用btree来加速,后模糊可以使用反转函数的函数索引来加速。对于前后模糊和正则.
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