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果然鲁迅先生说的不错,人与人之间的悲欢并不相通 有的小伙伴苦于没有面试,有的小伙伴却苦于offer太多不知道选择哪个?
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作者:旺德 / 孟勃荣
作者:顾绅/北楼
作者:旺德
双管齐下,极速上云
作者: 末土, 汉朝
作者:汉朝
千呼万唤,云数据库 Redis 6.0 版终于来啦!
日前, MongoDB全球合作伙伴及亚太区高级副总裁Alan Chhabra在MongoDB年度盛会MongoDB.live上宣布,阿里云荣膺MongoDB “年度最佳ISV伙伴奖”。
作者:同叔
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深度 | 实时历史数据库存储成本惊人,怎么破?
近年来,完美日记的“小黑钻口红”“动物眼影盘”等爆款彩妆出现在了越来越多女孩子的化妆台上,完美日记(Perfect Diary)是由逸仙电商在2017年推出的彩妆品牌,凭借着高颜值和性价比,完美日记彩妆销量增长迅猛,被众多网友誉为国货之光。
百邦科技将核心工单系统迁移上阿里云,替代原来部署在IDC机房中的小型机和传统商业数据库,实现IT成本降低50%以上。
声纹检索,顾名思义就是说话人识别,通过声音来验证或者识别说话人的声音。声纹识别的关键步骤就是声音向量化,将说话人的声音将其转化成结构化的向量。阿里云AnalyticDB向量版,提供了一套声纹验证检索的解决方案。用户只需要使用简单的几条SQL命令,三步之内就可以搭建一套高精度的声纹检索验证服务。
阿里云 Redis 6.0即将重磅发布!
作者:逍凯
作者:旺德
作者:逍凯
在6月9日的“全速重构”2020阿里云·线上峰会中,阿里云智能数据库事业部的资深产品专家斗佛开启了全球首发4款云数据库新产品——云数据库专属集群、图数据库GDB、云数据库Cassandra版、云数据库ClickHouse。今天小编为大家深度揭秘图数据库GDB助力盒马构建商品图谱知识引擎的案例。
导读:在6月9日的“全速重构”2020阿里云·线上峰会中,阿里云智能数据库事业部的资深产品专家斗佛开启了全球首发4款云数据库新产品——云数据库专属集群、图数据库GDB、云数据库Cassandra版、云数据库ClickHouse。今天小编为大家带来图数据库GDB助力钉钉构建百亿量级知识图谱的案例。
小盒科技已成功上云
今天小编特别为大家整理了阿里云数据库的演讲干货,帮助大家更深刻地了解新发布的产品和技术。
本文转载自媒体
阿里云峰会今天正式开启了 !!
2020年6月9日,“全速重构”2020阿里云·线上峰会即将隆重召开。
2020年6月9日,“全速重构”2020阿里云·线上峰会即将隆重召开。
作为全球排名第一的NoSQL数据库,也是业界最受欢迎的开源数据库之一,MongoDB又有“大动作”啦!
2020年6月9日。阿里云峰会来了!
作者:仁劼
作者:仁劼
作者:Shawn.W潇
日前,阿里云携手用友帮助国内大型医药控股型集团公司朗致集团将核心ERP系统和核心数据库迁移上云,数据库直接成本下降20%,运维成本下降50%,同时提升了内外部协同效率,促进业务进一步的发展。
话不多说,看图!
作者:仁劼
作者:胡刀/舟济
作者:仁劼
作者:仁劼
作者:汉朝
阿里云数据库:更快、更稳、更安全
作者:惊玄
转载自天下网商
在对Mysql,MongoDB等数据库系统进行分析时,经常面临的一个问题是在进行分析查询时如何避免对实时业务产生影响,也就是OLAP负载和OLTP负载隔离的问题。针对这个问题,阿里云数据湖团队一直在努力优化,提供满足不同场景的解决方案。
作为最为流行的开源数据库,MYSQL正成为越来越多企业的选择。MySQL数据库大量应用在各种业务系统,除了在线业务逻辑的读写,还会有一些额外的数据分析需求,如BI报表、可视化大屏、大数据应用等。但受限于MySQL架构等问题,在面对数据分析场景时,其往往力不从心。
阿里巴巴旗下的淘宝和天猫作为国内最大在线购物平台,提供售卖的商品数目数以亿计,服务的商家的数量也在数千万量级。面对性能和成本的双重压力,阿里数据库内核团队如何应对
阿里云自研云原生数据仓库AnalyticDB连续两年成为TPC-DS榜单第一的数据仓库! 性能较前世界纪录提升29%,单位成本仅为其1/3。
云数据库专属集群是阿里云专为大中型企业用户定制优化的解决方案,填补了市场空白,具有资源独享、自主可运维、多数据库混合部署等特点。让用户既享受到云数据库的灵活性,又满足企业对数据库合规性、高性能和安全性要求。
本文转载自中国软件网,作者:曹开彬
compaction在以LSM-Tree为架构的系统中是非常关键的模块,log append的方式带来了高吞吐的写,内存中的数据到达上限后不断刷盘,数据范围互相交叠的层越来越多,相同key的数据不断积累,引起读性能下降和空间膨胀。因此,compaction机制被引入,通过周期性的后台任务不断的回收旧版本数据和将多层合并为一层的方式来优化读性能和空间问题。而compaction的策略和任务调度成为新的难题,看似简单的功能,实则需要各方面的权衡,涉及空间、I/O、cpu资源和缓存等多个层面。这篇文章将从compaction策略、挑战、几个主流lsmtree系统的实现和学术上的研究几个方向来探讨