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PolarDB 并行查询的前世今生

简介:本文会深入介绍PolarDBMySQL在并行查询这一企业级查询加速特性上做的技术探索、形态演进和相关组件的实现原理,所涉及功能随PolarDBMySQL8.0.2版本上线。作者|遥凌来源|阿里技术公众号本文会深入介绍PolarDBMySQL在并行查询这一企业级查询加速特性上做的技术探索、形态演进和相关组件的实现原理,所涉及功能随PolarDBMySQL8.0.2版本上线。一背景1PolarDB云的兴起为古老而顽固的数据库市场带来了新的发展机遇,据Gartner预测,到2022年,所有数据库中将有75%部署或迁移到云平台,云原生数据库的诞生为各个数据库厂商、云服务供应商提供了弯道超车的绝好

为什么游戏行业喜欢用 PolarDB

为什么游戏行业喜欢用PolarDB游戏行业痛点在我看来,不同行业对数据库使用有巨大的差别.比如游戏行业没有复杂的事务交易场景,他有一个非常大的blob字段用于存储角色的装备信息,那么大Blob字段的更新就会成为数据库的瓶颈,比如在线教育行业需要有抢课的需求,因此会有热点行更新的场景,对热点行如何处理会成为数据库的瓶颈,比如SaaS行业,每一个客户有一个Database,因此会有非常多的Table,那么数据库就需要对多表有很好的支持能力.游戏行业和其他行业对数据库的使用要求是不一样的.所以在支撑了大量游戏业务之后,我理解游戏行业在使用自建MySQL的时候有3个比较大的痛点对备份恢复的需求对写入性

猿创征文 | 国产数据库之PolarDB-X数据库详解安装和使用

文章目录1、PolarDB-X是什么?2、PolarDB-X架构3、PolarDB-X架构优势4、PolarDB-X核心特性5、PolarDB-X部署5.1、通过PXD部署集群5.2、通过K8S部署5.3、通过编译安装1、PolarDB-X是什么?PolarDB-X是由阿里巴巴自主研发的云原生分布式数据库,融合分布式SQL引擎DRDS与分布式自研存储X-DB,基于云原生一体化架构设计,可支撑千万级并发规模及百PB级海量存储。专注解决海量数据存储、超高并发吞吐、大表瓶颈以及复杂计算效率等数据库瓶颈问题,历经各届天猫双十一及阿里云各行业客户业务的考验,助力企业加速完成业务数字化转型。PolarDB

阿里云体验有奖:如何将 PolarDB-X 与大数据等系统互通

体验简介场景将提供一台配置了CentOS 8.5操作系统的ECS实例(云服务器)。通过本教程的操作带您体验如何将PolarDB-X通过Canal与ClickHouse进行互通,搭建一个实时分析系统。点击前往实验准备1.创建实验资源开始实验之前,您需要先创建ECS实例资源。在实验室页面,单击创建资源。(可选)在实验室页面左侧导航栏中,单击云产品资源列表,可查看本次实验资源相关信息(例如IP地址、用户信息等)。说明:资源创建过程需要1~3分钟。2.安装PolarDB-X本步骤将指导您如何安装PolarDB-X。安装并启动Docekr。(1)执行如下命令,安装Docker。curl-fsSLhttp

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阿里云体验有奖:使用PolarDB-X与Flink搭建实时数据大屏

体验简介场景将提供一台配置了CentOS 8.5操作系统的ECS实例(云服务器)。通过本教程的操作带您体验如何使用PolarDB-X与Flink搭建一个实时数据链路,模拟阿里巴巴双十一GMV大屏。实验准备1.创建实验资源开始实验之前,您需要先创建ECS实例资源。在实验室页面,单击创建资源。(可选)在实验室页面左侧导航栏中,单击云产品资源列表,可查看本次实验资源相关信息(例如IP地址、用户信息等)。说明:资源创建过程需要1~3分钟。2.安装PolarDB-X本步骤将指导您如何安装PolarDB-X。安装并启动Docker。执行如下命令,安装Docker。curl-fsSLhttps://get.

阿里云体验有奖:使用PolarDB-X与Flink搭建实时数据大屏

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为什么平均等待时长对于数据库运维十分关键

​昨天我谈到第二次使用人大金仓数据库的时候,能够从可观测性接口中获得等待事件的等待时间信息,感受到了数据库在易用性上的进步。有些朋友十分不解,不就是等待时间的长度数据采集吗?有这么重要吗!说实在的,运维人员获得数据库的等待事件的等待时长,是比重要还要重要的。我们很容易从数据库中获得等待事件的次数,等待事件次数统计对于数据库内核来说,实现起来并不麻烦,只要维护一个内存数据结构,通过轻量级锁来保护这个内存结构就可以了。数据库的会话可以通过向数组累计统计数据来获得这些统计数据。甚至很多数据库根本不需要统计等待次数,只需要在会话信息中增加一些等待事件的相关数据项就可以了。每个会话都会维护自己的会话状态

为什么平均等待时长对于数据库运维十分关键

​昨天我谈到第二次使用人大金仓数据库的时候,能够从可观测性接口中获得等待事件的等待时间信息,感受到了数据库在易用性上的进步。有些朋友十分不解,不就是等待时间的长度数据采集吗?有这么重要吗!说实在的,运维人员获得数据库的等待事件的等待时长,是比重要还要重要的。我们很容易从数据库中获得等待事件的次数,等待事件次数统计对于数据库内核来说,实现起来并不麻烦,只要维护一个内存数据结构,通过轻量级锁来保护这个内存结构就可以了。数据库的会话可以通过向数组累计统计数据来获得这些统计数据。甚至很多数据库根本不需要统计等待次数,只需要在会话信息中增加一些等待事件的相关数据项就可以了。每个会话都会维护自己的会话状态