【升级】数据库备份DBS与数据管理DMS产品能力优化整合
尊敬的阿里云用户：您好，非常感谢您对阿里云数据库备份DBS的支持，由于业务调整原因，我们计划于2024年7月下旬起，针对数据库备份DBS与数据管理DMS进行产品能力优化整合，未来统一以数据管理DMS继续进行售卖及服务支持。数据库备份DBS数据库备份DBS数据管理DMS数据管理DMS在产品整合过程中，...
【通知】DAS SQL洞察和审计中PostgreSQL的审计日志输出格式优化
为进一步提升用户体验，DAS即将对SQL洞察和审计中PostgreSQL的审计日志输出格式进行优化升级。
RDS PostgreSQL实例的增强监控内存相关指标项优化
优化生效时间2024年04月11日优化内容RDS PostgreSQL在基础监控外，提供了丰富的增强监控项，包括操作系统指标（OS指标）和数据库指标（DB指标）。产品控制台的监控项展示中，未详细展示内存占用情况。本次优化不仅在展示上进行了调整，展示了内存占用情况，同时还对独享型和通用型规格的内存相关...
使用Bucket Shuffle Join优化查询
本文介绍云数据库 SelectDB 版支持通过Bucket Shuffle Join进行查询优化，能够减少数据在节点间的传输耗时和Join时的内存开销，进而优化查询性能。
高效后端开发：数据库优化策略详解
一、数据表设计在数据库设计的初期阶段，就需要进行数据表设计。正确的数据表设计可以减少数据冗余，提高查询效率。以下是一些常见的数据表设计优化策略：设计规范的表结构一个好的表结构应该具有清晰的表关系，避免数据冗余，避免使用不必要的字段等。使用整数型主键整数型主键的查询速度比其他类型的主键快。建议使用自增长的整数型主键。合理使用外键...
构建高效后端系统的数据库优化策略
一、数据库优化的重要性数据库在后端系统中承担着数据存储和查询的关键任务。合理的数据库优化策略能够提升系统的性能、减少响应时间，并提供更好的用户体验。下面将介绍一些常见的数据库优化策略。二、数据模型设计优化规范化与反规范化根据具体业务需求，合理选择数据模型的规范化或反规范化。规范化可以保证数据的一致性和完整性，而反规范化可以提高查询性能和降低复杂度。合理使...
后端开发中的数据库优化策略——提高性能和可靠性
一、数据结构设计数据结构设计是数据库优化的基础，好的数据结构能够提高查询效率，降低空间占用。在设计数据表时，应尽量避免冗余和重复数据，并且要考虑到数据类型、长度等因素对性能的影响。此外，还要注意表之间的关联关系，尽量采用外键约束来确保数据的完整性和一致性。二、索引优化索引是提高查询效率的最有效手段之一...
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