阿里云文档 2025-05-12

日志查询

通过日志查询功能,您可以将StarRocks的前端节点(FE)和后端节点(BE)的原始日志输出到日志服务中,便于集中管理和分析。同时,您还可以查询实例中产生的日志信息,快速定位问题并优化系统性能。本文为您介绍如何在EMR Serverless StarRocks中开通、使用和关闭日志查询功能。

阿里云文档 2025-05-09

MaxQA操作手册

查询加速MaxQA(MaxCompute Query Accelerator)引擎旨在实现近实时场景下的查询性能优化,能够在独享的查询计算资源池中,对管控链路、查询优化器、执行引擎、存储引擎以及缓存机制等多个环节进行全面优化,适用于BI场景、交互式分析以及近实时数仓等低延迟高稳定的业务场景。本文将详细介绍MaxQA引擎的使用方法。

阿里云文档 2025-04-18

查看账单

如果您对阿里云EMR Serverless Spark的消费情况产生疑问,可以通过费用与成本查看费用账单以及消费明细。

阿里云文档 2024-12-13

物化视图查询改写操作

MaxCompute支持将包含过滤条件或部分算子类型的原始SQL查询语句改写为物化视图进行查询,以便于您获取所需数据。本文将详细介绍相关SQL改写的具体操作。

阿里云文档 2024-10-15

使用物化视图加速数据湖查询

StarRocks提供了开箱即用的数据湖查询功能,非常适用于对湖中的数据进行探查式查询分析。通过使用异步物化视图,您可以为数据湖中的报表和应用实现更高的并发,以及更好的性能。本文为您介绍如何使用StarRocks的异步物化视图来优化数据湖中的查询性能。

文章 2024-08-22 来自:开发者社区

PolarDB 并行查询问题之大数据量的实时分析查询挑战如何解决

问题一:PolarDB如何应对大数据量的实时分析查询挑战? PolarDB如何应对大数据量的实时分析查询挑战? 参考回答: PolarDB通过增强MySQL的查询处理能力(如统计信息增强、子查询transformation等)以及引入并行查询功能来应对大数据量的实时分析查询挑战。并行查询利用多线程并行执行来降低处理时间,实现响应时间的大幅下降。 ...

问答 2024-07-24 来自:开发者社区

PolarDB如何应对大数据量的实时分析查询挑战?

PolarDB如何应对大数据量的实时分析查询挑战?

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