vivo 湖仓架构的性能提升之旅
作者:郭小龙 vivo互联网 大数据高级研发工程师 导读:本文整理自 vivo互联网 大数据高级研发工程师 郭小龙 在 StarRocks 年度峰会上的分享,聚焦 vivo 大数据多维分析面临的挑战、StarRocks 落地方案及应用收益。在 即席分析 场景,StarRocks 使用占比达 70%,查询速度提升 3 倍&#x...

无缝集成 MySQL,解锁秒级 OLAP 分析性能极限,完成任务可领取三合一数据线!
「技术解决方案【Cloud Up 挑战赛】」上线了! 面对大规模业务数据统计难题,实现 OLTP 和 OLAP 数据库数据同步也困难重重,通过 DMS 构建生产数据云数据库 RDS MySQL 版实例,利用 DTS 实现与云原生数据仓库 AnalyticDB MySQL 版集群的实时同步,DTS 保障数据一致。借助 AnalyticDB MySQL 版的实时分析能力,解决统计难题,适用于...

数据湖查询加速:利用高性能缓存提升查询性能
云原生数据仓库 AnalyticDB MySQL 版推出了湖存储加速(LakeCache)功能,能够将OSS中的热点文件缓存在NVMe SSD高性能存储介质上,提高OSS数据的读取效率。该功能主要适用于需要大量带宽,且数据重复读的场景,例如,多个分析人员需要查询同一份数据。本文主要介绍湖存储加速功能的优势、应用场景以及使用方法。
云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL同一个SQL可以实现向量索引、全文索引GIN、普通索引BTREE混合查询,简化业务实现逻辑、提升查询性能
参考文档:https://help.aliyun.com/zh/analyticdb/analyticdb-for-postgresql/user-guide/fusion-search-use-guide?spm=a2c4g.11186623.help-menu-92664.d_2_8_3.4bf95fa2s3zEtw&scm=20140722.H_2528590._.OR_help-....

使用Paging Cache提高深分页查询性能
云原生数据仓库 AnalyticDB MySQL 版Paging Cache功能,通过缓存机制提高了使用LIMIT、OFFSET和ORDER BY的大数据量分页查询效率,可以解决深分页查询的性能问题和资源瓶颈。本文介绍了如何在分页查询中使用Paging Cache功能。
如何改写Recursive CTE提升查询性能
当前云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL 版对Recursive CTE支持较为有限。在分布式场景下,为确保计划及执行层结果的正确性,云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL 版对Recursive CTE执行过程中的WorkTableScan算子施加了限制:禁止出现Motion,且该算子必须位于JOIN的最左侧。因此,当Recursive CTE中出现数据...
优化AnalyticDB性能:查询优化与资源管理
在大数据时代,实时分析和处理海量数据的能力成为了企业竞争力的重要组成部分。阿里云的AnalyticDB(ADB)是一款完全托管的实时数据仓库服务,支持PB级数据的秒级查询响应。作为一名已经有一定AnalyticDB使用经验的开发者,我发现通过合理的查询优化和资源管理可以显著提升ADB的性能。本文将从个人角度出发,...

深入解析:AnalyticDB中的高级查询优化与性能调优
引言 AnalyticDB(ADB)是阿里云推出的一款实时OLAP数据库服务,它能够处理大规模的数据分析任务,提供亚秒级的查询响应时间。对于已经熟悉AnalyticDB基本操作的用户来说,如何通过查询优化和性能调优来提高数据处理效率,是进一步提升系统性能的关键。本文将从个人的角度出发,结合实际经验&...

实时数仓Hologres提升问题之调度性能如何解决
问题一:在Hologres的集群自动化交付中,ABM系统扮演了什么角色? 在Hologres的集群自动化交付中,ABM系统扮演了什么角色? 参考回答: 在Hologres的集群自动化交付中,ABM系统对集群进行抽象设计,分离出资源集群和业务集群的概念,并通过与底层平台的打通,进行资源集群的创建和容量维持;在业务集群上,ABM提供基于K8s概念的部署模板...

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数据仓库
阿里云自主研发的云原生数据仓库,具有高并发读写、低峰谷读写、弹性扩展、安全可靠等特性,可支持PB级别数据存储,可广泛应用于BI、机器学习、实时分析、数据挖掘等场景。包含AnalyticDB MySQL版、AnalyticDB PostgreSQL 版。
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