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数据存储与数据库

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Tableau BI工具对接 AnalyticDB for PostgreSQL数据源

AnalyticDB for PostgreSQL(原HybridDB for PostgreSQL)作为高性能分析型数据库,可以支持用户对其业务数据进行实时分析,能够让企业敏锐感知市场动态,做出必要决策。

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使用canal增量同步mysql数据库信息到ElasticSearch

本文介绍如何使用canal增量同步mysql数据库信息到ElasticSearch。(注意:是增量!!!) 1.简介 1.1 canal介绍 Canal是一个基于MySQL二进制日志的高性能数据同步系统。

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AnalyticDB for PG 如何作为数据源对接帆软 FineBI

本文介绍 分析型数据库 PostgreSQL 版 (AnalyticDB for PostgreSQL) 如何作为 帆软 BI 的数据源,支持 BI 查询展现。

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钉钉群直播【Spark Relational Cache 原理和实践】

主要介绍Relational Cache/物化视图的历史和背景,以及EMR Spark基于Relational Cache加速Spark查询的技术方案,及如何通过基于Relational Cache的数据预计算和预组织,使用Spark支持亚秒级响应的交互式分析使用场景。

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四步实现DLA跨云账号分析OSS数据

背景 在使用Data Lake Analytics(https://et.aliyun.com/bdad/datalake)进行OSS数据分析时,通常云账号A是访问自己的OSS bucket数据,如果有访问其他云账号(假设云账号B)的OSS数据的需求,本文正好帮到您,教您如何通过DLA实现DLA跨云账号分析OSS数据。

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教程:Data Lake Analytics + OSS数据文件格式处理大全

0. 前言 Data Lake Analytics是Serverless化的云上交互式查询分析服务。用户可以使用标准的SQL语句,对存储在OSS、TableStore上的数据无需移动,直接进行查询分析。

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Data Lake Analytics中OSS LOCATION的使用说明

前言 Data Lake Analytic(后文简称 DLA)可以帮助用户通过标准的SQL语句直接对存储在OSS、TableStore上的数据进行查询分析。 在查询前,用户需要根据数据文件的格式和内容在DLA中创建一张表。

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教程:如何使用Data Lake Analytics创建分区表

# 前言 [Data Lake Analytics ](https://www.aliyun.com/product/datalakeanalytics)(后文简称DLA)提供了无服务化的大数据分析服务,帮助用户通过标准的SQL语句直接对存储在OSS、TableStore上的数据进行查询分析。

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教程:如何在Data Lake Analytics中使用临时表

前言 Data Lake Analytics (后文简称DLA)是阿里云重磅推出的一款用于大数据分析的产品,可以对存储在OSS,OTS上的数据进行查询分析。相较于传统的数据分析产品,用户无需将数据重新加载至DLA,只需在DLA中创建一张与数据源关联的表,不仅简化了分析过程,还节约了存储成本,是做大数据分析的不二之选。

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教程:如何通过DLA实现数据文件格式转换

前言 Data Lake Analytic(后文简称 DLA)可以帮助用户通过标准的SQL语句直接对存储在OSS、TableStore上的数据进行查询分析。 对于同一份数据来说,以不同的格式保存,不仅在存储空间上有差别,在使用DLA查询时执行时间也是有差别的。

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DLA新增函数发布:身份证、星座、拼音、Json数组、经纬度城市查询、互联网坐标系经纬度转换等

概述 本月,Data Lake Analytics(https://et.aliyun.com/bdad/datalake)发布了一批新增的内置函数,涉及身份证地域查询、星座查询、中文拼音转换、Json数组内容字段提取、互联网坐标系经纬度转换等。

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MySQL锁机制及其优化

概述 在一般的数据库驱动的业务中,很大的一个难点就是:在最大程度地利用数据库的并发访问的同时,还要确保每个用户能以一致的方式读取和修改数据,为此,MySQL就有了锁(locking)的机制。频繁出现的锁的不仅本身消耗着资源,也影响着数据库的运行性能,因此,做好数据库的锁优化,对于数据库的性能具有很大意义。

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MySQL单表数据不要超过500万行:是经验数值,还是黄金铁律?

原文地址:梁桂钊的博客 博客地址:http://blog.720ui.com 欢迎关注公众号:「服务端思维」。一群同频者,一起成长,一起精进,打破认知的局限性。 今天,探讨一个有趣的话题:MySQL 单表数据达到多少时才需要考虑分库分表?有人说 2000 万行,也有人说 500 万行。

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POLARDB v2.0 技术解读

回顾POLARDB 1.0 POLARDB 1.0 主要的改进包括采用了计算存储分离的架构,完全兼容MYSQL,性能是原生MySQL的6倍。一个用户集群可以在分钟级弹性扩展到16个计算节点,对业务完全透明的计算和存储分离代理,从库延迟仅毫秒级。

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【参与有奖】一次阿里技术专家帮你填技术坑的机会来了

每月只有一次的机会,阿里万名技术专家给你解答技术踩坑难题。

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RDS for MySQL CPU 性能问题分析

RDS for MySQL CPU 性能问题分析 RDS for MySQL CPU 使用率高是使用 RDS for MySQL 实例过程中比较常见的一类性能问题。 由于实例 CPU 资源打满会直接导致业务受损,且问题发生过程迅速、临界时间短 统计采集困难、问题发生后统计指标呈反向曲线,加之日常运维过程中问题征兆容易被忽视,非常容易导致用户体感问题突然性强烈,因此在这里我们对 RDS for MySQL 的 CPU 使用率高的原因做一个比较详细的分析说明。

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