计算下推
PolarDB MySQL版 支持多存储引擎（InnoDB/X-Engine/.)，为了提高查询的执行效率，在执行层我们引入了计算下推的能力，将尽可能多的操作在各个存储引擎层内部完成而不需要返回到计算层，减少了不必要的函数调用开销和格式转换开销，可以大幅...
调度策略
在配置资源配额时，您可以根据调度策略的实现原理选择合适的调度策略，来提高出队效率，从而提高算力资源的利用率。本文为您介绍支持选择的调度策略和实现原理。背景信息 当多个任务或实例同时请求算力资源时，会形成一个队列并等待执行。...
RDS和自建数据库性能差异问题
4）参数设置不同 buffer大小设置不同、AHI是否开启都会影响sql的执行效率，可以对比下两个实例的参数差异，根据实例规格酌情修改下。5）实例负载不同 对自建以及云数据库进行sql执行效率测试时，需要保证实例无资源瓶颈。建议在业务低峰期...
pg_cron
并发任务执行：支持同时执行多个任务，提高任务执行效率。可靠性和容错性：提供错误处理和容错机制，确保任务的正确执行并提供相应的日志记录。pg_cron 为数据库管理员和开发人员提供了一种简单而强大的方式来自动化执行重复性任务。例如，...
pg_cron
并发任务执行：支持同时执行多个任务，提高任务执行效率。可靠性和容错性：提供错误处理和容错机制，确保任务的正确执行并提供相应的日志记录。pg_cron 为数据库管理员和开发人员提供了一种简单而强大的方式来自动化执行重复性任务。例如，...
pg_cron
并发任务执行：支持同时执行多个任务，提高任务执行效率。可靠性和容错性：提供错误处理和容错机制，确保任务的正确执行并提供相应的日志记录。pg_cron 为数据库管理员和开发人员提供了一种简单而强大的方式来自动化执行重复性任务。例如，...
使用OOS批量为资源绑定多个标签
您可以使用系统运维管理（OOS）提供的公共模板创建执行，批量为同一地域下的同一资源类型的多个资源绑定多个标签，提高运维效率。背景信息 本示例中，将通过OOS的公共模板 ACS-TAG-TagResourcesIgnoreCaseSensitive 为华东1（杭州）地域下...
分布式训练加速TorchAcc概述
PAI-TorchAcc（Torch Accelerator）是基于PyTorch的训练加速框架，通过GraphCapture技术将PyTorch动态图转换为静态执行图，然后进一步基于计算图完成分布式优化、计算优化，从而提高PyTorch模型训练的效率，使其更加易于使用。技术简介 ...
PolarDB处理TPC-H查询的挑战和机遇
利用向量化技术以及基于SIMD指令集的计算原语，实现高效的算子内并行，提升算子执行效率。Oracle近期也推出了其云上的Heatwave service（RAPID），本质就是一个分布式的in-memory column store，利用Oracle一些特殊的硬件优化技术配合列存...
Compaction（Beta）
Compaction操作将多个数据文件合并成一个更大的数据文件，执行Compaction操作有助于重新组织数据存储结构，提高读写效率。本文介绍在Hologres中如何进行Compaction操作。背景信息 Hologres的数据写入模型使用了与LSM-Tree类似的数据结构，...
概述
您可以通过创建一个或多个任务节点组成的任务流，实现复杂的任务调度，提高数据开发效率。背景信息 随着互联网和物联网的飞速发展、数据规模急剧增长、数据来源多样化，同时数据分析需求及业务流程复杂性不断增加，这使得传统手动处理数据...
使用函数计算实现游戏渠道包构建
本文介绍如何使用 ...高效率：多个渠道包构建过程同时进行，配置模板化，无需修改代码，提高打包效率。低成本：基于函数计算资源利用率高的优势，可以极大程度地降低计算资源成本。方案详情 具体步骤，请参见 基于函数计算的游戏打包。
我是安全管理员
任务编排 任务编排主要用于编排各类任务并进行调度执行，通过创建一个或多个任务节点组成的任务流，实现复杂的任务调度，提高数据开发效率。离线集成 离线集成是一种低代码的数据开发工具，可以组合各类任务节点，形成数据流，通过周期调度...
我是DBA
任务编排 任务编排主要用于编排各类任务并进行调度执行，通过创建一个或多个任务节点组成的任务流，实现复杂的任务调度，提高数据开发效率。离线集成 离线集成是一种低代码的数据开发工具，可以组合各类任务节点，形成数据流，通过周期调度...
我是管理员
任务编排 任务编排主要用于编排各类任务并进行调度执行，通过创建一个或多个任务节点组成的任务流，实现复杂的任务调度，提高数据开发效率。离线集成 离线集成是一种低代码的数据开发工具，可以组合各类任务节点，形成数据流，通过周期调度...
DataV自定义组件性能优化
Style 关于样式计算的样式通用优化可以通过以下几个方面来完成：尽可能的样式共享，如果能共享，就不需要执行匹配算法，执行效率将会提高。减少昂贵属性开销，如box-shadow、filter、:nth-child、border-radius等属性的使用。使用更先进的...
MaxFrame概述
更高的处理性能 MaxFrame可直连MaxCompute数据，运行时无需将数据拉取至本地计算，消除了不必要的本地数据传输，提高执行效率。MaxFrame可直接使用MaxCompute海量弹性计算资源，并支持自动分布式、并行处理，大幅缩短数据处理的时间。更...
HTAP中的行列混存查询优化
如下图所示：由上图可以看出，对于Q8和Q9的多表join，开启IMCI查询优化之后，因为选择了更好的查询计划，执行效率明显提高。在用户场景workload中，未开启查询优化时，join按照 的方式执行，下图中d、e表的join（橙色的部分）处理的数据量...
变更操作移动协同
简介 变更审批、执行等操作支持在移动端进行，方便使用者在任何时间、地点进行操作，提高审批、执行流程的操作效率。功能概述 变更管理功能支持再变更发起后，通知对应的审批人。在审批通过后，通知对应的执行人与审批发起人。在执行结束时...
产品简介
计算巢AppFlow是计算巢平台上的一种高效的应用集成和自动化工具，旨在提升企业的工作流程自动化和数据流管理效率。AppFlow通过提供易于使用的界面和强大的后端逻辑，允许用户无需深入编程即可设计、部署和监控各种自动化任务和数据流。本...
自适应优化
传统查询优化器基于静态的统计...为了解决这些无法提前预料的变化因素可能导致的性能回退问题，PolarDB MySQL版 在查询优化器中引入了自适应能力，可以通过动态感知环境和执行相关因素来调整执行计划，保证执行效率的最优性。自适应执行能力
2024年
Pandas API支持 2024-03-26 新增MaxFrame数据输入输出 新说明 MaxFrame支持直连MaxCompute，允许对MaxCompute中的数据进行高效直接读写操作，运行时无需将数据拉取至本地计算，消除了不必要的本地数据传输，提高了执行效率。数据输入输出 ...
演练场景
故障演练是业务系统上线前必要的演练环节，旨在对应急预案的可行性，进一步完成应急预案，从而帮助提升产品、集群、机房的稳定性，减少故障的发生，提高故障应急效率，进而提升产品竞争力。一个完整的故障演练过程为 创建故障原子服务>创建...
聚合优化和执行
本文介绍了 PolarDB-X 如何优化和执行聚合计算，以达到减少数据传输量和提高执行效率的效果。基本概念 聚合操作（Aggregate，简称Agg）表示按照GROUP BY指定列对输入数据进行聚合的计算，或者不分组对所有数据进行聚合的计算。PolarDB-X ...
使用前缀列表提高安全组规则管理的效率
在网络地址发生变动时，您只需要修改前缀列表中的网络地址，即可等效于修改已关联安全组的访问控制规则，无需再关注每个安全组中的规则，降低管理复杂度，提高效率。当您的云上资源分布在多个阿里云地域时，您可以使用前缀列表克隆功能，来...
列存索引技术架构介绍
列式存储同样能提高CPU在处理数据时的执行效率。首先，列存的紧凑排列方式可提升CPU访问内存的效率，减少由L1/L2 Cache miss导致的执行停顿时间。其次，在列式存储上可以应用SIMD技术来进一步提升单核吞吐能力。简介 PolarDB In-Memory ...
RDS MySQL/MariaDB版实例CPU使用率较高
原因分析：由于查询执行效率低，为获得预期的结果需要访问大量的数据导致平均逻辑IO高，因此在QPS并不高的情况下（例如网站访问量不大），也会导致实例的CPU使用率偏高。解决方案 根据您实际情况选择对应的解决方法。应用负载（QPS）高 ...
IT服务：SAE支持石家庄掌讯应用极速上云
以前统一的审核时间被分配在团队中每个人提交代码后自动执行，不但减少了人员参与的人力成本，而且减少了代码评审工作的时间成本，有效提高工作效率。整个代码评审工作提前到了代码提交阶段，将发现并解决代码潜在问题的阶段提前到了代码...
设计原则
面向失败的架构设计原则 众所周知，系统异常事件是不可避免的，如网络延迟、硬件故障、软件错误、突峰流量等，建议在系统设计阶段就要从这些异常事件引起的系统执行“失败”出发，提供冗余、隔离、降级、弹性等能力，旨在确保系统的高可用...
基于代价的SQL优化
AnalyticDB MySQL 采用基于代价的查询优化器（Cost-Based Optimizer），以获得最佳的查询执行计划，提高查询效率。AnalyticDB MySQL 基于代价的查询优化器具有以下优点：面向分布式设计 AnalyticDB MySQL 查询优化器会充分利用多机资源，...
滚动升级
相关文档 如果需要一键为伸缩组内的ECS实例更新镜像和执行脚本，可利用弹性伸缩的滚动升级功能，提高管理伸缩组内ECS实例的效率。具体操作，请参见 一键更新镜像和执行脚本。阿里云CLI是基于阿里云OpenAPI建立的管理工具，通过阿里云CLI...
创建流量大盘
若您需要关注多个系统的整体流量情况，可以通过创建流量大盘功能来实现。流量大盘可展示不同应用、不同接口的通过QPS、拒绝QPS、异常QPS、RT和并发数等信息，给您带来更好的监控体验。前提条件 接入AHAS应用防护或网关防护。接入应用防护，...
变更表的表组（AUTO模式）
在 PolarDB-X 的AUTO模式数据库中，所有表都从属且只属于一个表组，同一个表组内的表分区方式一致，同一表组内的表之间的关联查询可以下推到存储节点执行，执行效率得到了很大的提高。本语法仅适用于AUTO模式数据库。为了方便将表关联到同...
算子
AnalyticDB for MySQL 中的一个算子负责完成一个基本的数据处理逻辑，合理地组合算子、优化算子的顺序和执行方式，可以提升数据的处理效率。本文介绍 AnalyticDB for MySQL 中的常用算子及算子所对应的属性。背景信息 AnalyticDB MySQL版 ...
分布键Distribution Key
当两张表在同一个Table Group内，并且Join的字段是Distribution Key时，那么数据分布保证表A一个Shard内的数据和表B同一Shard内的数据对应，只需要直接在本节点Join本节点数据（Local Join）即可，可以显著提高执行效率。使用建议 ...
羲和分析计算引擎
相对于同步执行，尽管增加了查询执行实现的复杂度，但是通过用户态的并行管理能力，提高了系统CPU的并行执行的效率。这是羲和分析计算引擎极致性能的基础能力。向量化执行模型 基于全异步的执行引擎之上，羲和采用了向量化的查询执行模型。...
IO加速
RDS MySQL的IO加速功能引入缓存池拓展（Buffer Pool Extension）的能力，帮助扩展缓存池的大小，并结合RDS引擎内核能力，从技术上提升RDS MySQL的整体读写性能，让实例在一定时间内执行更多的读写命令，提高磁盘IO效率和系统的响应速度，...
概述
最后总线程做简单归并返回给用户，提高查询效率。PolarDB MySQL版 8.0.2版本除了支持原有的单机并行查询，又将线性加速能力提升了一个等级，引入了多节点分布式并行计算能力，即多机并行查询。基于代价将执行计划优化为更灵活的并行执行...
通用云盘IO加速功能
RDS MySQL的IO加速功能引入缓存池拓展（Buffer Pool Extension）的能力，帮助扩展缓存池的大小，并结合RDS引擎内核能力，从技术上提升RDS MySQL的整体读写性能，让实例在一定时间内执行更多的读写命令，提高磁盘IO效率和系统的响应速度，...
通用云盘IO加速功能
RDS MySQL的IO加速功能引入缓存池拓展（Buffer Pool Extension）的能力，帮助扩展缓存池的大小，并结合RDS引擎内核能力，从技术上提升RDS MySQL的整体读写性能，让实例在一定时间内执行更多的读写命令，提高磁盘IO效率和系统的响应速度，...
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