索引顾问
索引顾问（Index Advisor）可以帮助您确定应该对哪些列编制索引，以提高指定工作负载中的性能。索引顾问仅识别二叉树类型索引（单列或复合），不识别可提高性能的其他索引类型，例如GIN、GiST、Hash等。索引顾问简介 索引顾问会尝试对...
常见问题
索引失败问题分析思路 当发现索引失败时，一般遵循如下排错思路：对于批量索引 如果curl直接返回错误，或者不返回，检查一下输入文件格式。或者curl加上-v 参数，观察REST API的返回情况。在Overlord页面观察作业执行情况，如果失败，查看...
高性能
内核性能优化 阿里云Elasticsearch基于云上多场景大规模的应用经验，提供云上特有的内核增强版，持续打造高性能的AliES内核引擎。您可以选择内核增强版本并跟随云上内核版本更新，获得更高性能的ES服务。阿里云Elasticsearch支持的高性能...
文件存储 HDFS 版和对象存储OSS双向数据迁移
文件存储 HDFS 版 允许您就像在Hadoop的分布式文件系统中一样管理和访问数据，并对热数据提供高性能的数据访问能力。对象存储OSS是海量、安全、低成本、高可靠的云存储服务，提供标准型、归档型等多种存储类型。您可以在 文件存储 HDFS 版 ...
什么是向量检索服务
高性能低成本：有限成本下实现最大化性能并满足业务的需求。多场景适配：结合超参调优和复合索引等方法，提高系统的自动化能力，以及增强用户的易用性。超大规模索引构建和检索：引入复合性检索算法，精于工程实现和算法底层优化，低成本...
互联网服务：小打卡
PolarDB-X 专注解决海量数据存储、超高并发吞吐、大表瓶颈以及...小打卡的圈子打卡日记通过圈子做拆分，同时用户还有查看自己圈子日记的诉求，全局索引能力为小打卡客户提供了基于圈子和用户两个维度的高性能查询能力，满足了多维查询的需求。
Vector
TairVector是 Tair 自研的扩展数据结构，提供高性能、实时，集存储、检索于一体的向量数据库服务。TairVector简介 TairVector采用多层Hash的数据结构，如下所示：TairVector提供了HNSW（Hierarchical Navigable Small World）和暴力搜索...
基本概念
三种模型的优缺点和适用场景：点模型利用索引进行实时查询的效率最高，但存储成本和二级索引代价高，适用于实时性要求较高的简单查询场景。轨迹线模型时空索引效率不高，存储成本和二级索引代价低，适用于离线分析型场景。轨迹分段线模型...
内存型
提供数据和应用的使用时保护 适用场景：人工智能场景，如深度学习与训练、AI推理等 HPC等高性能科学计算场景 大中型数据库系统、缓存、搜索集群 大型在线游戏服务器 其他对性能要求较高的通用类型的企业级应用 与操作系统的兼容性说明 更多...
测试结果
本次测试采用3种不同的测试场景，针对开源自建的Hadoop+Spark集群与阿里云云原生数据湖分析DLA Spark在执行Terasort基准测试的性能做了对比分析。本文档主要展示了开源自建Spark和DLA Spark在3种测试场景下的测试结果及性能对比分析。1 TB...
HBase使用OSS-HDFS服务作为底层存储
HBase是Hadoop生态中的实时数据库，有较高的写入性能。OSS-HDFS服务是阿里云新推出的存储空间类型，并兼容HDFS接口。JindoSDK支持HBase使用OSS-HDFS服务作为底层存储，同时支持存储WAL文件，实现存储与计算分离。相对于本地HDFS存储，OSS-...
定时索引重建
定时索引重建 创建 定时索引重建 任务，可以每天在指定时间自动执行一次索引重建。1.进入开放搜索控制台，左上角选择“OpenSearch-高性能检索版”，“应用管理”页，点击应用的“详情”按钮：2.点击“索引重建”按钮。3.选择希望定时触发...
索引缺失
背景信息 阿里云专家服务团队总结多年服务经验，发现CPU使用率过高、IOPS过高、查询语句性能低下、应用超时卡顿等问题，超过90%的原因是索引缺失导致的。数据库自治服务DAS 可以帮助您发现数据库实例中缺失的索引信息，导出创建缺失索引的...
使用限制
TEXT、SHORT_TEXT类型单字段索引个数 4个 8个 LITERAL类型单字段索引个数 256个 INT类型构建关键字分析索引个数 256个 向量索引个数 0个 2个 总数据源个数 20个 说明 高性能检索版-独享存储型相关限制说明：表总数不能超过系统最大限制8个...
索引缺失
阿里的专家服务团队总结多年服务经验，发现许多客户遇到RDS CPU使用率过高、IOPS过高、查询语句性能低下、应用超时卡顿等问题，超过90%的原因是索引缺失导致的。自治服务帮助用户发现RDS实例中缺失的索引信息，导出创建缺失索引的脚本文件...
分区设计
辅助索引 其他情况下，如果不能通过将SQL语句拆解成单分区的，且不能利用主键进行索引优化时，需要对全部分区进行扫描，此时可以对这部分全分区扫描的语句的查询条件建立索引，使得在每个分区上进行访问时，仍然能取得较高的性能 说明 ...
索引优化
只对高选择率的列建B-Tree索引：索引选择率是构建索引时选择什么索引类型的重要指标，B-Tree索引只推荐使用在选择率非常高的列上。比如您的表有1000行数据，需要建索引的列有800个distinct的值，那么这一列索引选择率就是800/1000=0.8,这种...
什么是图计算服务
图计算服务Graph Compute是阿里云自主研发的高性能分布式图计算产品，为开发者提供万亿级数据规模的一站式图技术服务。Graph Compute支持复杂图关系数据的存储、查询和计算，高效对接图算法与模型，在搜索推荐广告、实时风控、知识图谱、...
概述
架构理念 随着云原生技术的不断普及，以Snowflake为代表的新一代云原生数仓以及数据库HTAP架构不断创新，可见在未来一段时间后行列混存HTAP将会成为一个数据库的标配能力，需要在当前数据库列存设计中面向未来的低成本、易用性、高性能上有...
预读和预扩展
本文介绍了堆表预读、堆表预扩展以及索引创建预扩展的简介、原理...索引创建预扩展 400 GB表创建索引性能对比如下所示：结论：索引创建预扩展在索引创建场景下能够带来30%的性能提升。索引创建预扩展大小超过默认值4 MB对性能没有明显帮助。
预读和预扩展
本文介绍了堆表预读、堆表预扩展以及索引创建预扩展的简介、原理...索引创建预扩展 400 GB表创建索引性能对比如下所示：结论：索引创建预扩展在索引创建场景下能够带来30%的性能提升。索引创建预扩展大小超过默认值4 MB对性能没有明显帮助。
JindoFS实战演示
Spark对OSS上的OCR数据进行查询加速 Spark对OSS上的OCR数据进行查询加速 2021-07-20 当前数据湖市场规模正在飞速增长，随着数据规模的增长，基于高性能的数据湖分析场景也在逐渐增加。当前很多数据湖架构基于对象存储，相对于本地存储，其...
列存索引（IMCI）发布说明
PolarDB MySQL版 重磅推出了列存索引（IMCI）特性。简介 当前主要面向OLTP场景，广泛应用于在线业务，日常产生大量的数据。但是，基于行存的查询性能并不能满足所有应用场景的需求。通常情况下，为了实现复杂分析型查询，需要将数据从 ...
表结构设计
本文介绍如何设计 AnalyticDB for MySQL 的表结构（包括选择表类型、分布键、分区键、主键和聚集索引键等），从而实现表性能的优化。选择表类型 AnalyticDB for MySQL 支持复制表和普通表两种类型。在选择表类型时，需要注意如下几点：复制...
基于向量检索版+LLM构建对话式搜索
阿里云智能开放搜索OpenSearch一站式智能搜索业务开发平台，具备高性能向量检索能力，通过 向量检索+大模型可以构建可靠的垂直领域的智能问答方案，同时快速在业务场景中进行实践及应用。本文将详细介绍如何通过“OpenSearch向量检索版+大...
搭建与管理（基于Hadoop）
通过MaxCompute与Hadoop构建湖仓一体方案旨在实现对海量数据的统一管理、存储和分析，提供了一个既能处理结构化、半结构化数据，又能满足高并发分析需求的一体化数据平台。本文为您介绍如何通过MaxCompute与Hadoop构建湖仓一体，以及管理湖...
创建索引表
默认情况下是建立所有的索引，这样对所有的查询场景来说都能提供较高的性能，但会占用较多的存储空间。为了节省空间存储，可以根据查询场景选择合适的索引。Ganos内置了特定的Hints，用来在定义SimpleFeatureType的时候指定对应的索引，...
基于向量检索版+LLM构建对话式搜索
阿里云智能开放搜索OpenSearch一站式智能搜索业务开发平台，具备高性能向量检索能力，通过 向量检索+大模型可以构建可靠的垂直领域的智能问答方案，同时快速在业务场景中进行实践及应用。本文将详细介绍如何通过“OpenSearch向量检索版+大...
创建索引模板
数据流可以跨多个索引存储实现数据时间序列的增加。而在使用数据流之前，需要创建索引模板，通过模板配置数据流后备索引的结构，将数据准确快速地写入索引中。本文介绍如何创建索引模板。前提条件 已创建7.10内核增强版的Elasticsearch...
创建索引表
默认情况下是建立所有的索引，这样对所有的查询场景来说都能提供较高的性能，但会占用较多的存储空间。为了节省空间存储，可以根据查询场景选择合适的索引。Ganos内置了特定的Hints，用来在定义SimpleFeatureType的时候指定对应的索引，...
SQL调优思路
缺少索引 索引缺失，通过执行计划发现SQL没有使用索引，查询效率低，创建索引后性能提升。示例如下：添加索引前 添加索引后 最优执行计划 执行计划并非最优执行计划，SQL执行时间未达到预期速度，通过执行计划发现SQL有调优空间，创建合适...
同城冗余
CU模式（按量模式）和VCU模式（预留模式）的高性能存储实例 华东1（杭州）、华东1 金融云、华东2（上海）、华北2（北京）、华北3（张家口）、华北6（乌兰察布）、华南1（深圳）、中国香港、新加坡和德国（法兰克福）地域下的多元索引 ...
概述
文件存储CPFS 文件存储CPFS（Cloud Paralleled File System）是一款并行文件系统，其数据存储在集群中的多个数据节点，多个客户端可以同时访问，满足大型高性能计算机集群的高IOPS、高吞吐、低时延的数据存储需求。文件存储HDFS版 文件存储...
使用须知
Phoenix不支持复杂查询 Phoenix的二级索引本质还是前缀匹配，用户可以建多个二级索引来增加对数据的查询模式，二级索引的一致性是通过协处理器实现的，索引数据可以实时可见，但也会影响写性能，特别是建多个索引的情况下。对于复杂查询，...
概述
一旦一个索引被创建，就不再需要进一步的干预：系统会在表更新时更新索引，而且会在它觉得使用索引比顺序扫描表效率更高时使用索引。但我们可能需要定期地运行 ANALYZE 命令来更新统计信息以便查询规划器能做出正确的决定。通过性能提示的...
使用跨机并行查询加速索引创建
跨机并行查询功能还可以用于加速构建B-tree索引，同时支持加速创建B-Tree索引的GLOBAL索引。本文介绍工作原理以及如何使用该功能加速索引构建。原理介绍 PolarDB PostgreSQL版（兼容Oracle）在执行索引构建时，会首先扫描待构建索引的基表...
使用跨机并行查询加速索引创建
跨机并行查询功能还可以用于加速构建B-tree索引，同时支持加速创建B-Tree索引的GLOBAL索引。本文介绍工作原理以及如何使用该功能加速索引构建。原理介绍 PolarDB PostgreSQL版（兼容Oracle）在执行索引构建时，会首先扫描待构建索引的基表...
升配集群
升级集群时，如果集群负载不高且索引有副本的情况下，集群在变更过程中可以持续对外提供服务，但性能可能会受影响，且变更时间会比较长。前提条件 完成集群规格容量评估。评估方法，请参见 规格容量评估。在Kibana控制台 执行以下命令，...
B-tree并发控制优化
PolarDB MySQL版 优化了B-tree索引的并发控制机制，有效地提升了高并发读写场景下的性能。本文介绍了B-tree并发控制优化的使用方法和使用该机制的限制和前提条件等内容。背景信息 InnoDB引擎使用索引来组织表结构，每张表的数据均放在一个...
TairVector性能白皮书
TairVector是基于 Tair 的向量存储引擎，集存储、检索于一体，提供高性能、实时的向量数据库服务。本文介绍了TairVector的性能测试方法和测试结果。TairVector支持高性能的向量近似最近邻（ANN）检索，可用于非结构化数据的语义检索、个性...
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