从 Greenplum 到 Doris:集群缩减 2/3、年省数百万,度小满构建超大规模数据分析平台经验
面对日益增长的业务体量与复杂多变的分析需求,选用一个高效、可靠的数据库系统,已成为支撑业务稳健发展与快速创新的关键。Apache Doris 以其出色的性能表现与高度灵活的架构,成为众多场景下的优选。
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在实际项目中,应遵循 "业务驱动技术" 的原则:先通过索引优化、SQL 优化、缓存优化等手段提升性能,当这些手段无法满足需求时,再考虑分库分表。
大家好,我是地鼠哥,最近和我们就业陪跑训练营学员日常答疑的时候聊到一个有趣的话题,就像标题中说的,你们正在用什么DB呢?为什么呢?也欢迎在文末留言区交流。 最近几年,关注国内信创产业或数据库领域的人会
一睁眼,老板又在群里发飙了:“报表加载要转10秒,这系统还能不能用?!” 就现在,你的数据库正在因为一条烂SQL并在ICU里抢救—— 彭博社曾报道,全球企业每年因为数据库性能瓶颈浪费的算力成本高达数十
AINode 是支持时序相关模型注册、管理、调用的 IoTDB 原生节点,内置业界领先的自研时序大模型,如清华自研时序模型 Timer 系列,可通过标准 SQL 语句进行调用,实现时序数据的毫秒级实时
Apache Doris 的演进给我们提供了一个生动的答案——它不仅跟随硬件与编译器的发展而演进,更主动地通过向量化、模板化、指令级并行与精细的用户态调度模式,将每一代 CPU 的潜力推向理论极限。
C 语言实战:堆内存存储字符串 + 多种递归方案计算字符串长度 本文承接给定代码的核心需求(堆内存申请 + 递归求字符串长度)
本文介绍观测云如何集成 AWS RDS 的原生监控数据,帮助用户实现对关系数据库服务(RDS)实例的实时性能监控、资源使用分析以及安全事件的可视化。
Milvus 是一个功能全面、为生产环境设计的企业级向量数据库,其核心优势在于能够可靠、高效且安全地处理海量向量数据的存储与检索,是构建复杂 AI 应用的底层基础设施。
一睁眼,隔壁大厂的DBA因为频繁改表结构和产品经理“打起来”了! 数据不会撒谎:传统研发中,高达50%的时间浪费在字段对齐、清洗和Schema迁移的无尽扯皮中。 难怪PostgreSQL社区大佬都吐槽
@[toc] 1. 为什么 2025 年时序数据库“必须场景化” 时序数据库早就不只是“写得快、存得下”这么简单了。到了 2025 年,大家更看重的是能不能围绕场景把链路交付出来——接入稳不稳、存储贵
在后端开发体系中,数据库设计是承载业务逻辑、保障数据安全与高效访问的核心环节。PostgreSQL作为功能强大的开源关系型数据库,兼具兼容性、扩展性与可靠性,被广泛应用于各类复杂业务场景。本次学习围绕
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