概述
从层次结构方面来看，列存引擎节点采用Delta+Main（类LSM结构）二层模型，采用了标记删除的技术，确保了行存和列存之间实现低延时的数据同步，可以保证秒级的实时更新。数据实时写入到MemTable，在一个group commit的周期内，会将数据存储...
什么是云治理中心
功能特性 资源结构搭建 商业结算关系建立 企业统一身份权限管理 资源成本优化 合规审计 产品优势 快速搭建Landing Zone 云治理中心根据Landing Zone最佳实践，通过步骤式向导，引导企业根据自身情况搭建一套标准的多账号环境。步骤式设计能...
核心概念的层次结构
MaxCompute具有层次结构，您可以通过了解其结构，为后期项目规划、安全管理等提供思路。本文为您介绍MaxCompute中核心概念的层次结构及简要含义。MaxCompute核心概念的层次结构如下。核心概念 说明 Project（项目）项目是MaxCompute的基本...
块关系
术语 块是基本 SPL 结构，该结构由可选的声明部分、必需的可执行部分和可选的异常部分组成。块实现独立的存储过程和函数程序、匿名块、触发器、包、子存储过程和子函数。标识符（变量、游标、类型或子程序）是块本地的，意味着它在给定块的...
概述
但是，不能对层次结构中较低层的子程序进行相同的标识符访问和调用。子存储过程和子函数可从以下任何类型的SPL程序中进行声明和调用：独立的存储过程和函数。匿名块。触发器。包。对象类型主体的存储过程和函数。在上述任意程序内声明的子...
财务管理
使用企业财务服务提供的关联账号能力，将组织多层级结构搭建起来。在这种结构下，财务人员能清晰完整地了解整个企业的云上成本，便于进行消费预测和成本优化。业务部门的技术人员在预算范围内可以灵活地按需实时开通云资源，省去传统企业...
Native 框架简介
统一组件库架构 AntUI 的整体架构类似于积木搭建，由下至上构建出 AntUI 统一控件体系：由下而上的构架层级及其描述如下表所示：构架层级 描述 基础层（Foundation）视觉规范单元化的体现，构建 AntUI 体系的基础，主要包含原子资源、原子...
数据建模：智能数据建模
智能数据建模是阿里云DataWorks自主研发的智能数据建模产品，沉淀了阿里巴巴十多年来数仓建模方法论的最佳实践，包含数仓规划、数据标准、维度建模及数据指标四大模块，帮助企业在搭建数据中台、数据集市建设过程中提升建模及逆向建模的...
零售电商数据建模
层级 描述 数据引入层 ODS（Operational Data Store）ODS层用于存放 未经过处理的原始数据 至数据仓库系统，其数据表的结构与原始数据所在的数据系统中的表结构一致，是数据仓库的数据准备区。公共维度层 DIM（Dimension）DIM层使用维度...
什么是实时数仓Hologres
原生实时数仓 针对实时数仓数据更新频繁、数据模型简单和分析场景敏捷的特性，Hologres支持高并发实时写入与更新，支持事务隔离与原子性，数据写入即可查。高吞吐实时写入与更新 Hologres与Flink、Spark等计算框架原生集成，通过内置...
低代码音视频工厂迁移方案
迭代灵活性 较高，应用层组件与后台服务均开源，允许集成方自行二次开发。低，封闭式产品强依赖阿里云排期实现功能迭代。支持区域 仅支持中国内地。支持中国内地和新加坡地区。使用产品 视频直播。Mediabox音视频SDK。ECS（如果需要部署...
通过Control Policy授权
前提条件 已完成资源目录的开通，组织结构的搭建以及为企业成员绑定组织结构。具体步骤如下：企业账号收到使用资源目录的邀请记录后，使用经过企业实名认证的阿里云账号开通资源目录。具体操作，请参见 开通资源目录。重要 个人实名认证...
数据转发到DataHub
可搭建原始数据层、实时明细层和实时汇总层，打造实时数据仓库。详细说明，请参见 DataHub的应用场景。使用限制 物联网平台实例及所在地域支持将数据转发到DataHub。支持的地域详细信息，请参见 各地域功能说明。目前，新版和旧版云产品...
如何将一棵LSM-Tree塞进NVM
我们以X-Engine为基础结合非易失内存的优势与限制，重新设计并实现了存储引擎的主要内存数据结构、事务处理和持久化内存分配器等基础组件，最终实现了不需要记录预写式日志的高性能事务处理，降低了整体系统的写入放大并提高了存储引擎的...
PolarDB并行查询
MySQL的执行结构非常复杂，expression（Item）和query block（SELECT_LEX）的交叉引用，内外层查询的关联（Item_ref）等，都使得这项任务难度大增，但在这个不断填坑不断完善的过程中，团队也对MySQL的优化执行结构有了很深入的理解，还...
Trino概述
产品优势 E-MapReduce（简称EMR）中的Trino与开源Trino比较，还具备如下优势：即买即用，快速完成上百节点的Trino集群搭建。弹性扩容简单操作。与EMR软件栈完美结合，支持处理存储在OSS的数据。无需运维，EMR提供一站式服务。基本概念 数据...
读写分离
如果您在云上自行搭建代理层实现读写分离，数据在到达数据库之前需要经历多个组件的语句解析和转发，对响应延迟有较大的影响。而PolarDB读写分离中间件隶属于集群组件，相比外部组件而言，能够有效降低延迟，提升处理速度。节点健康检查，...
读写分离
如果您在云上自行搭建代理层实现读写分离，数据在到达数据库之前需要经历多个组件的语句解析和转发，对响应延迟有较大的影响。而PolarDB读写分离中间件隶属于集群组件，相比外部组件而言，能够有效降低延迟，提升处理速度。节点健康检查，...
Presto概述
产品优势 E-MapReduce（简称EMR）中的Presto与开源Presto比较，还具备如下优势：即买即用，快速完成上百节点的Presto集群搭建。弹性扩缩容，简单快速。与EMR软件栈完美结合，支持DLF和OSS或OSS-HDFS。无需运维，EMR提供一站式服务。基本...
使用Redis搭建电商秒杀系统
扣量时，服务器通过请求Redis获取下单资格，通过以下lua脚本实现，由于Redis是单线程模型，lua可以保证多个命令的原子性。local n=tonumber(ARGV[1])if not n or n=0 then return 0 end local vals=redis.call("HMGET",KEYS[1],"Total",...
基于TairRoaring实现人群圈选方案
您可以通过 云原生内存数据库Tair 的TairRoaring数据结构快速搭建高性能的目标用户筛选服务。TairRoaring简介 用户标签筛选场景往往应用于个性化推荐、精准营销等具体业务场景，通过不同的标签辅以不同的运营营销，从而实现资源投放方的...
应用场景
3.实时数据仓库 3.1 数据总线替换传统数据库，构建实时数仓 从Lambda架构到Kappa架构，通过数据总线搭建原始数据层，实时明细层和实时汇总层，打造实时数据仓库。3.2 收益 统一的Kappa架构 传统Lambda架构的两条链路缩减为一条，大大降低...
MySQL InnoDB空间文件
基本结构如下：页 在InnoDB中，16 KB大小的页（page）是最小的原子单元。其他的大小都在页之上，因此：1 page=16 KB=16384 bytes 1 extent=64 pages=1 MB FSP_HDR page=256 extents=16384 pages=256 MB Page有最基础的38字节的FIL Header和...
玄武分析型存储
多种索引类型多路归并查找的过程如下所示：结构化与非结构化融合 玄武存储层索引管理器实现结构化索引与非结构化索引的统一管理，如数值类的BKD索引、字符串类的倒排索引、非结构化的JSON索引及向量索引，还有文本数据的全文索引。对计算层...
逻辑结构说明
Dataphin业务模型的核心概念具有一定的逻辑结构，您可以通过了解其结构，为后期项目规划、建模等提供思路。本文为您介绍Dataphin中核心概念的逻辑结构及简要含义。Dataphin核心概念的逻辑结构如下图所示。由上图可见，Dataphin的架构包括...
维度建模
步骤三：数据指标 概览 原子指标和派生指标可以被汇总层或应用层表模型关联。在后续建表模型时，我们可以快速勾选派生指标，构建模型，模型中的字段也可以和指标构建关联关系。例如：原子指标 mbr_cnt 被汇总表模型“dws_ec_mbr_cnt_std”...
X-Engine简介
在持久化层如何实现高效，就需要讨论每层的细微结构。数据组织 X-Engine的每层都划分成固定大小的Extent，存放每个层次中的数据的一个连续片段（Key Range）。为了快速定位Extent，为每层Extents建立了一套索引（Meta Index），所有这些...
步骤二、应用搭建
待办事项管理平台的应用搭建是实现的方案设计的功能，下文会详细介绍每个部分的具体操作步骤。搭建待办事项的增删改查功能。搭建登录功能。列表页集成今日天气接口。搭建待办事项的增删改查功能 在应用开发界面，在左侧功能区单击，在 数据...
产品架构
业务场景 表格存储 适用于元数据、消息数据、时空数据、大数据等场景下的系统搭建。数据接入 表格存储 提供SDK、DataWorks、IoT规则引擎等多种数据接入方式，支撑应用数据、消息数据、物联网数据等不同业务类型结构化数据的存储。...
概述
数据分层 您可以结合业务场景、数据场景综合考虑设计数仓的数据分层，DataWorks为您默认创建业界通用的五层数仓分层：数据引入层 ODS（Operational Data Store）明细数据层 DWD（Data Warehouse Detail）汇总数据层 DWS（Data Warehouse ...
产品优势
混合开发 魔笔支持混合开发模式，如 企业IT中，轻量结构化企业信息系统（如运营、运维、表单系统等）建设可以基于魔笔实现，复杂核心业务纯代码开发。前端页面基于魔笔平台搭建，平台提供了丰富的前端页面组件及物料模板，可实现快速搭建，...
页面搭建编辑器
本文对页面搭建编辑器的布局以及支持的组件进行介绍。页面搭建编辑器由五部分组成：组件选择区、基础组件快速选择区、全局操作区、组件配置区 及 画布操作区。组件选择区 组件区提供用于搭建的组件和图标，其中组件包括官方组件（基础组件...
基于Flink+Hologres搭建实时数仓
使用Flink+Hologres搭建实时数仓可以充分利用Flink强大的实时处理能力和Hologres提供的Binlog、行列共存和资源强隔离等能力，实现高效、可扩展的实时数据处理和分析，帮助您更好地应对不断增长的数据量和实时业务需求。本文介绍如何通过...
基本概念
结构体 结构体是将不同类型的数据组织在一起的树形数据结构，树形结构中的根节点、子节点和叶子之间存在父子关系；它适用于对关系紧密、逻辑相关、具有相同或不同类型的数据进行处理。逻辑流 基本概念 说明 逻辑流操作 指在逻辑流中执行的...
ramfs
主要特性包括：不依赖flash设备和驱动 可读写创建文件等 掉电不保存 版权信息 说明 Apache license v2.0 目录结构├─src│├─ramfs_adapt.c#ramfs和内核的对接层│├─ramfs.c#ramfs核心代码│└─ramfs_vfs.c#ramfs和vfs对接层├─...
epoll
example.c│└─test_device.c├─include│├─epoll.h#对外头文件│├─poll.h#系统中无poll功能时poll的数据结构定义,常用与驱动开发│└─private│├─epoll_inner.h#epoll内部数据结构│└─rbtree_wrapper.h#红黑树wrapper层├─...
方案背景
本文以车联网场景中车辆元数据为例介绍基于设备接入平台与表格存储Tablestore搭建车辆元数据管理平台的场景需求以及方案架构。场景需求 车辆在行驶的过程中会定时上报大量的状态数据，例如车辆识别代码、行驶速度、发动机转速、车内温度等...
lwip
网卡层 本文将2，3，4统称为协议层 应用层支持：arp,dhcpd,dns,httpd,ifconfig,iperf,lsfd,mdns,netbiosns,ping,sendfile,snmp,sntp,telnetd,tftp 协议层支持：IP(Internet Protocol,IPv4 and IPv6)including packet forwarding over ...
步骤一：架构规划
前提条件 了解 单元化架构 架构介绍 如上图所示，该业务系统搭建在同城双活单元化架构上。业务架构覆盖的业务场景如下：转账 存款送积分 支撑业务的应用如下：交易中心（txnflow）：交易服务中心，提供转账服务，依次调用转出账户的取款...
基于Flink+Paimon搭建流式湖仓
本文为您介绍如何通过实时计算Flink版和流式数据湖仓Paimon搭建流式湖仓。背景信息 随着社会数字化发展，企业对数据时效性的需求越来越强烈。传统的离线数仓搭建方法论比较明确，通过定时调度离线作业的方式，将上一时段产生的新鲜变更并入...
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