基于Elasticsearch的订单检索加速最佳实践
随着企业信息化程度越来越高，核心业务数据存储在传统关系型数据库中不可避免地会遇到一个问题：单表记录不断增多，数据检索速度会变慢，尤其是对中文的模糊查询（建立普通索引完全不起作用）。虽然数据库自身在不断完善，但效果有限且没办法灵活扩展，复杂场景无法应对。 本方案基于阿里云Elasticsearch作为二级索引库，数据集成产品提供Binlog实时订阅，实时解析、增量数据实时更新及二级索引库之间进行数据实时同步，为数据库提供“能力增益”， 不仅能从根本解决主库抗压问题，提升稳定性；同时支持高效率、高性能、高弹性、低成本、多复杂场景的检索加速服务。
基于 Elasticsearch的订单检索加速最佳实践 业务架构 场景描述 随着企业信息化程度越来越高，核心业 务数据存储在传统关系型数据库中不可避 免地会遇到一个问题：单表记录不断增多，数据检索速度会变慢，尤其是对中文的模糊 查询（建立普通索引完全不起作用）。虽然 数据库自身在不断完善，但效果有限且没办 法灵活扩展，...
云Clickhouse冷热数据分层存储
基于云ClickHouse可以给电商、游戏、互联网以及其他行业提供高性能、高稳定性、低维护成本、高性价比的实时数据分析、精准营销、业务运营、业务分析、业务预警、业务营销、数仓加速等场景化方案，本实践会向客户提供数据库低维护成本、数据库链路构建、冷热分层存储、快熟分析等操作实践。 解决问题 1. 维护成本低不用建设维护体系，稳定性高，数据倾斜自动均衡。 2. 完善的数据同步链路，可以平滑将业务库、大数据、日志服务的数据同步到Clickhouse，降低研发成本。 3. 平滑升级版本，业务中断小。 冷热分层后透明读取，帮客户节约整体数据存储成本。
更多信息，请参见 www.aliyun.com/product/dts 云数据库 RDS MySQL 版：云数据库 RDS MySQL 版是全球最受欢迎的开源数 据库之一，作为开源软件组合 LAMP（Linux+Apache+MySQL+Perl/PHP/Python）中的重要一环，广泛应用于各类应用场景。更多信息，请参见 www.aliyun.com/product/rds/mysql 文档版本：20210416 IV 云 ...
在线教育流量洪峰
1. 通过Tair缓存的性能增强型解决高并发读的性能问题，通过持久内存型解决大并发写性能及数据可靠性问题。 2. PolarDB作为主数据库保存业务的交易数据，通过弹性能力和并发SQL解决性能瓶颈。 3. ADB+QuickBI提供的数据仓库方案通过分时弹性能力和实时业务展现能力。
概述 分析型数据库（ADB）MySQL版 3.0版本是阿里云数据库团队匠心打磨推出的新一代 分析型数据库。用户可以看到 ADB的如下三种特性帮助用户克服流量洪峰场景下对数 据仓库带来的压力：复杂 SQL：ADB基于列存和存储分层策略，对复杂 SQL性能提升显著。冷热分层：通过将热数据存放在 SSD存储，将冷数据存放在 HDD存储，实现对...
Function Compute构建高弹性大数据采集系统
当前互联网很多场景都存在需要将大量的数据信息采集起来然后传输到后端的各类系统服务中，对数据进行处理、分析，形成业务闭环。比如游戏行业中的游戏发行、游戏运营，产互行业中的数字营销，物联网、车联网行业中的硬件、车辆信息上报等等。这些场景普遍存在数据采集量大、数据传输需要稳定且吞吐量大的特点，给整个数据采集传输系统带来很大的挑战。在这个场景中，有三个关键的环节，数据采集、数据传输、数据处理。该最佳实践主要涉
更多信息，请参见：https://help.aliyun.com/product/90275.html RDS： 阿里云关系型数据库 RDS（Relational Database Service）是一种稳定可 靠、可弹性伸缩的在线数据库服务。基于阿里云分布式文件系统和 SSD盘高性能 存储，RDS支持 MySQL、SQL Server、PostgreSQL、PPAS（Postgre Plus Advanced Server，高度兼容 Oracle...
Serverless 应用引擎SAE
Serverless 应用引擎 SAE（Serverless App Engine）是一款零代码改造、极简易用、自适应弹性的应用全托管平台。SAE 让您免运维 IaaS和 K8s，秒级完成从源代码/代码包/ Docker 镜像部署任何语言的在线应用（如 Web /微服务 /Job任务）到 SAE，并自动伸缩实例按使用量计费，开箱即用日志、监控、负载均衡等配套能力。
与在虚机/K8s上部署应用，SAE有哪些优势？如何在 SAE 直接通过源码部署应用.SpringCloud 应用如何无缝迁移到 SAE.SAE 助力修正商城 3 周内提升系统承载能力 20 倍.敦煌智旅：Serverless 初探，运维提效 60%.飞天发布时刻：Serverless产品全新升级.通过源代码一分钟部署在线游戏“Cannon Man”.29A_活动与推广.29A_【标题】...
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云产品
云上持续审计合规最佳实践
本方案是面向云上资源的操作审计和配置审 计，提供的最佳实践。适用于企业型客户。通过最佳实践帮助客户在本场景下更好的使用 阿里云，涉及到配置审计、操作审计、函数计算、SLS、OSS 等服务的实践操作。 解决问题 企业会面临外部对企业云上信息系统的合规要求，如等保2.0法规要求。 同时当云上资源达到一定规模时，在内部会制定合规管控的基线，满足自身管理效率和安全合规的需 求。 包括记录云上资源管理的操作日志、资源配置变更日志，还需依赖云平台提供的持续监控和自动告警能力，实现合规性的自主监管。
另一方面通过对历史事件的分析可以洞察运 维人员的操作意图和异常操作，这可以帮助企业及时发现可疑的行为从而规避有 意或无意的运维风险。这也是为什么所有 IT安全相关的法规标准都反复强调企业 必须持续记录足够时间的审计事件。审计事件让云上运维可见。配置审计是从资源角度进行的审计合规，侧重在资源配置结果。不管...
基于Flink的资讯场景实时数仓
场景描述 本实践针对资讯聚合类业务场景，Step by Step介绍 如何搭建实时数仓。 解决问题 1.如何搭建实时数仓。 2.通过实时计算Flink实现实时ETL和数据流。 3.通过实时计算Flink实现实时数据分析。 4.通过实时计算Flink实现事件触发。 产品列表 实时计算 专有网络VPC 云数据库RDSMySQL版 分析型数据库MySQL版 消息队列Kafka 对象存储OSS NAT网关 DataV数据可视化
专有网络 VPC 云数据库 RDS MySQL版 分析型数据库 MySQL版 解决问题 消息队列 Kafka 对象存储 OSS 1.如何搭建实时数仓。NAT网关 2.通过实时计算 Flink实现实时 ETL和数据流。DataV数据可视化 3.通过实时计算 Flink实现实时数据分析。4.通过实时计算 Flink实现事件触发。最佳实践频道 阿里云最佳实践分享群 云服务器 ECS...
云上高并发系统改造
场景描述 随着业务的发展，系统并发压力越来越大，如何 进行系统改造以满足高并发场景的业务需求成 为了一个技术难题。本实践抽象于客户的实际场 景，提供高并发下系统改造的理论指导和部分实 操演示。主要适用于以下场景： 1.系统并发压力大，需要进行系统应用改造。 2.数据层并发压力大，需进行分库分表改造。 3.数据库数据量巨大，亟待分库分表解决查询 和写入瓶颈的场景。 方案优势/解决问题 1.在水平扩展阶段，我们除了通过SLB做负载 均衡外，我们可以通过SLB下挂nginx的方 式，增加负载均衡侧的可扩展性 2.在数据库拆分阶段，在做好数据规划后，我 们借助DTS进行数据迁移，通过DRDS将 RDS MySQL的数据拆分到多个分库和分 表中。 产品列表 专用网络VPC 负载均衡SLB 云服务器ECS 数据库RDSMySQL 数据传输服务DTS PrivateZone 分布式关系型数据库DRDS
云上高并发系统改造 最佳实践 场景描述 部署架构图 ...通常可以预估 1到 2 年的数据增长量，用估算出的总数据量除以总的物理分库数，再除以建议的最大数 据量 500万，即可得出每个物理分库上需要创建的物理分表数：物理分库上的物理分表数=向上取整(估算的总数据量/(RDS 实例数*8)/5,000,000)详细拆分 DEMO 可参考官网文 档：...
大数据workshop
大数据workshop
保存数据到分析型数据库 5.对结果进行可视化展示 例如通常的电商网站可以达到如下的分析效果：文档版本：20210628（发布日期）2 阿里云最佳实践大数据 WorkShop 最佳实践方案设计 2.2.2.项目架构 2.2.2.1.阿里云技术框架 阿里云产品 简介 类比 ECS 弹性计算服务器 Linux服务器 RDS 关系型数据库 自有 MySQL服务器 DataHub ...
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最佳实践
相关产品：块存储,云服务器ECS,云数据库RDS MySQL 版,对象存储 OSS,弹性公网IP,数据传输,DataWorks,大数据计算服务 MaxCompute,DataV数据可视化,实时计算,数据总线,Quick BI,Hologres
DTS数据同步集成MaxCompute数仓
场景描述 本文Step by Step介绍了通过数据传输服务 DTS实现从云数据库RDS到MaxCompute的 数据同步集成，并介绍如何使用DTS和 MaxCompute数仓联合实现数据ETL幂等和数 据生命周期快速回溯。 解决问题 1.实现大数据实时同步集成。 2.实现数据ETL幂等。 3.实现数据生命周期快速回溯。 产品列表 MaxCompute 数据传输服务DTS DataWorks 云数据库RDS MySQL 版
数据抽取不幂等或容错率低，如凌晨 0:00启动的 ETL任务因为各种原因(数据库 HA切换、网络抖动或 MAXC写入失败等)失败后，再次抽取无法获取 0:00时的数 据状态。2.针对不规范设计表，如没有 create_time/update_time的历史遗留表，传统 ETL需 全量抽取。3.实时性差，抽取数据+重试任务往往需要 1-3小时。另外数据库的数据...
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