前不久，DB-Engines上发表了一篇博客，The Weight of Relational Databases: Time for Multi-Model? 文中分析了关系型数据库自出现以来的发展演进之路，以及在实践中证明的其最佳使用场景。

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随着互联网业务的不断丰富，网站系统架构已经细分到方方面面，尤其对于大型网站来说，所采用的技术更是涉及面非常广，从硬件到软件、编程语言、数据库、WebServer、防火墙等各个领域都有了很高的要求，已经不是原来简单的html静态网站所能比拟的。

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TL;DR MySQL 5.7高并发读写混合场景下rt飙升，业务系统大量超时报错。本文总结了阿里业务场景下遇到的坑，剖析问题背后的原因，帮助读者更好的理解MySQL内核原理，降低升级MySQL 5.7的风险。

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阿里云的数据库产品团队已经有了七年的历史。从2011年开始，阿里云每年都会发布两至三个重量级的产品，以及一至两个重要的功能更新。在连续五年时间的里，每一年都有超过一千项以上的功能优化，在2015年发布了1100项功能的优化，而在2016年这个数字是1800项。

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mysql是web开发人员使用最多的数据库之一，在网站系统整体优化的过程中，针对数据库的优化又是最重要的一个环节， 本文结合mysql性能优化一书整理了当中一些常用方法和原则。 一般来说，Query 语句的优化思路和原则主要提现在以下几个方面： 1.

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在2017杭州云栖大会前夕的月21日，阿里云正式发布全新一代自研云数据库POLARDB。它采用第三代分布式共享存储架构，实现计算节点和存储节点分离，使计算引擎和存储引擎拥有分钟级扩展能力，实现100T级别的代际领先存储容量、6倍于MySQL性能、远低于传统商业数据库的使用成本。

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阿里云表示，POLARDB实现了AWS Aurora性能的1.2倍。 三年前，AWS宣布推出关系型数据库亚马逊极光（Amazon Aurora）。 “那时候，我们Amazon Aurora觉得简直是世界巅峰。

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本文讲的是阿里OceanBase破茧成蝶 跃升DB界宠儿【IT168 资讯】近日，阿里巴巴推出的一款项目产品再次轰动业界，因为在整个双11期间，它100%承载了淘宝、天猫、聚划算在支付宝上的交易，实现0漏单、0故障。

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前言 随着互联网DT时代的高速发展，业界需要简单高效的数据处理方式在海量数据中挖掘价值，企业厂商和开源界目前较流行的的做法，是提供支持类SQL接口的数据库服务，或者是提供SDK接口的数据处理平台服务。

在SQL接口的数据库服务中，传统的关系数据库，如MySQL、PG等，处理海量数据显得越来越力不从心，既无法突破单机硬件资源限制，又无法并行利用多机硬件资源；大数据NewSQL数据库，必须依赖外部数

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两个INSERT也能发生死锁？貌似不可思议，实际上是正常的。 本文整理过程中，先后向高鹏、王少华、苏斌等几位朋友请教确认，感谢。 开始之前，关于锁、死锁，我们要先统一下几点认知： 死锁是由于多个事务相互持有其他事务所需要的锁，结果导致事务都无法继续，进而触发死锁检测，其中某个事务会被回滚，释放相应的锁，其他事务得以正常继续；简言之，就是多个事务之间的锁等待产生了回路，死循环了； 死锁发生时，会立刻被检测到，并且回滚其中某个事务，而不会长时间阻塞、等待； 从MySQL 5.7.15开始，新增选项 innodb_deadlock_detect，没记错的话应该是阿里团队率先实现的。

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