压缩数据库
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同态压缩数据库技术的探索应用 | DBTalk 技术公开课
当今快速增长的数据量对现代数据管理和分析在空间和时间方面提出了紧迫的挑战。本研究主要针对同态压缩数据库解决方案，希望从空间和时间维度解决这一系列问题。
深入浅出时序数据库之压缩篇
压缩对于时序数据库是至关重要的。因为时序数据库面对的物联网场景每天都会产生上亿条数据。众所周知，在大数据时代的今天数据的重要性是不言而喻的，数据就是公司的未来。但如果无法对这些时序数据进行很好的管理和压缩，那将给客户带来非常高的成本压力。 压缩是个非常大的话题，本文希望能够先从大的宏观角度给出一个轮廓，讲述压缩的本质，压缩的可计算性问题。再从时序数据压缩这一个垂直领域，给出无损压缩和有损压缩各一个例子进行说明，希望能够抛砖引玉。
历史库存储成本节约至少 50% ，OceanBase 数据压缩核心技术解读
对于大量历史数据存储的需求， OceanBase 的 SSTable 存储格式和数据编码压缩功能可以使 OceanBase 更轻松地支持超大容量的数据存储。
Facebook 开源内存数据库 Beringei，追求极致压缩率
2017年2月3日，Facebook宣布将开源他们的高性能时序数据存储引擎Beringer。Beringei是用来解决其内部监控数据存储和查询需求的数据库，其特点是读写速度快，属于内存数据库的一种。本文将会详细介绍Beringei的来龙去脉以及它的设计思路、应用场景和特点。
Lucid Imagination 发布了 Apache Lucene 性能监测工具
采用Apache搜索引擎Lucene从事相关开发工作的开发者通常都会依靠代码剖析器（code profiler）、调试源代码、或者给Lucene代码手工增加跟踪代码等方法来捕捉其Lucene实现的性能变化。而Lucid Imagination出品的一个免费产品LucidGaze则提供了另一种方法。Infoq注意到了该产品并对Lucid Imagination进行了采访。
持久化数据无惧 Pod 崩溃！Grafana 开源日志分析工具 Loki
Grafana 希望从仪表盘解决方案转变为可观察性平台，成为你需要调试系统时的首选。Prometheus、Jaeger、kubectl 各自有自己的局限性，于是 Grafana 自己构建了开源的日志聚合分析工具：Loki。
YashanDB 数据库数据压缩技术及应用场景
在现代数据管理中，数据存储的有效性与效率一直是数据库技术面临的主要挑战。随着数据量的激增，如何优化存储空间、提高访问速度以及降低存储成本成为亟待解决的问题。性能瓶颈、数据一致性问题也是数据库技术必须克服的关键点。针对以上挑战，YashanDB数据库
腾讯云数据库三篇论文入选行业顶会 SIGMOD
本次被收录的研究成果中，新型数据结构设计、AI智能调参优化等均属于业界首次提出。腾讯云数据库多次入选SIGMOD，表明腾讯云数据库在存储、智能管控等方面的积累与前沿创新获得了国际权威认可。
YashanDB 数据库中的数据压缩技术及优势介绍
在当前数据快速增长的背景下，如何有效地优化存储空间和数据传输效率成为了数据库管理的重要问题。数据压缩技术作为一种减少数据体积的有效手段，不仅能够降低存储成本，还可以提升数据处理的性能。YashanDB在数据压缩方面的实现提供了优越的存储解决方案，尤
YashanDB 数据库中的数据压缩技术应用探讨
在现代数据库技术中，如何优化存储空间和提升查询性能成为了业界普遍关注的问题。数据压缩技术作为一种有效的解决方案，被越来越多的数据库系统广泛采用，YashanDB也不例外。本文将深入探讨YashanDB中的数据压缩技术，分析其原理、特点以及在实际应用中的作用
磨刀不误砍柴工，数据压缩，带来的可不止空间节省 | StoneDB 数据库观察
编者荐语：数据压缩，我想经常做数据库内核开发的同学并不陌生，像StoneDB就采用了多种智能压缩算法，平均可提供10倍左右的压缩比，在部分生产环境中可以达到30倍的压缩效果，本文来自石原子科技合伙人祁国辉老师，给大家介绍数据压缩的相关技术，推荐阅读。
YashanDB 数据库数据压缩与存储优化方法
在现代数据库技术中，如何有效管理存储以提高数据存取效率和降低成本是一个亟待解决的问题。随着数据量的激增，数据压缩与存储优化显得尤为重要。在YashanDB数据库中，采用了多种策略以实现数据的高效压缩和存储优化，满足用户对于高性能、高可用性和低成本的
开源正在蚕食数据库市场
“关系型数据库市场一年的份额为90亿美元。我希望将它压缩到30亿美元，并占据三分之一的份额”，这是前MySQL首席执行官Marten Mickos曾经的豪言壮语。虽然MySQL直到被收购也没有达到Mickos的预期，但现在，他的预言似乎正在变成现实。
X-DB FPGA 异构计算加速的探索与实践
本次分享介绍X-DB FPGA异构计算加速的探索与实践。
在 SQL 数据库中使用内存中技术优化性能
使用 Azure SQL 数据库中的内存中技术可在各种工作负荷上实现性能改善：事务工作负荷（联机事务处理 (OLTP)）、分析工作负荷（联机分析处理 (OLAP)）和混合工作负荷（混合事务/分析处理 (HTAP)）。 由于查询和事务处理的效率提升，内存中技术还可降低成本。 用户通常不需要升级数据库的定价层即可实现性能提升。 在某些情况下，即使是降低定价层，使用内存中技术也能实现性能改善。
致敬数据库大师，有 28 岁英年早逝，有 80 岁还重新创业
从 1960s 到现在，数据库技术经历了多层变革，这里面是很多数据库领域工程师的深厚沉淀，也涌现了很多图灵奖的大师。
向量数据库？不要投资！不要投资！不要投资！
我对生成式AI大模型的未来充满了希望，同样，我对向量数据库行业也非常看好。
新一代分布式数据库架构设计
本次分享介绍把分布式一致性协议Raft与MySQL高可用集群相结合，打造一款新式分布式数据库架构（MyNewSQL）。
什么是数据仓库，以及我为什么需要它？
数据仓库到底该怎么用？
数据库的下一场革命：进入对象存储时代
众所周知，在数据库的历史上，每次存储介质的变化都会引发软件的变革。
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