集成云数据库 RDS MySQL 版性能极限的相关内容

阿里云文档 2025-05-07

数据湖查询加速:利用高性能缓存提升查询性能

云原生数据仓库 AnalyticDB MySQL 版推出了湖存储加速（LakeCache）功能，能够将OSS中的热点文件缓存在NVMe SSD高性能存储介质上，提高OSS数据的读取效率。该功能主要适用于需要大量带宽，且数据重复读的场景，例如，多个分析人员需要查询同一份数据。本文主要介绍湖存储加速功能的优势、应用场景以及使用方法。

阿里云文档 2025-05-07

使用Paging Cache提高深分页查询性能

云原生数据仓库 AnalyticDB MySQL 版Paging Cache功能，通过缓存机制提高了使用LIMIT、OFFSET和ORDER BY的大数据量分页查询效率，可以解决深分页查询的性能问题和资源瓶颈。本文介绍了如何在分页查询中使用Paging Cache功能。

实现 MySQL 到 ADB 秒级分析性能

在数据驱动决策的时代，一款性能卓越的数据分析引擎不仅能为企业提供高效的数据支撑，同时也解决了传统 OLTP 在数据分析时面临的查询性能瓶颈、数据不一致等挑战。本方案推荐通过 AnalyticDB MySQL + DTS 来解决 MySQL 的数据分析性能问题。

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文章 2025-03-14 来自：开发者社区

无缝集成 MySQL，解锁秒级 OLAP 分析性能极限，完成任务可领取三合一数据线！

「技术解决方案【Cloud Up 挑战赛】」上线了！面对大规模业务数据统计难题，实现 OLTP 和 OLAP 数据库数据同步也困难重重，通过 DMS 构建生产数据云数据库 RDS MySQL 版实例，利用 DTS 实现与云原生数据仓库 AnalyticDB MySQL 版集群的实时同步，DTS 保障数据一致。借助 AnalyticDB MySQL 版的实时分析能力，解决统计难题，适用于...

文章 2025-01-17 来自：开发者社区

无缝集成 MySQL，解锁秒级数据分析性能极限

引言在应对大规模业务数据的在线统计分析需求时，传统数据库常常难以满足高性能和实时分析的要求。随着业务数据的不断累积，数据量迅速膨胀，虽然可以通过扩展数据库配置来暂时提升查询性能，但扩容过程中会影响用户体验和业务连续性。如何快速灵活地将复杂查询操作与日常业务事务处理分开，通常需要大量开发工作来实现 OLTP 数据库与 OLAP 数据库之间的数据同步，并确保数据的一致性。 ...