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TiDB 在多点数字化零售场景下的应用

本文介绍在数字化零售场景下,TiDB 在多点的使用情况、核心业务场景支撑、价值分析、及经验总结。

初识开源云原生数仓Databend

基于S3对象存储的数据仓库,计算存储分离架构,扩展性好、成本低、性能高。

多点 DMALL x StarRocks:实现存储引擎的收敛,保障高查询并发及低延迟要求

多点DMALL通过引入StarRocks,逐步替代了 Impala、Impala on Kudu、Apache Kylin 等存储引擎,简化了实时数据处理链路,同时也能保障较高的查询并发以及较低的响应延迟要求。

测试右移:基于接口自动化测试的首页数据质量评估

D+Talks由多点(Dmall)主办,基于零售领域实践,以技术驱动为宗旨,分享业务最佳实践和探索性思考,涵盖基础架构、业务应用、设计体验三大板块。

多点云原生之路

D+Talks由多点(Dmall)主办,基于零售领域实践,以技术驱动为宗旨,分享业务最佳实践和探索性思考,涵盖基础架构、业务应用、设计体验三大板块。

深度学习助力多点搜索智能化

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实时慢查询监控系统构建

慢查询监控是MySQL运维中非常重要的一项,它可以帮助分析线上数据库性能的抖动或者业务查询响应慢等情况。当集群和实例非常多的情况下,慢查询的收集和存储会变得比较困难,而且不太好做到实时的慢查询告警。

Dmall OS支付系统的高可用

全渠道零售的背景下,随时随地购物已经融入了民众的生活,在此背景下对支付系统的要求也更高了。支付系统面临着线上场景无法预知流量的考验,支付系统很可能会变成一个秒杀系统;同样也面临着线下可能出现的“无法付款,付款慢,重复扣款”的问题,但线下没有线上的流量那么不可预测,也不会爆发式增长。

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