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KunlunBase功能体验范例
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KunlunBase功能体验范例
KunlunBase功能体验范例~
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KunlunBase 1.0 发布了！
经过KunlunBase团队2年多的辛勤的研发工作，我们完成了KunlunBase（昆仑分布式数据库） 1.0 版本全部规划的功能的研发和测试验证工作。
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KunlunBase 1.0 发布了！
所有中国人都知道今天是一个特殊的日子，在这个特殊的日子，KunlunBase个商用版本发布了！经过KunlunBase团队2年多的辛勤的研发工作，我们完成了KunlunBase（昆仑分布式数据库）1.0版本全部规划的功能的研发和测试验证工作。现在KunlunBase1.0具备了我们规划的全部功能
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昆仑数据库 MySQL 连接协议简介
昆仑数据库的计算节点基于 PostgreSQL 研发，因而直接可以支持PostgreSQL 的连接协议，所以使用 JDBC、ODBC 等通用的数据库连接协议以及使用各类编程语言的 PostgreSQL 专有的连接库的软件都可以连接到昆仑数据库集群并且正常工作。
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KunlunBase 读写分离方案
KunlunBase 数据库集群在数据库内部支持读写分离，并且对应用透明，用户应用程序不需要做任何修改就可以使用数据库的读写分离功能，从而提高整个系统性能及投资回报率。
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昆仑数据库 MySQL 连接协议简介
昆仑数据库的计算节点基于 PostgreSQL 研发，因而直接可以支持PostgreSQL 的连接协议，所以使用 JDBC、ODBC 等通用的数据库连接协议以及使用各类编程语言的 PostgreSQL 专有的连接库的软件都可以连接到昆仑数据库集群并且正常工作。
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KunlunBase 读写分离方案
KunlunBase 数据库集群在数据库内部支持读写分离，并且对应用透明，用户应用程序不需要做任何修改就可以使用数据库的读写分离功能，从而提高整个系统性能及投资回报率。
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KunlunBase 0.9.1版本Sysbench性能测试报告
kunlun-0.9.1的性能测试主要使用Sysbench进行，分为oltp测试和olap测试两大部分。
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KunlunBase 0.9.1版本Sysbench性能测试报告
kunlun-0.9.1的性能测试主要使用Sysbench进行，分为oltp测试和olap测试两大部分。
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KunlunBase的Fullsync高可用机制简介
前言KunlunBase具备完善的容灾和错误处理机制，通过分布式事务两阶段提交算法，以及Fullsync和FullsyncHA机制，可以确保在集群运行期间任意计算节点、存储节点、cluster_mgr等组件发生宕机、重启等故障或者发生网络分区（networkpartition）或者断连时，集群管理的用户
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KunlunBase的Fullsync高可用机制简介
前言KunlunBase具备完善的容灾和错误处理机制，通过分布式事务两阶段提交算法，以及Fullsync和Fullsync HA机制，可以确保在集群运行期间任意计算节点、存储节点、cluster_mgr等组件发生宕机、重启等故障或者发生网络分区（network partition）或者断连时，集群管理的用户数据以及元数据都会是一致的和完整的，不会丢失用户已提交事务的任何数据更新，也不会发生事务部分提交
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小数据量用户场景使用KunlunBase的价值
在一个公司或者部门的新业务发展的起步阶段，其用户的数据量通常并不大，比如只有数十GB以内，一个MySQL主备复制集群就可以轻松搞定。那么这种情况下，使用KunlunBase有什么价值呢？其实仍然有巨大的价值，本文就全面地回答这个问题。
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KunlunBase功能之insert/update/delete...returning语句
在一些业务场景中，用户需要插入、更新、删除一行或者多行目标数据行，然后获得自己刚刚插入、更新、删除之后的行或者其部分字段的值，包括部分字段构成的任意合法的表达式的值。对于MySQL用户来说，要做到这一点，用户通常需要在一个显式的事务中执行update语句，然后使用相同的查询条件把update的语句取出来。之所以要在显式事务中做，是为了防止其他并发的事务update了本连接刚刚update的行，那样
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小数据量用户场景使用KunlunBase的价值
在一个公司或者部门的新业务发展的起步阶段，其用户的数据量通常并不大，比如只有数十GB以内，一个MySQL主备复制集群就可以轻松搞定。那么这种情况下，使用KunlunBase有什么价值呢？其实仍然有巨大的价值，本文就全面地回答这个问题。
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KunlunBase功能之insert/update/delete...returning语句
在一些业务场景中，用户需要插入、更新、删除一行或者多行目标数据行，然后获得自己刚刚插入、更新、删除之后的行或者其部分字段的值，包括部分字段构成的任意合法的表达式的值。对于MySQL用户来说，要做到这一点，用户通常需要在一个显式的事务中执行update语句，然后使用相同的查询条件把update的语句取
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Kunlun-Storage vs PostgreSQL OLTP 测试
KunlunStorage是泽拓科技基于Percona-mysql-8.0.26优化的数据库存储服务器，作为KunlunBase分布式数据库的存储节点，我们对percona-mysql做了大量性能增强，补足了其在XA事务处理的容灾和错误处理方面的空白，并增加了一些昆仑数据库集群整体需要的功能，包括fullsync复制，update/delete...returning语句等。
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Kunlun-Storage vs PostgreSQL OLTP 测试
KunlunStorage是泽拓科技基于Percona-mysql-8.0.26优化的数据库存储服务器，作为KunlunBase分布式数据库的存储节点，我们对percona-mysql做了大量性能增强，补足了其在XA事务处理的容灾和错误处理方面的空白，并增加了一些昆仑数据库集群整体需要的功能，包括fullsync复制，update/delete...returning语句等。
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PostgreSQL vs MySQL TPC-H 测试
分析类查询即便是TPC-H中的简单分析查询，PostgreSQL的性能都要远远优于MySQL。 昆仑数据库继承并扩展了PostgreSQL在分析类SQL查询处理方面的强大能力，可以支持TPC-H和TPC-DS的所有查询。同时，一个昆仑数据库集群可以管理的数据规模远远大于 一个PostgreSQL 实例。
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KunlunBase对MySQL私有DML语法的支持
为了让MySQL的应用更为便捷地迁移到KunlunBase，我们做了很多兼容MySQL的工作。本篇章主要介绍KunlunBase现在已经支持的MySQL常用的私有DML语法，以及这些语法与原生MySQL的差异。
