2018年已過，我們迎來了新的一年，在機遇與挑戰同在的環境下，我們更應勤於學習。爲了方便大家學習，小編爲大家盤點了2018年阿里雲數據庫ApsaraDB雲棲號最火的乾貨文章分享給大家，讓我們在新的一年裏共同學習和成長！
阿里雲數據庫ApsaraDB
雲棲號簡介：
阿里雲數據庫：幫用戶承擔一切數據庫風險，給您何止是安心！支持關係型數據庫有：MySQL、SQL Server、PostgreSQL、PPAS（完美兼容Oracle）、自研PB級數據存儲的分佈式數據庫Petadata、自研金融級雲數據庫OceanBase支持NoSQL數據庫有：MongoDB、Redis、Memcache更有褚霸、丁奇、德哥、彭立勳、玄慚、葉翔等頂尖數據庫專家服務。
2018年10篇最受歡迎博文：
第一篇：
《PostgreSQL 生成空間熱力圖》
標籤 PostgreSQL , 熱力圖 , 空間切割 , 並行計算 , parallel safe 背景 結合空間數據，計算基於地理位置信息的熱力圖，在空間數據可視化場景中是一個非常常見的需求。 結合流計算，可以實現實時的熱力圖計算。
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第二篇：
《PostgreSQL json 索引實踐 - 檢索(存在、包含、等值、範圍等)加速》
標籤 PostgreSQL , json , gin , rum 背景 用戶在使用JSON類型時，常見的一些JSON搜索包括： 1、存在，JSON中是否存在某個KEY，某些KEY，某些KEY的任意一個 存在某個KEY(TOP LEVEL) '{"a":1, "b":2}'::jsonb ? ...
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第三篇：
《阿里雲HBase全新發布X-Pack NoSQL數據庫再上新臺階》
八年雙十一，造就國內最大最專業HBase技術團隊 阿里巴巴集團早在2010開始研究並把HBase投入生產環境使用，從最初的淘寶曆史交易記錄，到螞蟻安全風控數據存儲。持續8年的投入，歷經8年雙十一鍛鍊。
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第四篇：
《MySQL8.0 · 引擎特性 · InnoDB 批量讀特性》
Note: 相關worklog: WL#7093: Optimizer provides InnoDB with a bigger buffer 基於MySQL8.0.12 通常情況下，InnoDB每獲得一行記錄會: 記錄下當前的cursor 返回記錄 下次進入innodb層時，重新恢復其在btree上的cursor，並讀取下一條記錄 但在滿足一定條件時，InnoDB會順序讀取一部分記錄並放到一個cache中。
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第五篇：
《hive數據導入雲hbase》
網絡環境 專線:用戶需要把hbase集羣的VPC相關網絡信息配置到專線裏面，可直通hbase環境 公有云虛擬機VPC環境：選擇和hbase通VPC 其他：需要開hbase公網 注意：默認導入hbase數據，依賴的hbase-common、hbase-client、hbase-server、hbase-protocol使用社區的包即可。
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第六篇：
《PostgreSQL 基於PG內置流複製的，靠譜的PostgreSQL高可用方案》
標籤 PostgreSQL , etcd , raft , 高可用 , Patroni 背景 可能是目前除“基於共享存儲的數據庫高可用方案”以外，基於PG內置流複製的，最靠譜的PostgreSQL高可用方案。
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第七篇：
《阿里雲數據庫11月刊:揭祕雙11狂歡背後的阿里雲數據庫產品和技術》
又是一年雙十一，阿里雲數據庫經受住了流量洪峯的考驗，順利的完成了2018年雙十一的保障工作。過去十年，阿里巴巴技術體系的角色發生了轉變，從雙11推動技術的發展，變成了技術創造新商業。很多技術通過雲計算開始對外輸出，變成了普惠的技術，服務於各個行業，真正做到了推動社會生產力的發展。
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第八篇：
《慎用mysql replace語句》
如果業務邏輯強依賴自增ID，絕對不要用replace，普通環境也不建議這樣用，因爲會導致主鍵的重新組織 當存在pk衝突的時候是先delete再insert 當存在uk衝突的時候是直接update，update操作不會涉及到auto_increment的修改 很大程度上會導致主備中斷，存在容災。
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第九篇：
《餓了麼數據庫發展中的解決方案》
餓了麼經過了10年的發展，日訂單量從幾十萬到了千萬，數據增長如此之快，數據庫管理人員如何保障業務快速發展，實現高可用以及數據安全並且提高運維效率呢？本文中餓了麼數據技術部負責人虢國飛就爲大家揭曉答案。
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第十篇：
《阿里雲HBase發佈冷存儲特性，助你不改代碼，1/3成本輕鬆搞定冷數據處理》
9月27日，阿里雲HBase發佈了冷存儲特性。用戶可以在購買雲HBase實例時選擇冷存儲作爲一個附加的存儲空間，並通過建表語句指定將冷數據存放在冷存儲介質上面，從而降低存儲成本。冷存儲的存儲成本僅爲高效雲盤的1/3，適用於數據歸檔、訪問頻率較低的歷史數據等各種場景。