至顶网CIO与CTO频道 07月09日 北京消息:7月8日,拥有60+全新特性,性能全面超越官方版本的腾讯云MySQL 8.0正式发布。在全新引擎的驱动下,在MySQL官方版本大幅度提升性能的基础上,腾讯云MySQL8.0数据库通过优化锁系统,事务系统等模块,进一步提升性能,使得QPS达到70w+。随着腾讯云MySQL 8.0的发布,将为电商、游戏、金融等行业带来更简化的业务开发模式、更安全的数据库管理服务、更丰富的应用场景,进一步加速客户产业升级。
打造MySQL 8.0全新引擎,性能跨越式提升
在当前新基建战略推动下,无论是政府、企业,还是其他组织机构都加快了上云的步伐,对云服务的高并发、高性能、高可用、高安全等要求也越来越高。腾讯云数据库MySQL8.0的内核可以百分百完全兼容主流MySQL分支。相比官方版本,无论是单机模式、异步模式还是同步模式下,读写性能都取得了大幅提升,可以满足绝大部分用户的性能需求。
同时,腾讯云数据库MySQL版(CDB) 还提供热备、冷备、跨可用区切换三重容灾体系,确保服务可用、数据不丢失。此外,还提供企业级的监控、备份回档、安全加密、弹性、审计、智能诊断优化等一系列便捷的数据库管理服务,使用户可以专注于业务的开发。
腾讯云数据库相关负责人表示,采用腾讯云数据库MySQL8.0内核的实例最高QPS可达70w+次/秒,可极大的降低业务开发和业务架构复杂度,并通过简化数据库运维难题,助力用户轻松实现数据库管理。
全面适配国产软硬件生态,提供完善解决方案
在专有云层面,腾讯云MySQL 8.0目前已应用于腾讯专有云TCE、腾讯云TStack、以及腾讯云金融级数据库TDSQL等,通过适配国产软硬件生态、资源混合部署、海量运维经验输出以及分布式能力扩展,为用户提供完善的解决方案。
比如,腾讯云MySQL 8.0除了适配鲲鹏、飞腾等国产芯片以及统信UOS、中标麒麟等国产系统之外,同时还适配了专有云的部署能力。用户通过3台服务器即可搭建一套MySQL系的云数据库服务,而且MySQL系的“MySQL、MariaDB、分布式数据库TDSQL”可混合部署在同一集群。以小型化部署和混合部署的方式,满足企业的专有云部署对资源高效利用的需求,为客户提供更低建设成本的云数据库服务。
值得一提的是,腾讯分布式数据库TDSQL也在近期实现了对MySQL 8.0的兼容。TDSQL在继承8.0的众多功能优势基础上,也完整的继承了分布式特性能力,在弹性水平扩展、高性能分布式事务、智能读写分离、故障平滑切换等方面取得大幅提升,助力客户更好的面对业务快速爆发的考验。
支持更多更复杂业务场景,助力客户产业升级
作为目前全球最流行的开源关系数据库,MySQL本身就具有分钟级别的数据库部署和弹性扩展等完备的管控服务,此次结合腾讯云MySQL 8.0的全新内核,腾讯云推出基础版、高可用版、三节点金融版、只读实例、灾备实例、分析型实例等多种产品形态,极大地丰富了其行业使用场景,助力更多的用户实现产业升级。
在电商场景,“中国会员电商第一股”云集与腾讯云MySQL合作打造全新的架构,针对电商秒杀场景,通过热点更新优化、SQL限流、动态线程池等方式,解决了高并发更新性能瓶颈,避免透传打垮MySQL,大幅提升高并发下的性能。
中国最大的独立手游发行平台乐逗游戏与腾讯云MySQL联合搭建了全球同服部署架构,利用腾讯内网能力,通过DTS跨地域数据迁移,实现玩家同服对战,全面提升用户粘度,进而带来收入的增加。
针对金融场景高安全、数据强一致、金融监管等需求,腾讯云MySQL 8.0则提供两地三中心跨Region、跨AZ容灾架构,并通过TDE+KMS数据加密功能保障数据安全。在与国内某大型金融客户的合作中,腾讯云MySQL将上海二区定为生产环境,广州三区为灾备,腾讯云提供7*24小时监控、运维服务。通过DTS,两地可以及时建立数据同步,快速验证灾备环境部署情况,实现异地灾备架构,为业务的可用性带来极大的保障。
近两年,腾讯云已经构建起涵盖业内主流数据库的完善产品布局,目前腾讯云数据库已有20多种数据库服务,包括云数据库MySQL、云原生数据库CynosDB、数据库智能管家DBbrain,以及国产金融级自主可控数据库TDSQL等,并且还在以每年发布5大产品、50多个新功能的速度递增。
腾讯云数据库相关负责人表示,无论是公有云还是私有云,腾讯云正在不断提升数据库产品的综合性能,为各行各业提供更加贴近行业、深度挖掘的数据库服务解决方案,助力客户产业升级。
好文章,需要你的鼓励
从浙江安吉的桌椅,到广东佛山的沙发床垫、河南洛阳的钢制家具,再到福建福州的竹藤制品,中国各大高度专业化的家具产业带,都在不约而同地探索各自的数字化出海路径。
哥伦比亚大学研究团队开发了MathBode动态诊断工具,通过让数学题参数按正弦波变化来测试AI的动态推理能力。研究发现传统静态测试掩盖了AI的重要缺陷:几乎所有模型都表现出低通滤波特征和相位滞后现象,即在处理快速变化时会出现失真和延迟。该方法覆盖五个数学家族的测试,为AI模型选择和部署提供了新的评估维度。
研究人员正探索AI能否预测昏迷患者的医疗意愿,帮助医生做出生死决策。华盛顿大学研究员Ahmad正推进首个AI代理人试点项目,通过分析患者医疗数据预测其偏好。虽然准确率可达三分之二,但专家担心AI无法捕捉患者价值观的复杂性和动态变化。医生强调AI只能作为辅助工具,不应替代人类代理人,因为生死决策依赖具体情境且充满伦理挑战。
这项研究首次发现AI推理模型存在"雪球效应"问题——推理过程中的小错误会逐步放大,导致AI要么给出危险回答,要么过度拒绝正常请求。研究团队提出AdvChain方法,通过训练AI学习"错误-纠正"过程来获得自我纠错能力。实验显示该方法显著提升了AI的安全性和实用性,用1000个样本达到了传统方法15000个样本的效果,为AI安全训练开辟了新方向。