体验领礼啦!体验自建数据库迁移到阿里云数据库RDS,领取桌面置物架!
「技术解决方案【Cloud Up 挑战赛】」上线!本方案介绍如何将自建数据库平滑迁移至云数据库RDS,解决业务增长带来的运维难题。通过使用RDS MySQL,您可获得稳定、可靠和安全的企业级数据库服务,专注于核心业务发展。完成任务即可领取桌面置物架,每个工作日限量50个,先到先得。
如何优化亚马逊广告以提高ROI?
在亚马逊竞争激烈的市场中,优化广告以提高ROI是卖家的关键任务。策略包括:1. 精准关键词研究,结合产品特性与目标受众需求,利用亚马逊工具和第三方资源;2. 动态调整广告出价,结合自动与手动出价;3. 优化广告创意,制作吸引人的图片和标题,编写有说服力的文案;4. 精准受众定位,利用亚马逊工具创建自定义受众;5. 持续数据分析,关注CTR、CVR、ACoS等关键指标,定期复盘并优化广告活动。
虾皮店铺商品API接口的开发、运用与收益
虾皮(Shopee)作为东南亚领先的电商平台,通过开放API接口为商家和开发者提供了全面的数据支持。本文详细介绍虾皮店铺商品API的开发与运用,涵盖注册认证、API文档解读、请求参数设置、签名生成、HTTP请求发送及响应解析等步骤,并提供Python代码示例。API接口广泛应用于电商导购、价格比较、商品推荐、数据分析等场景,带来提升用户体验、增加流量、提高运营效率等收益。开发者需注意API密钥安全、请求频率控制及遵守使用规则,确保接口稳定可靠。虾皮API推动了电商行业的创新与发展。
新手教程:数据库操作(使用PDO或MySQLi扩展)
本文为新手介绍如何使用PDO和MySQLi扩展连接与操作MySQL数据库。PDO更现代灵活,支持多种数据库,适合大多数应用;MySQLi提供面向过程和面向对象两种API,适合直接控制数据库操作。教程涵盖安装配置、创建连接、执行查询(查询、插入、更新、删除)及错误处理等内容。希望这篇教程能帮助你快速上手PHP中的数据库操作!
【赵渝强老师】MongoDB写入数据的过程
在MongoDB数据更新时,WiredTiger存储引擎通过预写日志(Journal)机制先将更新写入日志文件,再通过检查点操作将日志中的操作刷新到数据文件,确保数据持久化和一致性。检查点定期创建,缩短恢复时间,并保证异常终止后可从上一个有效检查点恢复数据。视频讲解及图示详细说明了这一过程。
MySQL秘籍之索引与查询优化实战指南
最左前缀原则。不冗余原则。最大选择性原则。所谓前缀索引,说白了就是对文本的前几个字符建立索引(具体是几个字符在建立索引时去指定),比如以产品名称的前 10 位来建索引,这样建立起来的索引更小,查询效率更快!
计算效率提升 10 倍,存储成本降低 60%,灵犀科技基于 Apache Doris 建设统一数据服务平台
灵犀科技早期基于 Hadoop 构建大数据平台,在战略调整和需求的持续扩增下,数据处理效率、查询性能、资源成本问题随之出现。为此,引入 [Apache Doris](https://doris.apache.org/) 替换了复杂技术栈,升级为集存储、加工、服务为一体的统一架构,实现存储成本下降 60%,计算效率提升超 10 倍的显著成效。
附获奖名单|巅峰时刻,「第6届天池全球数据库大赛」圆满收官
由阿里云和英特尔主办的“第6届天池全球数据库大赛——PolarDB TPC-C性能优化挑战赛”在武汉圆满落下帷幕。历经近3个月的层层选拔、高手过招,10支队伍从全球3500多支参赛战队中脱颖而出,成功晋级大赛决赛圈。最终,「旅途愉快」队伍赢得总冠军荣誉。
淘宝APP分类API接口:开发、运用与收益全解析
淘宝APP作为国内领先的购物平台,拥有丰富的商品资源和庞大的用户群体。分类API接口是实现商品分类管理、查询及个性化推荐的关键工具。通过开发和使用该接口,商家可以构建分类树、进行商品查询与搜索、提供个性化推荐,从而提高销售额、增加商品曝光、提升用户体验并降低运营成本。此外,它还能帮助拓展业务范围,满足用户的多样化需求,推动电商业务的发展和创新。
PythonOpenCV图像处理
本文介绍了PythonOpenCV图像处理的核心概念、算法原理及应用场景。OpenCV是一个开源计算机视觉库,PythonOpenCV是其Python接口,广泛用于图像处理和计算机视觉任务。核心概念包括图像数据结构、处理操作和计算机视觉技术。文中详细讲解了图像转换、滤波、边缘检测和形状识别等算法,并提供了代码示例。实际应用涵盖目标识别、人脸识别和自动驾驶等领域。此外,还推荐了相关工具和资源,帮助读者更好地学习和使用PythonOpenCV。
媒体声音|专访阿里云数据库周文超博士:AI就绪的智能数据平台设计思路
在生成式AI的浪潮中,数据的重要性日益凸显。大模型在实际业务场景的落地过程中,必须有海量数据的支撑:经过训练、推理和分析等一系列复杂的数据处理过程,才能最终产生业务价值。事实上,大模型本身就是数据处理后的产物,以数据驱动的决策与创新需要通过更智能的平台解决数据多模处理、实时分析等问题,这正是以阿里云为代表的企业推动 “Data+AI”融合战略的核心动因。
PolarDB-PG AI最佳实践3 :PolarDB AI多模态相似性搜索最佳实践
本文介绍了如何利用PolarDB结合多模态大模型(如CLIP)实现数据库内的多模态数据分析和查询。通过POLAR_AI插件,可以直接在数据库中调用AI模型服务,无需移动数据或额外的工具,简化了多模态数据的处理流程。具体应用场景包括图像识别与分类、图像到文本检索和基于文本的图像检索。文章详细说明了技术实现、配置建议、实战步骤及多模态检索示例,展示了如何在PolarDB中创建模型、生成embedding并进行相似性检索
PolarDB-PG AI最佳实践 2 :PolarDB AI X EAS实现自定义库内模型推理最佳实践
PolarDB通过POLAR_AI插件支持使用SQL调用AI/ML模型,无需专业AI知识或额外部署环境。结合阿里云EAS在线模型服务,可轻松部署自定义模型,在SQL中实现如文本翻译等功能。
拼多多根据ID取商品详情原数据API接口的开发、运用与收益
拼多多作为中国电商市场的重要参与者,通过开放平台提供了丰富的API接口,其中根据ID取商品详情原数据的API接口尤为重要。该接口允许开发者通过编程方式获取商品的详细信息,为电商数据分析、竞品分析、价格监测、商品推荐等多个领域带来了丰富的应用场景和显著的收益。
【赵渝强老师】MongoDB文档级别的并发控制
MongoDB使用WiredTiger存储引擎在文档级别进行并发控制,允许多个写操作同时修改不同文档,但对同一文档的修改需序列化执行。引擎采用乐观锁和意向锁机制处理冲突。通过视频讲解、插入大量文档示例及使用`mongotop`和`db.serverStatus()`命令,演示了如何监控MongoDB的锁信息和读写统计,展示了数据库和集合级别的写锁情况。
如何通过电商 API 接口实现智能客服与用户互动?
随着电子商务的发展,企业对客户服务的需求激增。传统人工客服在高峰期难以应对大量咨询,导致效率低下和客户满意度下降。为此,越来越多的电商企业采用智能客服系统,通过电商API接口实现高效互动。本文探讨了如何利用电商API接口构建智能客服系统,介绍其技术组成、作用及实现策略,包括多渠道接入、优化交互界面、强化自然语言处理能力、个性化服务、提升自动化水平和监控分析等。同时,也讨论了面临的挑战与解决方案,强调统一API标准、加强数据安全和持续技术投入的重要性。最终,智能客服将为企业带来更高的服务效率和用户体验。
什么是索引下推优化?
索引条件下推优化(ICP)是MySQL 5.6引入的查询优化技术。未使用ICP时,存储引擎通过索引检索数据返回给MySQL Server进行过滤;使用ICP后,MySQL Server将部分判断条件下推给存储引擎,减少不必要的回表查询和数据传输,从而提高查询性能。适用于range、ref等场景,支持InnoDB和MyISAM,但不支持子查询。默认开启,可通过`SET optimizer_switch = 'index_condition_pushdown=off';`关闭。
如何利用电商API接口打造个性化购物体验
在数字化时代,电子商务竞争激烈,传统购物体验难以满足消费者的个性化需求。电商平台需通过创新提供定制化服务,而电商API接口作为系统连接的桥梁,提供了强大技术支持。本文探讨如何利用电商API打造个性化购物体验,涵盖其在个性化推荐、定制营销和智能客服等方面的应用,并提出实施策略与未来展望。通过数据收集与分析、算法设计及智能系统建设,电商平台可显著提升用户体验和满意度,推动业务增长。成功案例如亚马逊、淘宝和Zappos展示了个性化服务的巨大潜力,同时也指出了面临的挑战及应对措施。
探秘驱动软件系统高效协同的高效协同之API接口
在数字化时代,API(应用程序编程接口)作为现代软件开发的核心组件,犹如无形的桥梁,连接不同应用、平台和服务,促进数据和功能自由流动。本文深入探讨API的基本概念、工作原理、核心组成部分及其在现代软件开发中的应用与最佳实践。通过统一数据格式、确保安全性和实施版本控制,API助力高效协同,并在社交媒体、物联网及企业系统中展现出巨大价值。未来,API将朝着智能化方向发展,同时面临并解决安全挑战,推动各行业的数字化转型。
Lazada 商品评论列表 API 接口:开发、应用与收益
Lazada作为东南亚领先的电商平台,其商品评论数据蕴含丰富信息。通过开发和利用Lazada商品评论列表API接口,企业可深入挖掘这些数据,优化产品、营销和服务,提升客户体验和市场竞争力。该API基于HTTP协议,支持GET、POST等方法,开发者需注册获取API密钥,并选择合适的编程语言(如Python)进行开发。应用场景包括竞品分析、客户反馈处理及精准营销,帮助企业提升销售业绩、降低运营成本并增强品牌声誉。
【赵渝强老师】MongoDB的Journal日志
MongoDB通过Journal日志保证数据安全,记录检查点后的更新,确保数据库从异常中恢复到有效状态。每个Journal文件100M,存于--dbpath指定的journal子目录。默认已启用Journal日志,可通过--journal参数手动启用。WiredTiger存储引擎使用128KB内存缓冲区,异常关机时可能丢失最多128KB的数据。视频讲解和详细步骤参见附录。
基于PolarDB的图分析:通过DTS将其它数据库的数据表同步到PolarDB的图
本文介绍了使用DTS任务将数据从MySQL等数据源实时同步到PolarDB-PG的图数据库中的步骤.
京东按图搜索京东商品(拍立淘)API接口的开发、应用与收益
京东通过开放商品详情API接口,尤其是按图搜索(拍立淘)API,为开发者、企业和商家提供了创新空间和数据支持。该API基于图像识别技术,允许用户上传图片搜索相似商品,提升购物体验和平台竞争力。开发流程包括注册账号、获取密钥、准备图片、调用API并解析结果。应用场景涵盖电商平台优化、竞品分析、个性化推荐等,为企业带来显著收益,如增加销售额、提高利润空间和优化用户体验。未来,随着数字化转型的深入,该API的应用前景将更加广阔。
PolarDB图数据库快速入门
图数据库(Graph Database)专门存储图数据,适合处理社交网络、知识图谱等复杂关系。它使用图查询语言(如Cypher、Gremlin)进行操作。PolarDB兼容OpenCypher语法,支持创建、查询、更新和删除图数据,包括模式匹配、过滤、MERGE避免重复、可视化工具等功能,简化了图数据的管理和应用。
基于PolarDB的图分析:银行金融领域图分析实践
本文介绍了如何使用阿里云PolarDB PostgreSQL版及其图数据库引擎(兼容Apache AGE,A Graph Extension)进行图数据分析,特别针对金融交易欺诈检测场景。PolarDB PostgreSQL版支持图数据的高效处理和查询,包括Cypher查询语言的使用。文章详细描述了从数据准备、图结构创建到具体查询示例的过程,展示了如何通过图查询发现欺诈交易的关联关系,计算交易间的Jaccard相似度,从而进行欺诈预警。
抖音运营:解锁流量增长密码
在短视频盛行的时代,抖音成为流量蓝海,众多创作者和品牌竞相涌入。要在激烈竞争中脱颖而出,除了创作优质内容和巧妙运营外,数据分析至关重要。精准定位目标受众,挖掘创意与热门趋势,优化视频制作、剪辑节奏及发布时间,积极互动并分析关键数据指标(如播放量、点赞数、完播率等),不断优化运营策略,才能实现流量快速增长和账号的长期发展。
Apache Doris 创始人:何为“现代化”的数据仓库?
3.0 版本是 Apache Doris 研发路程中的重要里程碑,他将这一进展总结为“实时之路”、“统一之路”和“弹性之路”,详细介绍了所对应的核心特性的设计思考与应用价值,揭晓了 2025 年社区发展蓝图
云数据库Tair:从稳定低延时缓存到 Serverless KV
本次分享聚焦云数据库Tair的使用,涵盖三部分内容:1) Tair概览,介绍其作为稳定低延时缓存及KV数据库服务的特点和优势;2) 稳定低延迟缓存技术,探讨如何通过多线程处理、优化内核等手段提升性能与稳定性;3) 从缓存到Serverless KV的演进,特别是在AI大模型时代,Tair如何助力在线服务和推理缓存加速。Tair在兼容性、性能优化、扩缩容及AI推理加速方面表现出色,满足不同场景需求。
1688榜单商品详细信息API接口的开发、应用与收益
1688作为全球知名的B2B电商平台,为企业提供丰富的商品信息和交易机会。为满足企业对数据的需求,1688开发了榜单商品详细信息API接口,帮助企业批量获取商品详情,应用于信息采集、校验、同步与数据分析等领域,提升运营效率、优化库存管理、精准推荐、制定市场策略、降低采购成本并提高客户满意度。该接口通过HTTP请求调用,支持多种应用场景,助力企业在电商领域实现可持续发展。
数据管理DMS上线托管Dify免费邀测中
数据管理DMS支持托管Dify,提供从Notebook开发、数据处理、模型构建到大模型应用开发的一站式Data+AI集成解决方案。借助Dify平台,简化企业智能化落地流程,了解更多详情,请访问[官方文档](https://help.aliyun.com/zh/dms/dify-invited-test/)。
1688榜单商品详细信息API接口的开发、应用与收益
1688作为全球知名B2B电商平台,为企业提供丰富的商品信息和交易机会。随着电商发展,企业对数据需求增长,高效获取与利用数据成为提升竞争力的关键。1688榜单商品详细信息API接口应运而生,帮助企业批量获取商品详情,应用于信息采集、校验、同步与数据分析等领域,显著提高运营效率、优化库存管理、提升个性化推荐精准度,并助力制定更有效的市场策略,降低采购成本,最终提升客户满意度,推动企业可持续发展。
JVM原理与实现——Synchronized关键字
在多线程Java程序中,`Synchronized`关键字用于确保线程安全。本文深入探讨其工作原理,通过分析字节码`monitorenter`和`monitorexit`,解释JVM如何实现同步机制。文章展示了`Synchronized`方法的编译结果,并详细解析了轻量锁和重度锁的实现过程,包括Mark Word的状态变化及CAS操作的应用。最后简要介绍了`ObjectMonitor::enter()`函数在获取重度锁时的作用。
淘宝运营进阶秘籍:从业余到专业
淘宝运营涉及市场分析、产品定位、店铺装修、营销推广、客户服务、数据分析等多环节。要脱颖而出,需掌握进阶秘籍。本文从精准定位、店铺装修、定价策略、流量获取、客户服务、数据分析及跨平台合作七大方面深入探讨,助商家实现从平凡到卓越的蜕变。通过目标受众分析、优化店铺形象、合理定价、多种促销手段、提升客户体验、利用数据反馈调整策略以及拓展销售渠道,商家可逐步提升运营能力,在竞争激烈的电商环境中取得成功。
【MySQL基础篇】事务(事务操作、事务四大特性、并发事务问题、事务隔离级别)
事务是MySQL中一组不可分割的操作集合,确保所有操作要么全部成功,要么全部失败。本文利用SQL演示并总结了事务操作、事务四大特性、并发事务问题、事务隔离级别。
【MySQL进阶篇】存储引擎(MySQL体系结构、InnoDB、MyISAM、Memory区别及特点、存储引擎的选择方案)
MySQL的存储引擎是其核心组件之一,负责数据的存储、索引和检索。不同的存储引擎具有不同的功能和特性,可以根据业务需求 选择合适的引擎。本文详细介绍了MySQL体系结构、InnoDB、MyISAM、Memory区别及特点、存储引擎的选择方案。
【赵渝强老师】MongoDB逻辑存储结构
MongoDB的逻辑存储结构由数据库(Database)、集合(Collection)和文档(Document)组成,形成层次化数据模型。用户通过mongoshell或应用程序操作这些结构。视频讲解及结构图详见下文。
【MySQL基础篇】全面学习总结SQL语法、DataGrip安装教程
本文详细介绍了MySQL中的SQL语法,包括数据定义(DDL)、数据操作(DML)、数据查询(DQL)和数据控制(DCL)四个主要部分。内容涵盖了创建、修改和删除数据库、表以及表字段的操作,以及通过图形化工具DataGrip进行数据库管理和查询。此外,还讲解了数据的增、删、改、查操作,以及查询语句的条件、聚合函数、分组、排序和分页等知识点。
一文了解多云原生的现代化实时数仓 SelectDB Cloud
现代多云原生实时数据仓库 SelectDB Cloud,充分利用云原生能力,为客户提供极致性价比、融合统一、简单易用、安全稳定的云上数据分析服务。
【MySQL基础篇】MySQL概述、Windows下载MySQL8.0超详细图文安装教程
在这一章节,主要介绍两个部分,数据库相关概念及MySQL数据库的介绍、下载、安装、启动及连接。接着,详细描述了MySQL 8.0的版本选择与下载,推荐使用社区版(免费)。安装过程包括自定义安装路径、配置环境变量、启动和停止服务、以及客户端连接测试。此外,还提供了在同一台电脑上安装多个MySQL版本的方法及卸载步骤。最后,解释了关系型数据库(RDBMS)的特点,即基于二维表存储数据,使用SQL语言进行操作,格式统一且便于维护。通过具体的结构图展示了MySQL的数据模型,说明了数据库服务器、数据库、表和记录之间的层次关系。
【MySQL基础篇】MySQL约束语法
文章介绍了MySQL中表的约束概念,包括非空、唯一、主键、默认和外键约束,以及如何在创建和修改表时指定这些约束。外键约束用于保持数据的一致性和完整性,文章通过示例展示了添加、删除外键的语法,并讨论了不同的删除/更新行为,如CASCADE和SETNULL。
【MySQL基础篇】多表查询(隐式/显式内连接、左/右外连接、自连接查询、联合查询、标量/列/行/表子查询)
本文详细介绍了MySQL中的多表查询,包括多表关系、隐式/显式内连接、左/右外连接、自连接查询、联合查询、标量/列/行/表子查询及其实现方式,一文全面读懂多表联查!
Java 并发编程——volatile 关键字解析
本文介绍了Java线程中的`volatile`关键字及其与`synchronized`锁的区别。`volatile`保证了变量的可见性和一定的有序性,但不能保证原子性。它通过内存屏障实现,避免指令重排序,确保线程间数据一致。相比`synchronized`,`volatile`性能更优,适用于简单状态标记和某些特定场景,如单例模式中的双重检查锁定。文中还解释了Java内存模型的基本概念,包括主内存、工作内存及并发编程中的原子性、可见性和有序性。
内附源码|头部基模企业信赖之选——DMS+Lindorm智能搜索方案
本文为数据库「拥抱Data+AI」系列连载第6篇,针对企业构建智能搜索服务的痛点,介绍如何利用阿里云Data+AI解决方案构建一站式AI搜索服务,深入分析了DMS+Lindorm的智能搜索解决方案。
同城圈子搭子交友论坛系统/搭建圈子系统的常见问题
需求分析不明确 在系统设计初期,如果未能充分理解目标用户的需求,可能导致系统功能与实际需求脱节,进而影响用户体验。 解决方案:通过市场调研、用户访谈、问卷调查等方式深入了解用户需求,确保系统设计符合用户期望。 技术选型困难 选择合适的技术栈对于系统的稳定性和可扩展性至关重要。技术选型不当可能导致系统性能低下或开发周期延长。 解决方案:根据系统需求、开发团队的技术栈以及未来扩展性等因素综合考虑,选择适合的技术栈。例如,前端可以使用uinapp 等框架,后端可以选择PHP框架,数据库可以选择MySQL等。
数据库
数据库领域前沿技术分享与交流