物联网的五层架构分析
物联网五层架构，包括感知层、网络层、数据层、应用层和业务层，扮演着关键的角色。
Druid、ClickHouse、Doris、StarRocks 的区别与分析
本文对比了 Druid、ClickHouse、Doris 和 StarRocks 四款大数据分析引擎。它们均为 OLAP 引擎，采用列式存储和分布式架构，适用于海量数据分析。Druid 擅长实时分析与高并发查询；ClickHouse 以超高性能著称，适合复杂查询；Doris 提供易用的 SQL 接口，性能均衡；StarRocks 则以其极速查询和实时更新能力脱颖而出。各引擎在数据模型、查询性能、数据更新和存储方面存在差异，适用于不同的业务场景。选择时需根据具体需求综合考虑。
SQL自学笔记（1）：什么是SQL？有什么用？
本文为用户研究新手介绍SQL（结构化查询语言），解释了SQL的基本概念、入门方法及在用户研究中的应用通过实际案例说明，如用户行为分析、用户细分和满意度调查数据分析，展示了SQL在用户研究中的重要作用。
一文读懂“生成式 AI”
本文基于谷歌的：《Introduction to Generative AI》整理而成，帮助大家理解生成式 AI 这个概念
大数据数仓建模基础理论【维度表、事实表、数仓分层及示例】
数据仓库建模是组织和设计数据以支持数据分析的过程，包括ER模型和维度建模。ER模型通过实体和关系描述数据结构，遵循三范式减少冗余。维度建模，特别是Kimball方法，用于数据仓库设计，便于分析和报告。事实表存储业务度量，如销售数据，分为累积、快照、事务和周期性快照类型。维度表提供描述性信息，如时间、产品、地点和客户详情。数仓通常分层为ODS(源数据)、DWD(明细数据)、DIM(公共维度)、DWS(数据汇总)和ADS(应用数据)，以优化数据管理、质量、查询性能和适应性。