# 云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版 #
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AnalyticDB for MySQL3.0基础版正在公测
产品介绍： AnalyticDB for MySQL3.0基础版是在总结AnalyticDB for MySQL 2.0产品研发与应用经验的基础上，匠心打磨推出的新一代分析型数据库。AnalyticDB for MySQL 3.0版本融合了分布式、弹性计算与云计算的优势，对规模性、易用性、可靠性和安全性等方面进行了大规模的改进，充分满足不同场景数据仓库的需求。
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挑战未来：下一代企业级应用数据库系统
随着数据量以及数据类型的不断增多，业务需求逐渐从“大数据”转向“快数据”。数据库系统领域充满机遇，也布满挑战，越来越多的企业开始思考下一代数据库技术。在2019年杭州云栖大会开发者峰会上，阿里巴巴副总裁、阿里云智能数据库产品事业部总经理、高级研究员李飞飞就为大家分享了阿里云对于下一代企业级应用数据库系统的实践。
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。
Apache Paimon统一大数据湖存储底座
Apache Paimon，始于Flink Table Store，发展为独立的Apache顶级项目，专注流式数据湖存储。它提供统一存储底座，支持流、批、OLAP，优化了CDC入湖、流式链路构建和极速OLAP查询。Paimon社区快速增长，集成Flink、Spark等计算引擎，阿里巴巴在内部广泛应用，旨在打造统一湖存储，打通Serverless Flink、MaxCompute等，欢迎大家扫码参与体验阿里云上的 Flink+Paimon 的流批一体服务。
2万字揭秘阿里巴巴数据治理平台DataWorks建设实践
阿里巴巴一直将数据作为自己的核心资产与能力之一，从最早的淘宝、天猫等电商业务，到后续的优酷、高德、菜鸟等板块，DataWorks、MaxCompute、Hologres等产品用一套技术体系来支持不同业务的发展与创新，为企业带来整体的“数据繁荣”。
数据繁荣为我们带来了红利，同时也带动了各类数据治理需求的井喷，特别是降本等需求的不断出现，阿里云DataWorks团队将13年的产品建设经验整理成最佳实践，从数据生产规范性治理、数据生产稳定性治理、数据生产质量治理、数据应用提效治理、数据安全管控治理、数据成本治理、数据治理组织架构及文化建设等7个方面为大家揭秘数据治理平台建设实践
数仓常用分层与维度建模
本文介绍了数据仓库的分层结构和维度建模。数仓通常分为ODS、DIM、DWD、DWS和ADS五层，各层负责不同的数据处理阶段。维度建模是数据组织方法，包括星型和雪花模型。星型模型简单直观，查询性能高，适合简单查询；雪花模型则通过规范化减少冗余，提高数据一致性和结构复杂性，但可能影响查询效率。选择模型需根据业务需求和数据复杂性来定。
数据湖 vs 数据仓库：大厂为何总爱“湖仓并用”？
数据湖与数据仓库各有优劣，湖仓一体架构成为趋势。本文解析二者核心差异、适用场景及治理方案，助你选型落地。
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。
AI Agent越用越笨？阿里云AnalyticDB「AI上下文工程」一招破解！
AI 上下文工程是管理大模型输入信息的系统化框架，解决提示工程中的幻觉、上下文溢出与信息冲突等问题。通过上下文的采集、存储、加工与调度，提升AI推理准确性与交互体验。AnalyticDB PostgreSQL 版提供增强 RAG、长记忆、Supabase 等能力，助力企业构建高效、稳定的 AI 应用。
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