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浅析MySQL优化器统计信息
本文基于MySQL 8.0.34版本的源代码，详细介绍了MySQL中统计信息的计算和更新机制。文章首先概述了`records_per_key`统计信息在代价估计和Join Reorder算法中的重要性，接着了InnoDB统计信息的存储和计算方法，包括表级和索引级的统计信息。文章还介绍了统计信息的采样算法，特别是重要性采样在减少估计方差中的应用。此外，文章讨论了统计信息的更新时机，包括手动更新和自动更新。最后，文章简要介绍了直方图和其它统计信息，如表在内存中的占比估计，并通过实例展示了如何使用optimizer trace来分析查询优化过程。希望本文能帮助读者更好地理解MySQL的优化器。
AI场景下的对象存储OSS数据管理实践
本文介绍了对象存储（OSS）在AI业务中的应用与实践。内容涵盖四个方面：1) 对象存储作为AI数据基石，因其低成本和高弹性成为云上数据存储首选；2) AI场景下的对象存储实践方案，包括数据获取、预处理、训练及推理阶段的具体使用方法；3) 国内主要区域的默认吞吐量提升至100Gbps，优化了大数据量下的带宽需求；4) 常用工具介绍，如OSSutil、ossfs、Python SDK等，帮助用户高效管理数据。重点讲解了OSS在AI训练和推理中的性能优化措施，以及不同工具的特点和应用场景。
浅析MySQL代价估计器
代价估计是优化其中非常重要的一个步骤，研究代价估计的原理和MySQL的具体实现对做SQL优化是非常有帮助。本文有案例有代码，由浅入深的介绍了代价估计的原理和MySQL的具体实现。
深度｜大模型时代下，基于湖仓一体的数据智能新范式
本次文根据峰会演讲内容整理：分享在大模型时代基于湖仓一体的数据产品演进，以及我们观察到的一些智能开发相关的新范式。
Text-to-SQL技术演进 - 阿里云OpenSearch-SQL在BIRD榜单夺冠方法剖析
本文主要介绍了阿里云OpenSearch在Text-to-SQL任务中的最新进展和技术细节。
Data+AI双轮驱动，阿里云存储服务全面升级
近日，2024云栖大会现场，阿里云宣布对其存储服务进行全面升级，围绕 Storage for AI 与 AI in Storage 两大领域，提出“4 Any + 3 AI ”的升级方向，揭示存储基础设施与AI的双向赋能路径。阿里云存储产品将支持更多AI业务高效创新， 同时 AI 技术也将助力基础设施迭代，支持企业更好地管理数据资产。
5 分钟复刻你的声音，一键实现 GPT-Sovits 模型部署
想象一下，只需简单几步操作，就能生成逼真的语音效果，无论是为客户服务还是为游戏角色配音，都能轻松实现。GPT-Sovits 模型，其高效的语音生成能力为实现自然、流畅的语音交互提供了强有力的技术支持。本文将详细介绍如何利用函数计算平台部署 GPT-Sovits 模型，以构建一个高效、可扩展的 AI 语音交互系统。通过这一部署方案，开发者和企业能够快速集成语音合成功能，实现从文本到语音的无缝转换，进而推动智能语音应用的创新和发展。
日志服务 HarmonyOS NEXT 日志采集最佳实践
鸿蒙操作系统（HarmonyOS）上的日志服务（SLS）SDK 提供了针对 IoT、移动端到服务端的全场景日志采集、处理和分析能力，旨在满足万物互联时代下应用的多元化设备接入、高效协同和安全可靠运行的需求。