类目筛选
浅析MySQL Join Reorder算法
本文浅析了MySQL Join Reorder算法的流程，cost计算，剪枝算法等，希望通过本文能帮助大家了解MySQL优化器生成执行计划的具体流程。
云上数据安全保护：敏感日志扫描与脱敏实践详解
随着企业对云服务的广泛应用，数据安全成为重要课题。通过对云上数据进行敏感数据扫描和保护，可以有效提升企业或组织的数据安全。本文主要基于阿里云的数据安全中心数据识别功能进行深入实践探索。通过对商品购买日志的模拟，分析了如何使用阿里云的工具对日志数据进行识别、脱敏（3 种模式）处理和基于 StoreView 的查询脱敏方式，从而在保障数据安全的同时满足业务需求。通过这些实践，企业可以有效降低数据泄漏风险，提升数据治理能力和系统安全性。
沉浸式学习PostgreSQL|PolarDB 18: 通过GIS轨迹相似伴随|时态分析|轨迹驻点识别等技术对拐卖、诱骗场景进行侦查
本文主要教大家怎么用好数据库, 而不是怎么运维管理数据库、怎么开发数据库内核.
PolarDB-X最佳实践系列（三）：如何实现高效的分页查询
分页查询是数据库中常见的操作。本文将介绍，如何在数据库中（无论是单机还是分布式）高效的进行翻页操作。
云端短视频批量混剪解决方案
“批量生产”、“快速裂变”和“去重”是制作营销短视频的关键，基于有限数量的基础素材大规模生成指定数量的新视频，是营销短视频创作的常见思路。本篇介绍使用智能媒体生产ICE创作营销短视频，自由设定脚本顺序模拟手动剪辑，实现自动化批量制作高质量原创视频。
PolarDB 开源版 使用TimescaleDB 实现时序数据高速写入、压缩、实时聚合计算、自动老化等
背景PolarDB 的云原生存算分离架构, 具备低廉的数据存储、高效扩展弹性、高速多机并行计算能力、高速数据搜索和处理; PolarDB与计算算法结合, 将实现双剑合璧, 推动业务数据的价值产出, 将数据变成生产力.本文将介绍PolarDB 开源版 使用TimescaleDB 实现时序数据高速写入、...
AnalyticDB for MySQL：AI时代实时数据分析的最佳选择
阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL（ADB-M)与被OpenAI收购的实时分析数据库Rockset对比，两者在架构设计上有诸多相似点，例如存算分离、实时写入等，但ADB-M在多个方面展现出了更为成熟和先进的特性。ADB-M支持更丰富的弹性能力、强一致实时数据读写、全面的索引类型、高吞吐写入、完备的DML和Online DDL操作、智能的数据生命周期管理。在向量检索与分析上，ADB-M提供更高检索精度。ADB-M设计原理包括分布式表、基于Raft协议的同步层、支持DML和DDL的引擎层、高性能低成本的持久化层，这些共同确保了ADB-M在AI时代作为实时数据仓库的高性能与高性价比