数据仓库

近日，阿里云云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL 版已完成和开源LLMOps平台Dify官方集成。

通义大模型百炼融合AnalyticDB， 10分钟打造企业微信AI助手。只需简单几步，即可在企业微信集成AI助手，提升客户服务体验。参与“10分钟打造企业微信AI助手”活动，完成指定任务即可赢取定制礼品，数量有限，先到先得。

Apache Doris 物化视图进行了支持。**早期版本中，Doris 支持同步物化视图；从 2.1 版本开始，正式引入异步物化视图，[并在 3.0 版本中完善了这一功能](https://www.selectdb.com/blog/1058)。**

本文为阿里云瑶池数据库「拥抱Data+AI」系列连载第2篇，基于真实客户案例和最佳实践，探讨如何利用阿里云Data+AI解决方案应对游戏行业挑战，通过AI为游戏行业注入新的活力。文章详细介绍了日志数据的实时接入、高效查询、开源开放及AI场景落地，展示了完整的Data+AI解决方案及其实际应用效果。

亲爱的社区小伙伴们，**Apache Doris 2.1.7 版本已于 2024 年 11 月 10 日正式发布。**2.1.7 版本持续升级改进，同时在湖仓一体、异步物化视图、半结构化数据管理、查询优化器、执行引擎、存储管理、以及权限管理等方面完成了若干修复。欢迎大家下载使用。

泛型擦除是指Java编译器在编译期间会移除所有泛型信息，使所有泛型类型在运行时都变为原始类型。例如，`List<String>` 和 `List<Integer>` 在JVM中都视为 `List`。因此，通过 `getClass()` 比较两个不同泛型类型的 `ArrayList` 实例会返回 `true`。此外，通过反射调用 `add` 方法可以向 `ArrayList<Integer>` 中添加字符串，进一步证明了泛型信息在运行时被擦除。

阿里云数据库 SelectDB 版是阿里云与飞轮科技联合基于 Apache Doris 内核打造的现代化数据仓库，支持大规模实时数据上的极速查询分析。通过实时、统一、弹性、开放的核心能力，能够为企业提供高性价比、简单易用、安全稳定、低成本的实时大数据分析支持。SelectDB 具备世界领先的实时分析能力，能够实现秒级的数据实时导入与同步，在宽表、复杂多表关联、高并发点查等不同场景下，提供超越一众国际知名的同类产品的优秀性能，多次登顶 ClickBench 全球数据库分析性能排行榜。

飞轮科技正式推出 Apache Doris 和 SelectDB 精选案例集 ——《走向现代化的数据仓库（2024 版）》，汇聚了来自各行各业的成功案例与实践经验。该书以行业为划分标准，辅以使用场景标签，旨在为读者提供一个高度整合、全面涵盖、分类清晰且易于查阅的学习资源库。

【10月更文挑战第21天】开发者如何使用云数据库 ClickHouse

10月26日，由飞轮科技与阿里云联手发起的 Apache Doris 杭州站 Meetup 即将开启！

Apache Doris 2.0.15 版本已于 2024 年 9 月 30 日正式与大家见面，该版本提交了 157 个改进项以及问题修复，进一步提升了系统的性能及稳定性，欢迎大家下载体验。

体验AnalyticDB与通义千问搭建AI智能客服，赢取马克杯/卫衣等好礼！

2.1.6 版本在 Lakehouse、异步物化视图、半结构化数据管理持续升级改进，同时在查询优化器、执行引擎、存储管理、数据导入与导出以及权限管理等方面完成了若干修复

莉莉丝游戏用户日志分析案例图

该版本新增了对 Flink 1.20 的支持，并支持通过 Arrow Flight SQL 高速读取 Doris 中数据。

随着大数据时代的到来，企业面临着海量数据的挑战，如何高效地进行数据分析和决策变得尤为重要。阿里云推出的 Hologres OLAP（在线分析处理）解决方案，旨在为用户提供快速、高效的数据分析能力。本文将深入探讨 Hologres OLAP 的特点、优势以及应用场景，并针对方案的技术细节、部署指导、代码示例和数据分析需求进行评测。

AnalyticDB Spark如何通过向量化引擎提升性能？

为确保电商API数据采集合规与安全，需遵循多项措施：熟悉GDPR等法规；遵守API条款；最小化数据收集；匿名化处理；获用户同意；应用数据加密；实行访问控制；定期安全审计；设定数据保留政策；响应数据主体请求；记录处理活动；建立泄露应对计划；加强员工培训；审查合作伙伴合规性；必要时咨询法律意见。这些步骤有助于降低违规风险。

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

Redis 与 Scrapy：无缝集成的分布式爬虫技术

阿里云AnalyticDB提供了全面的数据导入、查询分析、数据管理、运维监控等功能，并通过扩展功能支持与AI平台集成、跨地域复制与联邦查询等高级应用场景，为企业构建实时、高效、可扩展的数据仓库解决方案。以下是对AnalyticDB产品使用合集的概述，包括数据导入、查询分析、数据管理、运维监控、扩展功能等方面。

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