云数据库 RDS PostgreSQL 版

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7月前
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高效易用的数据同步:阿里云瑶池 Zero-ETL服务来啦!
在大数据时代,企业有着大量分散在不同系统和平台上的业务数据。OLTP数据库不擅长复杂数据查询,不具备全局分析视角等能力,而OLAP数据仓库擅长多表join,可实现多源汇集,因此需要将TP数据库的数据同步到AP数据仓库进行分析处理。传统的ETL流程面临资源成本高、系统复杂度增加、数据实时性降低等挑战。为了解决这些问题,阿里云瑶池数据库提供了Zero-ETL服务,可以快速构建业务系统(OLTP)和数据仓库(OLAP)之间的数据同步链路,将业务系统的数据自动进行提取并加载到数据仓库,从而一站式完成数据同步和管理,实现事务处理和数据分析一体化,帮助客户专注于数据分析业务。
沉浸式学习PostgreSQL|PolarDB 21,相似图像搜索
传统数据库不支持图像类型, 图像相似计算函数, 图像相似计算操作服, 相似排序操作符. 所以遇到类似的需求, 需要自行编写应用来解决. PG|PolarDB 通过imgsmlr插件, 可以将图像转换为向量特征值, 使用相似距离计算函数得到相似值, 使用索引加速相似度排序, 快速获得相似图片, 实现以图搜图. 也可以通过pgvector插件来存储图片向量特征值, 结合大模型服务(抠图、图像向量转换), 可以实现从图像转换、基于图像的相似向量检索全流程能力.
高性能特性体验:ePQ 的详解与实战
PolarDB PostgreSQL 引擎提供了弹性跨机并行查询(elastic Parallel Execution)的功能,支持多个计算节点分布式地执行 SQL 查询。本实验将体验该功能。
沉浸式学习PostgreSQL|PolarDB 11: 物联网(IoT)、监控系统、应用日志、用户行为记录等场景 - 时序数据高吞吐存取分析
物联网场景, 通常有大量的传感器(例如水质监控、气象监测、新能源汽车上的大量传感器)不断探测最新数据并上报到数据库. 监控系统, 通常也会有采集程序不断的读取被监控指标(例如CPU、网络数据包转发、磁盘的IOPS和BW占用情况、内存的使用率等等), 同时将监控数据上报到数据库. 应用日志、用户行为日志, 也就有同样的特征, 不断产生并上报到数据库. 以上数据具有时序特征, 对数据库的关键能力要求如下: 数据高速写入 高速按时间区间读取和分析, 目的是发现异常, 分析规律. 尽量节省存储空间
沉浸式学习PostgreSQL|PolarDB 7: 移动社交、多媒体、内容分发、游戏业务场景, 跨地域多机房的智能加速
在移动社交、多媒体、内容分发业务场景中, 如果用户要交互的内容都在中心网络(假设深圳), 现在用户流动非常频繁, 当用户从深圳出差到北京, 因为网络延迟急剧增加, 他的访问体验就会变得非常差. 网络延迟对游戏业务的影响则更加严重. 为了解决这个问题, 企业会将业务部署在全国各地, 不管用户在哪里出差, 他都可以就近访问最近的中心. 由于标记用户的只有IP地址, 怎么根据用户的接入IP来判断他应该访问哪个中心呢? 通过这个实验, 大家可以了解到在数据库中如何存储IP地址范围和各中心IDC的映射关系, 以及如何根据用户的来源IP(接入IP)来判断他应该去哪个中心IDC访问.
沉浸式学习PostgreSQL|PolarDB 4: 跨境电商场景, 快速判断商标|品牌侵权
很多业务场景中需要判断商标侵权, 避免纠纷. 例如 电商的商品文字描述、图片描述中可能有侵权内容. 特别是跨境电商, 在一些国家侵权查处非常严厉. 注册公司名、产品名时可能侵权. 在写文章时, 文章的文字内容、视频内容、图片内容中的描述可能侵权. 例如postgresql是个商标, 如果你使用posthellogresql、postgresqlabc也可能算侵权. 以跨境电商为力, 为了避免侵权, 在发布内容时需要商品描述中出现的品牌名、产品名等是否与已有的商标库有相似. 对于跨境电商场景, 由于店铺和用户众多, 商品的修改、发布是比较高频的操作, 所以需要实现高性能的字符串相似匹配功能.
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