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18小时前
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来自: 数据库
StarRocks 性能实测:在 Coffee-shop Benchmark 中快 10 倍!
在评估数据库性能时,如何同时衡量“算得快”和“算得省”一直是工程师关注的核心问题。
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2天前
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来自: 数据库
为什么实时更新场景下 Doris 查询性能是 ClickHouse 的 34 倍
企业数据分析能力从TP系统起步,随业务发展历经扩展优化,最终走向AP系统独立建设。Apache Doris凭借高并发、低延迟、实时更新与强查询性能,成为实时分析架构升级的理想选择,助力网易云音乐、快手、拉卡拉等企业实现性能倍增与成本优化。
AI Agent越用越笨?阿里云AnalyticDB「AI上下文工程」一招破解!
AI上下文工程是优化大模型交互的系统化框架,通过管理指令、记忆、知识库等上下文要素,解决信息缺失、长度溢出与上下文失效等问题。依托AnalyticDB等技术,实现上下文的采集、存储、组装与调度,提升AI Agent的准确性与协同效率,助力企业构建高效、稳定的智能应用。
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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1月前
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探究ClickHouse数据库的Mutation机制
ClickHouse的Mutation机制提供了一种高效的方式来处理大数据集上的修改操作。然而,需要注意的是,由于其异步和资源密集的特性,应当谨慎地进行规划和优化,以确保系统的整体性能。通过合理地使用Mutation操作,可以在保证数据一致性的同时,有效地管理和分析大规模数据集。
OLAP or OLTP该怎么选?数据库系统如何搭建?
本文深入解析了OLTP与OLAP的本质区别及适用场景,结合实际案例,帮助读者理解如何根据业务需求选择合适的数据库系统,并介绍了HTAP的优劣势,助力企业构建高效数据架构。
如何开发一套门店业绩上报管理系统?(附架构图+流程图+代码参考)
门店业绩上报管理系统通过统一数据口径,实现门店销售、客流、目标完成情况的自动化上报、审核与分析,提升数据准确性与管理效率。系统支持多维度分析、目标比对与预警,助力管理层快速决策,优化营销与补货策略。
ADB GraphRAG 构建 AI 助手应用实践
传统 RAG 模型在处理复杂关系和推理时存在局限性,而 ADB GraphRAG通过知识图谱的支持,显著提升了对复杂数据的理解与生成能力。本次分享将重点介绍 ADB GraphRAG 的核心功能和优势,并通过实战演示,带您学习如何使用 ADB PG 实现客服问答机器人,以及如何在百炼使用 MCP 构建文档阅读助手。AnalyticDB PostgreSQL版 GraphRAG最佳实践:https://help.aliyun.com/zh/analyticdb/analyticdb-for-postgresql/user-guide/graphrag-best-practices/
如何开发门店业绩上报管理系统中的统计报表板块?(附架构图+流程图+代码参考)
门店业绩上报管理的核心在于统一数据口径、实现自动化统计,并将数据转化为可落地的运营动作。本文详解了如何构建高效的数据统计报表系统,涵盖总体架构、业务流程、核心功能、开发技巧及三大代码模块(DDL+ETL、后端、前端),助力企业提升运营效率与决策精准度。
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