海量数据分页查询效率低？一文解析阿里云AnalyticDB深分页优化方案
本文介绍了AnalyticDB（简称ADB）针对深分页问题的优化方案。深分页是指从海量数据中获取靠后页码的数据，常导致性能下降。ADB通过快照缓存技术解决此问题：首次查询生成结果集快照并缓存，后续分页请求直接读取缓存数据。该方案在数据导出、全量结果分页展示及业务报表并发控制等场景下表现出色。测试结果显示，相比普通分页查询，开启深分页优化后查询RT提升102倍，CPU使用率显著降低，峰值内存减少至原方案的几分之一。实际应用中，某互联网金融客户典型慢查询从30秒优化至0.5秒，性能提升60+倍。
Flink 双流 Join 的3种操作示例
在数据库中的静态表上做 OLAP 分析时，两表 join 是非常常见的操作。同理，在流式处理作业中，有时也需要在两条流上做 join 以获得更丰富的信息。Flink DataStream API 为用户提供了3个算子来实现双流 join，分别是：1、join()；2、coGroup()；3、intervalJoin()
trino的介绍和安装使用
根据官网的自己的描述，他们解释了trino不是什么，是什么，来方便读者了解trino。不是什么：它不是数据库的替代品，也不是为OLAP来设计的是什么：它是一种工具，一种可以提供访问多种数据源，并且可以处理PB，TB级别的工具。并且能进行数据分析，聚合数据，生成报告（通常这是OLAP的功能）
探究数据仓库与数据湖的异同及应用场景
在数据分析与处理方面，数据仓库与数据湖是两种广泛运用的数据架构。本文将深入剖析数据仓库与数据湖的概念、特点、使用场景以及二者之间的区别和联系，帮助读者更好地了解这两种数据架构的优缺点。
阿里云PAI大模型RAG对话系统最佳实践
本文为大模型RAG对话系统最佳实践，旨在指引AI开发人员如何有效地结合LLM大语言模型的推理能力和外部知识库检索增强技术，从而显著提升对话系统的性能，使其能更加灵活地返回用户查询的内容。适用于问答、摘要生成和其他依赖外部知识的自然语言处理任务。通过该实践，您可以掌握构建一个大模型RAG对话系统的完整开发链路。
光云科技 X AnalyticDB：构建 AI 时代下的云原生企业级数仓
AnalyticDB承载了光云海量数据的实时在线分析，为各个业务线的商家提供了丝滑的数据服务，实时物化视图、租户资源隔离、冷热分离等企业级特性，很好的解决了SaaS场景下的业务痛点，也平衡了成本。同时也基于通义+AnalyticDB研发了企业级智能客服、智能导购等行业解决方案，借助大模型和云计算为商家赋能。