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2023年09月

• 09.14 20:28:00
  发表了文章 2023-09-14 20:28:00

  沉浸式学习PostgreSQL|PolarDB 15: 企业ERP软件、网站、分析型业务场景、营销场景人群圈选, 任意字段组合条件数据筛选

  本篇文章目标学习如何快速在任意字段组合条件输入搜索到满足条件的数据.
• 09.14 20:25:57
  发表了文章 2023-09-14 20:25:57

  沉浸式学习PostgreSQL|PolarDB 14: 共享单车、徒步、旅游、网约车轨迹查询

  本文的目的是帮助你了解如何设计轨迹表, 如何高性能的写入、查询、分析轨迹数据.
• 09.14 20:24:47
  发表了文章 2023-09-14 20:24:47

  沉浸式学习PostgreSQL|PolarDB 13: 博客、网站按标签内容检索, 并按匹配度排序

  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.
• 09.06 17:56:43
  发表了文章 2023-09-06 17:56:43

  沉浸式学习PostgreSQL|PolarDB 12: 如何快速构建 海量 逼真 测试数据

  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.
• 09.06 09:41:48
  发表了文章 2023-09-06 09:41:48

  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
• 09.06 09:40:59
  发表了文章 2023-09-06 09:40:59

  沉浸式学习PostgreSQL|PolarDB 10: 社交、刑侦等业务, 关系图谱搜索

  业务场景1 介绍: 社交、刑侦等业务, 关系图谱搜索 - 营销、分销、流量变现、分佣、引爆流行、裂变式传播、家谱、选课、社交、人才库、刑侦、农产品溯源、药品溯源 图式搜索是PolarDB | PostgreSQL在（包括流计算、全文检索、图式搜索、K-V存储、图像搜索、指纹搜索、空间数据、时序数据、推荐等）诸多特性中的一个。 采用CTE语法，可以很方便的实现图式搜索（N度搜索、最短路径、点、边属性等）。 其中图式搜索中的：层级深度，是否循环，路径，都是可表述的。

  
• 09.06 09:39:26
  发表了文章 2023-09-06 09:39:26

  沉浸式学习PostgreSQL|PolarDB 9: AI大模型+向量数据库, 提升AI通用机器人在专业领域的精准度, 完美诠释柏拉图提出的“知识是回忆而不是知觉”

  越来越多的企业和个人希望能够利用LLM和生成式人工智能来构建专注于其特定领域的具备AI能力的产品。目前，大语言模型在处理通用问题方面表现较好，但由于训练语料和大模型的生成限制，对于垂直专业领域，则会存在知识深度和时效性不足的问题。在信息时代，由于企业的知识库更新频率越来越高，并且企业所拥有的垂直领域知识库（例如文档、图像、音视频等）往往是未公开或不可公开的。因此，对于企业而言，如果想在大语言模型的基础上构建属于特定垂直领域的AI产品，就需要不断将自身的知识库输入到大语言模型中进行训练。
• 09.06 09:38:35
  发表了文章 2023-09-06 09:38:35

  沉浸式学习PostgreSQL|PolarDB 8: 电商|短视频|新闻|内容推荐业务(根据用户行为推荐相似内容)、监控预测报警系统(基于相似指标预判告警)、音视图文多媒体相似搜索、人脸|指纹识别|比对 - 向量搜索应用

  1、在电商业务中, 用户浏览商品的行为会构成一组用户在某个时间段的特征, 这个特征可以用向量来表达(多维浮点数组), 同时商品、店铺也可以用向量来表达它的特征. 那么为了提升用户的浏览体验(快速找到用户想要购买的商品), 可以根据用户向量在商品和店铺向量中进行相似度匹配搜索. 按相似度来推荐商品和店铺给用户. 2、在短视频业务中, 用户浏览视频的行为, 构成了这个用户在某个时间段的兴趣特征, 这个特征可以用向量来表达(多维浮点数组), 同时短视频也可以用向量来表达它的特征. 那么为了提升用户的观感体验(推荐他想看的视频), 可以在短视频向量中进行与用户特征向量的相似度搜索.
• 09.06 09:37:35
  发表了文章 2023-09-06 09:37:35

  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.
• 09.06 09:36:33
  发表了文章 2023-09-06 09:36:33

  沉浸式学习PostgreSQL|PolarDB 6: 预定会议室、划分管辖区

  会议室预定系统最关键的几个点: 1、查询: 按位置、会议室大小、会议室设备(是否有投屏、电话会议、视频会议...)、时间段查询符合条件的会议室. 2、预定: 并写入已订纪录. 3、强约束: 防止同一个会议室的同一个时间片出现被多人预定的情况.
• 09.06 09:35:24
  发表了文章 2023-09-06 09:35:24

  沉浸式学习PostgreSQL|PolarDB 5: 零售连锁、工厂等数字化率较低场景的数据分析

  零售连锁, 制作业的工厂等场景中, 普遍数字化率较低, 通常存在这些问题: 数据离线, 例如每天盘点时上传, 未实现实时汇总到数据库中. 数据格式多, 例如excel, csv, txt, 甚至纸质手抄. 让我们一起来思考一下, 如何使用较少的投入实现数据汇总分析?

2023年08月

• 08.25 15:15:21
  发表了文章 2023-08-25 15:15:21

  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.
• 08.24 17:41:50
  发表了文章 2023-08-24 17:41:50

  沉浸式学习PostgreSQL|PolarDB 3: 营销场景, 根据用户画像的相似度进行目标人群圈选, 实现精准营销

  业务场景1 介绍: 营销场景, 根据用户画像的相似度进行目标人群圈选, 实现精准营销 在营销场景中, 通常会对用户的属性、行为等数据进行统计分析, 生成用户的标签, 也就是常说的用户画像. 标签举例: 男性、女性、年轻人、大学生、90后、司机、白领、健身达人、博士、技术达人、科技产品爱好者、2胎妈妈、老师、浙江省、15天内逛过手机电商店铺、... ... 有了用户画像, 在营销场景中一个重要的营销手段是根据条件选中目标人群, 进行精准营销. 例如圈选出包含这些标签的人群: 白领、科技产品爱好者、浙江省、技术达人、15天内逛过手机电商店铺 .
• 08.22 18:01:10
  发表了文章 2023-08-22 18:01:10

  沉浸式学习PostgreSQL|PolarDB 2: 电商高并发秒杀业务、跨境电商高并发队列消费业务

  业务场景介绍: 高并发秒杀业务 秒杀业务在电商中最为常见, 可以抽象成热点记录(行)的高并发更新. 而通常在数据库中最细粒度的锁是行锁, 所以热门商品将会被大量会话涌入, 出现锁等待, 甚至把数据库的会话占满, 导致其他请求无法获得连接产生业务故障. 业务场景介绍: 高并发队列消费业务 在跨境电商业务中可能涉及这样的场景, 由于有上下游产业链的存在, 1、用户下单后, 上下游厂商会在自己系统中生成一笔订单记录并反馈给对方, 2、在收到反馈订单后, 本地会先缓存反馈的订单记录队列, 3、然后后台再从缓存取出订单并进行处理.
• 08.21 18:07:37
  发表了文章 2023-08-21 18:07:37

  沉浸式学习PostgreSQL|PolarDB 1: 短视频推荐去重、UV统计分析场景

  本实验场景:短视频推荐去重、UV统计分析场景. 欢迎一起来建设数据库沉浸式学习教学素材库, 帮助开发者用好数据库, 提升开发者竞争力, 为企业降本提效. 本文的实验可以使用永久免费的云起实验室来完成. https://developer.aliyun.com/adc/scenario/exp/f55dbfac77c0467a9d3cd95ff6697a31 如果你本地有docker环境也可以把镜像拉到本地来做实验.
• 08.05 10:30:04
  发表了文章 2023-08-05 10:30:04

  PolarDB | PostgreSQL 高并发队列处理业务的数据库性能优化实践

  在电商业务中可能涉及这样的场景, 由于有上下游关系的存在, 1、用户下单后, 上下游厂商会在自己系统中生成一笔订单记录并反馈给对方, 2、在收到反馈订单后, 本地会先缓存反馈的订单记录队列, 3、然后后台再从缓存取出订单并进行处理. 如果是高并发的处理, 因为大家都按一个顺序获取, 容易产生热点, 可能遇到取出队列遇到锁冲突瓶颈、IO扫描浪费、CPU计算浪费的瓶颈. 以及在清除已处理订单后, 索引版本未及时清理导致的回表版本判断带来的IO浪费和CPU运算浪费瓶颈等. 本文将给出“队列处理业务的数据库性能优化”优化方法和demo演示. 性能提升10到20倍.

2023年07月

• 07.26 11:06:58
  发表了文章 2023-07-26 11:06:58

  用PolarDB|PostgreSQL提升通用ai机器人在专业领域的精准度

  chatgpt这类通用机器人在专业领域的回答可能不是那么精准, 原因有可能是通用机器人在专业领域的语料库学习有限, 或者是没有经过专业领域的正反馈训练. 为了提升通用机器人在专业领域的回答精准度, 可以输入更多专业领域相似内容作为prompt来提升通用ai机器人在专业领域的精准度. PolarDB | PostgreSQL 开源数据库在与openai结合的过程中起到的核心作用是: 基于向量插件的向量类型、向量索引、向量相似搜索操作符, 加速相似内容的搜索. 通过“问题和正确答案”作为参考输入, 修正openapi在专业领域的回答精准度.

  

2023年03月

• 03.16 16:34:16
  回答了问题 2023-03-16 16:34:16

  开发者参与开源软件项目有哪些好处？

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• 03.08 18:13:34
  发表了文章 2023-03-08 18:13:34

  PolarDB-PG | PostgreSQL + 阿里云OSS 实现高效低价的海量数据冷热存储分离

  数据库里的历史数据越来越多, 占用空间大, 备份慢, 恢复慢, 查询少但是很费钱, 迁移慢 怎么办? 冷热分离方案: - 使用PostgreSQL 或者 PolarDB-PG 存成parquet文件格式, 放到aliyun OSS存储里面. 使用duckdb_fdw对parquet文件进行查询. - duckdb 存储元数据(parquet 映射) 方案特点: - 内网oss不收取网络费用, 只收取存储费用, 非常便宜 - oss分几个档, 可以根据性能需求选择 - parquet为列存储, 一般历史数据的分析需求多,性能不错 - duckdb 支持 parquet下推过滤, 数据过滤性能不错

  

2023年01月

• 01.30 17:46:08
  发表了文章 2023-01-30 17:46:08

  手把手教你如何参与开源项目的协作、贡献代码: 以PolarDB开源项目为例

  开源协作是一种社会进化的体现吗? 昨天体验了一下ChatGPT, 对这几个回答深有感触, 开源协作一定是未来会长期存在的, 更大规模化的人类协作模式. 所以我想写一点东西, 来帮助更多人参与开源协作.

  
• 01.05 12:26:50
  发表了文章 2023-01-05 12:26:50

  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

  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
• 01.05 12:25:45
  发表了文章 2023-01-05 12:25:45

  PolarDB 开源版 使用PostGIS 数据寻龙点穴（空间聚集分析）- 大数据与GIS分析解决线下店铺选址问题

  寻龙点穴是风水学术语。古人说：三年寻龙，十年点穴。意思就是说，学会寻龙脉要很长的时间，但要懂得点穴，并且点得准则难上加难，甚至须要用“十年”时间。 但是，若没正确方法，就是用百年时间，也不能够点中风水穴心聚气的真点，这样一来，寻龙的功夫也白费了。 准确地点正穴心，并不是一件容易的事，对初学者来说如此，就是久年经验老手，也常常点错点偏。 寻龙点穴旨在寻找龙气聚集之地，而现实中，我们也有类似需求，比如找的可能是人气聚集之地。 PolarDB 开源版 使用PostGIS 数据寻龙点穴（空间聚集分析）- 大数据与GIS分析解决线下店铺选址问题

  
• 01.04 16:46:38
  发表了文章 2023-01-04 16:46:38

  PolarDB 开源版 使用PostGIS 以及泰森多边形 解决 "零售、配送、综合体、教培、连锁店等经营"|"通信行业基站建设功率和指向" 的地理最优解问题

  1、以KFC为例, 全国有很多家KFC连锁店, 每个店应该辐射哪些小区商圈? 开了新店之后, 与之相邻的老店辐射商圈应该怎么调整? KFC需要根据辐射小区商圈来预定销量、配置食材、配置多大的门店、多少营业员? 2、配送业务, 根据网点分布, 如何合理化每个网点负责的片区, 使得配送效率最高, 成本最低? 每一个写字楼有且只有一种选择到某个网点的距离最近. 3、基站建设, 每个基站应该对每个方向的功率调多大, 才能整体最优的解决网络质量和覆盖率问题. 以上其实都在回答一个问题: - 在有限的资源情况下, 如何整体最优的解决地理位置上的业务覆盖问题.

  
• 01.03 10:44:40
  发表了文章 2023-01-03 10:44:40

  PolarDB 开源版 使用pgpool-II实现透明读写分离

  PolarDB 开源版 使用pgpool-II实现透明读写分离. pgpool-II是PostgreSQL读写分离中间件, 由于PolarDB是计算存储分离架构, 和aws aurora一样, 只需要配置pgpool的负载均衡, 不需要配置它ha功能. ha功能建议采用polardb开源生态产品, 例如乘数科技的集群管理软件, 配置pgpool时使用rw, ro节点对应的vip即可(vip由乘数的集群管理软件来管理).

2022年12月

• 12.29 16:54:29
  发表了文章 2022-12-29 16:54:29

  PolarDB 开源生态插件心选 - 这些插件让业务战斗力提升100倍!!!

  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 开源版插件生态, 通过插件给数据库加装新的算法和索引|存储结构, 结合PolarDB的大规模存储管理能力, 实现算法和存储双剑合璧, 是企业在数据驱动时代的决胜利器.
• 12.29 16:53:35
  发表了文章 2022-12-29 16:53:35

  PolarDB 开源版 轨迹应用实践 - 出行、配送、快递等业务的调度; 传染溯源; 刑侦

  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 轨迹应用实践, 例如: - 出行、配送、快递等业务的调度 - 快递员有预规划的配送轨迹(轨迹) - 客户有发货需求(时间、位置) - 根据轨迹估算最近的位置和时间 - 通过多个嫌疑人的轨迹, 计算嫌疑人接触的地点、时间点
• 12.29 16:51:06
  发表了文章 2022-12-29 16:51:06

  PolarDB 开源版 通过rdkit 支撑生物、化学分子结构数据存储与计算、分析

  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 通过rdkit 支撑生物、化学分子结构数据存储与计算、分析
• 12.29 16:49:49
  发表了文章 2022-12-29 16:49:49

  PolarDB 开源版 通过pgpointcloud 实现高效孪生数据存储和管理 - 支撑工厂、农业等现实世界数字化|数字孪生, 元宇宙相关业务的虚拟现实结合

  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 通过 pgpointcloud 实现高效孪生数据存储和管理 - 支撑工厂、农业等现实世界数字化|数字孪生, 元宇宙相关业务的虚拟现实结合
• 12.29 16:48:42
  发表了文章 2022-12-29 16:48:42

  使用 PolarDB 开源版 部署 pgpointcloud 支撑激光点云数据的高速存储、压缩、高效精确提取

  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. 本文将介绍使用 PolarDB 开源版 部署 pgpointcloud 支撑激光点云数据的高速存储、压缩、高效精确提取
• 12.29 16:47:23
  发表了文章 2022-12-29 16:47:23

  使用 PolarDB 开源版 部署 pgrouting 支撑出行、快递、配送等商旅问题的路径规划业务

  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. 本文将介绍使用 PolarDB 开源版 部署 pgrouting 支撑出行、快递、配送等商旅问题的路径规划业务
• 12.29 16:46:09
  发表了文章 2022-12-29 16:46:09

  使用 PolarDB 开源版 部署 PostGIS 支撑时空轨迹|地理信息|路由等业务

  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. 本文将介绍使用 PolarDB 开源版 部署 PostGIS 支撑时空轨迹|地理信息|路由等业务
• 12.29 16:39:01
  发表了文章 2022-12-29 16:39:01

  使用 PolarDB 开源版 smlar 插件进行高效率相似文本搜索、自助选药、相似人群圈选等业务

  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. 本文将介绍使用 PolarDB 开源版 smlar 插件进行高效率相似文本搜索、自助选药、相似人群圈选等业务
• 12.29 16:35:33
  发表了文章 2022-12-29 16:35:33

  使用 PolarDB 开源版 bloom filter index 实现任意字段组合条件过滤

  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. 本文将介绍使用 PolarDB 开源版 bloom filter index 实现任意字段组合条件过滤
• 12.29 16:33:55
  发表了文章 2022-12-29 16:33:55

  使用 PolarDB 开源版 和 imgsmlr 存储图像特征值以及快速的进行图像相似搜索

  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. 本文将介绍使用 PolarDB 开源版 和 imgsmlr 存储图像特征值以及快速的进行图像相似搜索
• 12.29 16:32:10
  发表了文章 2022-12-29 16:32:10

  使用 PolarDB 开源版 采用array数组和gin索引高效率解决用户画像、实时精准营销类业务需求

  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. 本文将介绍使用 PolarDB 开源版高效率解决用户画像、实时精准营销类业务需求
• 12.29 16:28:23
  发表了文章 2022-12-29 16:28:23

  PolarDB 开源版通过 brin 实现千分之一的存储空间, 高效率检索时序数据

  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 开源版通过 brin 实现千分之一的存储空间, 高效率检索时序数据
• 12.29 16:27:10
  发表了文章 2022-12-29 16:27:10

  PolarDB 开源版通过 pg_trgm GIN 索引实现高效率 `like '%xxx%'` 模糊查询

  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 开源版通过 pg_trgm GIN 索引实现高效率 `like '%xxx%'` 模糊查询
• 12.29 16:25:59
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  PolarDB 开源版通过 rum 实现高效率搜索和高效率排序的解决方案

  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 开源版通过 rum 实现高效率搜索和高效率排序的解决方案
• 12.29 16:24:55
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  PolarDB 开源版通过 parray_gin 实现高效率 数组、JSON 内元素的模糊搜索

  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 开源版通过 parray_gin 实现高效率 数组、JSON 内元素的模糊搜索
• 12.29 16:22:41
  发表了文章 2022-12-29 16:22:41

  PolarDB 开源版通过 vrpRouting 解决 快递、出行、餐饮配送、旅游等商旅问题的最优解问题

  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 开源版通过 vrpRouting 解决 快递、出行、餐饮配送、旅游等商旅问题的最优解问题
• 12.29 16:20:44
  发表了文章 2022-12-29 16:20:44

  PolarDB 开源版通过 postgresql_hll 实现高效率 UV滑动分析、实时推荐已读列表过滤

  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 开源版通过 postgresql_hll 实现高效率 UV滑动分析、实时推荐已读列表过滤
• 12.29 16:19:08
  发表了文章 2022-12-29 16:19:08

  PolarDB 开源版通过 duckdb_fdw 支持 parquet 列存数据文件以及高效OLAP

  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 开源版通过duckdb_fdw 支持 parquet 列存数据文件以及高效OLAP.
• 12.29 16:17:36
  发表了文章 2022-12-29 16:17:36

  PolarDB 开源版通过pg_similarity实现17种文本相似搜索 - token归一切分, 根据文本相似度检索相似文本.

  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 开源版通过pg_similarity实现17种文本相似搜索 - token归一切分, 根据文本相似度检索相似文本.
• 12.29 16:16:31
  发表了文章 2022-12-29 16:16:31

  PolarDB 开源版通过pg_rational插件支持Stern-Brocot trees , 实现高效自定义顺序和调整顺序需求

  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 开源版通过pg_rational插件支持Stern-Brocot trees , 实现高效自定义顺序和调整顺序需求.
• 12.29 16:14:32
  发表了文章 2022-12-29 16:14:32

  PolarDB 开源版通过roaringbitmap支持高效用户画像等标签操作

  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开源版通过roaringbitmap支持用户画像等标签操作场景。
• 12.29 16:13:24
  发表了文章 2022-12-29 16:13:24

  PolarDB 开源版通过orafce支持Oracle兼容性

  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开源版通过orafce支持Oracle兼容性 .
• 12.29 16:07:44
  发表了文章 2022-12-29 16:07:44

  配置 jieba结巴分词 for PolarDB 实现数据库高性能文本分词搜索

  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结合jieba分词, 实现高效率的中文分词以及中文分词搜索.
• 12.29 16:05:08
  发表了文章 2022-12-29 16:05:08

  配置 madlib for PolarDB 实现数据库机器学习功能

  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结合madlib, 让PolarDB具备机器学习功能. madlib库无疑是大而全的数据库机器学习库 -Deep Learning -Graph -Model Selection -Sampling -Statistics -Supervised Learning -Time Series Analysis -Unsupervised Learning
• 12.29 16:00:06
  发表了文章 2022-12-29 16:00:06

  配置 pgcat for PolarDB 读写分离连接池

  PolarDB 开源数据库支持云原生存算分离分布式架构, 一份存储支持多个计算节点, 目前是一写多读的架构. 内核已经很强大了, 怎么实现业务透明的读写分离, 还缺一个连接池, pgcat是不错的选择. pgcat支持连接池、sharding、读写负载均衡等, 更多功能请参考其官网 https://github.com/levkk/pgcat