本文将介绍PolarDB-X对于向量化SIMD指令的探索和实践，包括基本用法及实现原理，以及在具体算子实现中的思考和沉淀。
ADB PG是一个经典MPP数据库，长项在于查询分析处理，面对客户联机分析和联机交易（HTAP）场景就显得力不从心，我们在某银行核心系统DB2 for LUW迁移到ADB PG时就遇到类似问题，因此我们提出ADB PG+RDS PG混搭技术架构，来解决客户此类HTAP需求。该混搭架构的精髓在于扬长避短，充分发挥分析型数据库和交易型数据库的长处和特性，分析型数据库专注于数据加工跑批场景，然后批量加工的结果数据卸载到RDS PG，通过RDS PG对外提供高并发对客交易服务。
承接上一篇，这次跟大家分享一些与SQL优化相关的经验，希望能够帮助大家了解如果更有效率的使用ADBPG数据库。ADBPG数据库使用基于成本（cost-based）的优化器，像其他的数据库一样，在生成计划时会考虑联接表行数、索引、相关字段基数等因素，除此之外，优化器还会考虑数据所在的segment节点...
本文分享了如何利用阿里云的存储解决方案构建一个具备高效处理、高时效性的AI数据湖，通过高吞吐训练和高效推理帮助企业快速实现数据价值，以及用户在使用中的最佳实践。
本文为 iLogtail 开源两周年的实践案例分享，讨论了 iLogtail 作为日志采集工具的优势，包括它在性能上超越 Filebeat 的能力，并通过一系列优化解决了在生产环境中替换 Filebeat 和 Logstash 时遇到的挑战。
AnalyticDB PostgreSQL企业数据智能平台是构建数据智能的全流程平台，提供可视化实时任务开发 + 实时数据洞察，让您轻松平移离线任务，使用SQL和简单配置即可完成整个实时数仓的搭建。
在本文中，我们将深入探讨为何选择 iLogtail，以及它在 SPL 数据处理方面相较于 Logstash 有何独特优势。通过对比这两款工具的架构、性能以及功能，我们希望能够揭示 iLogtail 如何在日益复杂的日志处理需求中脱颖而出，帮助您做出明智的技术选择。
