MySQL支持了很多Charset与Collation，并且允许用户在连接、Server、库、表、列、字面量多个层次上进行精细化配置，这有时会让用户眼花缭乱。本文对相关概念、语法、系统变量、影响范围都进行了详细介绍，并且列举了有可能让字符串发生字符集转换的情况，以及来自不同字符集的字符串进行比较等操作时遵循的规则。对于最常用的基于Unicode的字符集，本文介绍了Unicode标准与MySQL中各个字符集的关系，尤其详细介绍了当前版本(8.0.34)默认字符集utf8mb4。
鸿蒙操作系统（HarmonyOS）上的日志服务（SLS）SDK 提供了针对 IoT、移动端到服务端的全场景日志采集、处理和分析能力，旨在满足万物互联时代下应用的多元化设备接入、高效协同和安全可靠运行的需求。
Modelscope AgentFabric是一个基于ModelScope-Agent的交互式智能体应用，用于方便地创建针对各种现实应用量身定制智能体，目前已经在生产级别落地。
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。
数据湖技术在日志生态中扮演不可或缺的角色，而打通日志从生产端到数据湖的链路却比较复杂。本文将介绍基于 SLS 方案为日志入湖提供端到端（End-to-End）支持，帮助用户提升接入效率，并在费用、运维上有效降低成本。
安全事件和事件管理（security information and event management，SIEM）通过对来自各种数据源安全事件的收集和分析，来实现威胁检测、安全事件管理和合规性检测。SIEM是在安全信息管理(SIM)——收集、分析并报告日志数据，与安全事件管理(SEM)——实时分析日志和事件数据以提供威胁监视、事件关联和事件响应的基础上发展而来的。本文为您介绍如何基于SLS平台与日志审计构建Cloud SIEM方案。
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。
