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沉浸式学习PostgreSQL|PolarDB 17: 向量数据库, 通义大模型AI的外脑
本文所涉及的实验体验的就是怎么建设AI的外脑?向量数据库的核心价值:AI外脑
基于AnalyticDB PostgreSQL的实时物化视图研发实践
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。
基于客户真实使用场景的云剪辑Timeline问题解答与代码实操
本文为阿里云智能媒体服务IMS「云端智能剪辑」实践指南第6期，从客户真实实践场景出发，分享一些Timeline小技巧（AI_TTS、主轨道、素材对齐），助力客户降低开发时间与成本。
PolarDB-X on OSS: 冷热数据分离存储
在即将发布的PolarDB-X 5.4.14版本中，我们将基于OSS存储服务，推出冷热数据分离存储这一新功能。在这一功能的基础上，您可以便捷地将冷数据从源表中剥离出来，归档至更低成本的OSS中，形成一张归档表；归档表支持高效的主键与索引点查、复杂分析型查询，满足高可用、MySQL兼容性和任意时间点闪回等特性。您可以像访问MySQL表一样来访问归档表，也可以用开源大数据产品接入OSS的归档数据。
内附原文｜SIGMOD’24：百万核的智能调度，云数仓如何结合AI处理用户混合负载
论文提出的Flux通过使用AI技术将短时和长时查询解耦进行自动弹性，解决了云数据仓库的性能瓶颈，同时支持了资源按需预留。Flux优于传统的方法，查询响应时间 (RT) 最多可减少75%，资源利用率提高19.0%，成本开销降低77.8%。
AnalyticDB for MySQL：AI时代实时数据分析的最佳选择
阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL（ADB-M)与被OpenAI收购的实时分析数据库Rockset对比，两者在架构设计上有诸多相似点，例如存算分离、实时写入等，但ADB-M在多个方面展现出了更为成熟和先进的特性。ADB-M支持更丰富的弹性能力、强一致实时数据读写、全面的索引类型、高吞吐写入、完备的DML和Online DDL操作、智能的数据生命周期管理。在向量检索与分析上，ADB-M提供更高检索精度。ADB-M设计原理包括分布式表、基于Raft协议的同步层、支持DML和DDL的引擎层、高性能低成本的持久化层，这些共同确保了ADB-M在AI时代作为实时数据仓库的高性能与高性价比
MySQL 8.0：filesort 性能退化的问题分析
用户将 RDS MySQL 实例从 5.6 升级到 8.0 后，发现相同 SQL 的执行时间增长了十几倍。本文就该问题逐步展开排查，并最终定位根因。