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沉浸式学习PostgreSQL|PolarDB 18: 通过GIS轨迹相似伴随|时态分析|轨迹驻点识别等技术对拐卖、诱骗场景进行侦查
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.
PolarDB-X最佳实践系列（三）：如何实现高效的分页查询
分页查询是数据库中常见的操作。本文将介绍，如何在数据库中（无论是单机还是分布式）高效的进行翻页操作。
一文搞懂需求流程规范的制定方法和落地技巧
随着业务和产品的发展、团队的不断扩大，很多团队都不可避免的会遇到需求流程混乱的问题。虽然有的团队也编写了一些“需求流程规范”的文档，但最终却流于纸面，难以在团队真正落地。如何科学制定并有效落实需求管理规范呢？对此，云效产品经理陈逊进行了非常详细的直播分享，本文是他经验的文字总结。
利用 KMS 对文本信息进行签名验签实践
通过阿里云的KMS产品针对文件或者证书文件进行签名验签，可以有效解决攻击者针对敏感文件、重要文件在传输过程中被篡改，其次可以实现证书双向认证过程中的证书合法性校验，真正做到传输链路安全。
倚天使用|YODA倚天应用迁移神器，让跨架构应用迁移变得简单高效
YODA(Yitian Optimal Development Assistant，倚天应用迁移工具)旨在帮助用户更加高效、便捷地实现跨平台、跨结构下的应用迁移，大幅度缩短客户在新平台上端到端性能验证所需的人力和时间，使得客户更加专注于应用本身算法的优化，协同客户实现降本增效。
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
【AI 冰封挑战】搭档函数计算，“冰”封你的夏日记忆
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