本文主要介绍Ganos实时热力聚合查询并动态输出热力瓦片能力，依托阿里云PolarDB PostgreSQL产品、ADB PostgreSQL和RDS PostgreSQL 三款数据库建设输出。
在单体的应用开发场景中涉及并发同步时，大家往往采用Synchronized（同步）或同一个JVM内Lock机制来解决多线程间的同步问题。而在分布式集群工作的开发场景中，就需要一种更加高级的锁机制来处理跨机器的进程之间的数据同步问题，这种跨机器的锁就是分布式锁。接下来本文将为大家分享分布式锁的最佳实践。
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
为应对分布式云多集群监控的挑战，阿里云可观测监控 Prometheus 版结合 ACK One，凭借高效纳管与全局监控方案有效破解了用户在该场景的监控运维痛点，为日益增长的业务需求提供了一站式、高效、统一的监控解决方案，实现成本与运维效率的双重优化。助力企业的数字化转型与业务快速增长，在复杂多变的云原生时代中航行，提供了一个强有力的罗盘与风帆。
代价估计是优化其中非常重要的一个步骤，研究代价估计的原理和MySQL的具体实现对做SQL优化是非常有帮助。本文有案例有代码，由浅入深的介绍了代价估计的原理和MySQL的具体实现。
本文将带领大家来体验一下如何将“千问大模型+文本向量化模型”植入到PG|PolarDB中, 让数据库具备AI能力.
PolarDB-X 作为PolarDB分布式版，是阿里巴巴自主设计研发的高性能云原生分布式数据库产品，采用 Shared-nothing 与存储分离计算架构，支持集中式和分布式一体化形态，具备金融级数据高可用、分布式水平扩展、混合负载、低成本存储和极致弹性等能力，坚定以兼容MySQL开源生态构建分布式能力，为用户提供高吞吐、大存储、低延时、易扩展和超高可用的云时代数据库服务。
