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RocketMQ 事件驱动：云时代的事件驱动的不同
本文深入探讨了云时代 EDA 的新内涵及它在云时代再次流行的主要驱动力，包括技术驱动力和商业驱动力，随后重点介绍了 RocketMQ 5.0 推出的子产品 EventBridge，并通过几个云时代事件驱动的典型案例，进一步叙述了云时代事件驱动的常见场景和最佳实践。
基于AnalyticDB PostgreSQL数据共享实现企业级跨多业务的敏捷分析
云数据仓库AnalyticDB PostgreSQL 版发布了最新自研的云原生架构实例，实现了跨实例间的数据共享能力。允许进行跨实例间的实时数据共享且无需进行数据迁移，可支持构建安全、高效、灵活的数据分析场景。本文介绍了依托数据共享实现云数仓跨多业务实例的敏捷数据分析方案。
浅谈现代消息队列与云存储
讲述消息系统在现代化演进中软硬一体化，百万队列，分级存储等诸多竞争力特性的诞生和落地效果。探讨业界领先的 Shared-Log 存储计算分离，FFM与协程，RDMA 传输，列式存储等技术，将消息向流的领域延伸。
【企业实践】台州银行携手瓴羊Dataphin共建数据平台，打造小微金融治理新标杆
台州银行数据治理项目携手瓴羊Dataphin，荣获中国信息通信研究院评为“2023年铸基计划高质量数字化转型典型优秀案例”、数字化研究机构沙丘社区选为“2024中国数据资产管理最佳实践案例”双重认可。
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
Apache Paimon V0.9最新进展
Apache Paimon V0.9 版本即将发布，此版本带来了多项新特性并解决了关键挑战。Paimon自2022年从Flink社区诞生以来迅速成长，已成为Apache顶级项目，并广泛应用于阿里集团内外的多家企业。
iLogtail 进化论：重塑可观测采集的技术边界
iLogtail 作为一款开创性的轻量级日志采集器，历经 13 载风雨，始终致力于高效地从多元化的数据源中萃取、处理可观测信息，并无缝传输至阿里云日志服务或各类日志分析平台。今年，适逢 iLogtail 开源两周年的里程碑时刻，我们将回顾 iLogtail 的技术演进之路，领略其不断突破边界、引领可观测采集未来的创新力量。
浅析MySQL优化器统计信息
本文基于MySQL 8.0.34版本的源代码，详细介绍了MySQL中统计信息的计算和更新机制。文章首先概述了`records_per_key`统计信息在代价估计和Join Reorder算法中的重要性，接着了InnoDB统计信息的存储和计算方法，包括表级和索引级的统计信息。文章还介绍了统计信息的采样算法，特别是重要性采样在减少估计方差中的应用。此外，文章讨论了统计信息的更新时机，包括手动更新和自动更新。最后，文章简要介绍了直方图和其它统计信息，如表在内存中的占比估计，并通过实例展示了如何使用optimizer trace来分析查询优化过程。希望本文能帮助读者更好地理解MySQL的优化器。