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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
更快更强，SLS 推出高性能 SPL 日志查询模式
从海量的日志数据中，按照各种灵活的条件进行即时查询搜索，是可观测场景下的基本需求。本文介绍了 SLS 新推出的高性能 SPL 日志查询模式，支持 Unix 风格级联管道式语法，以及各种丰富的 SQL 处理函数。同时通过计算下推、向量化计算等优化，使得 SPL 查询可以在数秒内处理亿级数据，并支持 SPL 过滤结果分布图、随机翻页等特性。
PolarDB-X 存储引擎核心技术 | Lizard B+tree 优化
PolarDB-X 分布式数据库，采用集中式和分布式一体化的架构，为了能够灵活应对混合负载业务，作为数据存储的 Data Node 节点采用了多种数据结构，其中使用行存的结构来提供在线事务处理能力，作为 100% 兼容 MySQL 生态的数据库，DN 在 InnoDB 的存储结构基础上，进行了深度优化，大幅提高了数据访问的效率。
一线实战：运维人少，我们从 0 到 1 实践 DevOps 和云原生
上海经证科技有限公司为有效推进软件项目管理和开发工作，选择了阿里云云效作为 DevOps 解决方案。通过云效，实现了从 0 开始，到现在近百个微服务、数百条流水线与应用交付的全面覆盖，有效支撑了敏捷开发流程。
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。
阿里云函数计算 x NVIDIA 加速企业 AI 应用落地
阿里云函数计算与 NVIDIA TensorRT/TensorRT-LLM 展开合作，通过结合阿里云的无缝计算体验和 NVIDIA 的高性能推理库，开发者能够以更低的成本、更高的效率完成复杂的 AI 任务，加速技术落地和应用创新。
iLogtail 开源两周年：UC 工程师分享日志查询服务建设实践案例
本文为 iLogtail 开源两周年的实践案例分享，讨论了 iLogtail 作为日志采集工具的优势，包括它在性能上超越 Filebeat 的能力，并通过一系列优化解决了在生产环境中替换 Filebeat 和 Logstash 时遇到的挑战。
1024！一张照片定制程序员科技感写真
10 月 21 日—11 月 29 日，三步轻松完成体验，即可获得精美电脑包，（活动期间每个工作日限量 30 个，先到先得）参与活动官网邀请挑战，更有罗马仕充电宝、帆布袋等好礼相送。
拥抱Data+AI｜破解电商7大挑战，DMS+AnalyticDB助力企业智能决策
本文为数据库「拥抱Data+AI」系列连载第1篇，该系列是阿里云瑶池数据库面向各行业Data+AI应用场景，基于真实客户案例&最佳实践，展示Data+AI行业解决方案的连载文章。本篇内容针对电商行业痛点，将深入探讨如何利用数据与AI技术以及数据分析方法论，为电商行业注入新的活力与效能。
