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使用 PolarDB 开源版 采用array数组和gin索引高效率解决用户画像、实时精准营销类业务需求
背景PolarDB 的云原生存算分离架构, 具备低廉的数据存储、高效扩展弹性、高速多机并行计算能力、高速数据搜索和处理; PolarDB与计算算法结合, 将实现双剑合璧, 推动业务数据的价值产出, 将数据变成生产力.本文将介绍使用 PolarDB 开源版高效率解决用户画像、实时精准营销类业务需求测试...
PolarDB 开源版通过 rum 实现高效率搜索和高效率排序的解决方案
背景PolarDB 的云原生存算分离架构, 具备低廉的数据存储、高效扩展弹性、高速多机并行计算能力、高速数据搜索和处理; PolarDB与计算算法结合, 将实现双剑合璧, 推动业务数据的 价值产出, 将数据变成生产力.本文将介绍PolarDB 开源版通过 rum 实现高效率搜索和高效率排序的解决方案...
PolarDB-X SQL限流 (二)
当前PolarDB-X正在全面对接阿里云 ''数据库自治服务 DAS"，PolarDB-X限流能力将会以白屏化的方式提供给用户，经一步提升用户体验，降低使用门槛。
湖仓一体架构EMR元数据迁移DLF
通过EMR+DLF数据湖方案，可以为企业提供数据湖内的统一的元数据管理，统一的权限管理，支持多源数据入湖以及一站式数据探索的能力。本方案支持已有EMR集群元数据库使用RDS或内置MySQL数据库迁移DLF，通过统一的元数据管理，多种数据源入湖，搭建高效的数据湖解决方案。
AI大模型运维开发探索第五篇：GitOps 智能体
本文探讨了 Manus 智能体的设计及其与传统智能体的差异，重点分析了 CodeAct 机制对智能体执行效率的提升。作者通过《基于LLM的数据仓库》实验反思了交互接口选择的重要性，并提出操作系统和文件系统作为良好的自反馈交互系统。文章进一步结合 GitOps 和持续集成（CICD）理念，设计了一种低成本、可观测性强的智能体运行方案，包括计划智能体（Planner）和执行智能体（Executor）的协作流程。通过实际案例对比，展示了 GitOps 智能体与 Manus 的相似效果，并总结了其在记忆增强、推理可观测性、低成本部署及跨环境适配等方面的优势。最后提供了相关代码路径和参考材料。
PolarDB 开源版通过 parray_gin 实现高效率 数组、JSON 内元素的模糊搜索
背景PolarDB 的云原生存算分离架构, 具备低廉的数据存储、高效扩展弹性、高速多机并行计算能力、高速数据搜索和处理; PolarDB与计算算法结合, 将实现双剑合璧, 推动业务数据的 价值产出, 将数据变成生产力.本文将介绍PolarDB 开源版通过 parray_gin 实现高效率 数组、JS...
PolarDB-X的in常量查询
作者：越寒场景实际场景中经常需要根据一些常量指标做IN查询，并且IN值往往是分区键。例如在电商场景中，有两张表，买家表与订单表。订单的具体信息会记录到订单表中，该表按照订单ID进行哈希拆分；买家表则会保存买家ID及其关联的订单ID。一个买家经常需要查询其已购买的所有订单，一种普遍的做法是首先查询买家...
