MySQL支持了很多Charset与Collation，并且允许用户在连接、Server、库、表、列、字面量多个层次上进行精细化配置，这有时会让用户眼花缭乱。本文对相关概念、语法、系统变量、影响范围都进行了详细介绍，并且列举了有可能让字符串发生字符集转换的情况，以及来自不同字符集的字符串进行比较等操作时遵循的规则。对于最常用的基于Unicode的字符集，本文介绍了Unicode标准与MySQL中各个字符集的关系，尤其详细介绍了当前版本(8.0.34)默认字符集utf8mb4。
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。
本篇主要简单介绍了在AI时代由‘大参数、大数据、大算力’需求下，对GPU算力管理和分配带来的挑战。以及面对这些挑战，GPU算力需要从单卡算力管理、单机多卡算力管理、多机多卡算力管理等多个方面发展出来的业界通用的技术。
Kubernetes 体系基于 DNS 的服务发现为开发者提供了很大的便利，但其高度复杂的架构往往带来更高的稳定性风险。以 Nacos 为代表的独立服务发现系统架构简单，在 Kubernetes 中选择独立服务发现系统可以帮助增强业务可靠性、可伸缩性、性能及可维护性，对于规模大、增长快、稳定性要求高的业务来说是一个较理想的服务发现方案。希望大家都能找到适合自己业务的服务发现系统。
本文介绍通过 AnalyticDB PostgreSQL 版基于实时物化视图，构建流批一体的一站式实时数仓解决方案，实现一套系统、一份数据、一次写入，即可在数仓内完成实时数据源头导入到实时分析全流程。
本文围绕阿里云CSI（Container Storage Interface）镜像构建的实际案例，探讨了一系列优化容器镜像的最佳实践。
本文从阿里云用户使用云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版（以下简称ADB PG）的实际体验出发，介绍ADB PG如何实现“一站式全文检索”业务，并详细阐述ADB PG使用的优势技术，最后提供对应业务案例分析。
大型语言模型（Large language models,LLM）是基于大量数据进行预训练的超大型深度学习模型，本文主要讲述TensorRT-LLM利用量化、In-Flight Batching、Attention、Graph Rewriting提升 LLM 模型推理效率。
