2024-06-28
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深度|大模型时代下,基于湖仓一体的数据智能新范式

本次文根据峰会演讲内容整理:分享在大模型时代基于湖仓一体的数据产品演进,以及我们观察到的一些智能开发相关的新范式。

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2023-09-18
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一次访问Redis延时高问题排查与总结(2)

本文是一次访问Redis延时高问题排查与总结的续篇,主要讲述了当时没有发现的一些问题和解决方案。

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2024-05-15
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深度|庖丁解InnoDB之Buffer Pool

聚焦在Buffer Pool的本职功能上,从其提供的接口、内存组织方式、Page获取、刷脏等方面进行介绍

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2024-05-15
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让研发规范管得住,在流水线之上做研发流程

研发规范的目标,是为了解决或降低出现软件危机的风险。但传统流水线受限于工具的定位,无法解决研发规范的落地问题,需要在更高的层面来解决。阿里云云效团队经过内部启发后推出的新产品:云效应用交付平台 AppStack 给出了解决方案,快来使用体验吧!

2023-09-14
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沉浸式学习PostgreSQL|PolarDB 16: 植入通义千问大模型+文本向量化模型, 让数据库具备AI能力

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.

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2024-05-15
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PolarDB-X 开源 | 基于Paxos的MySQL三副本

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。

2024-07-22
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超越流水线,企业研发规范落地新思路

一文详解研发规范的目标、常见误区、选型方法与常见最佳实践。

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7倍性能提升|阿里云AnalyticDB Spark向量化能力解析

AnalyticDB Spark如何通过向量化引擎提升性能?

2024-08-16
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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。

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