本文将介绍PolarDB-X对于向量化SIMD指令的探索和实践,包括基本用法及实现原理,以及在具体算子实现中的思考和沉淀。
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.
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。
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。
代价估计是优化其中非常重要的一个步骤,研究代价估计的原理和MySQL的具体实现对做SQL优化是非常有帮助。本文有案例有代码,由浅入深的介绍了代价估计的原理和MySQL的具体实现。
本文介绍了如何使用阿里云资源编排服务(ROS)的云开发套件(CDK)将2048小游戏部署到云端。ROS CDK允许使用编程语言定义和部署云资源,简化开发流程。ECS(弹性计算服务)提供灵活的计算资源,确保应用稳定运行。通过初始化工程项目、安装依赖、添加资源等步骤,可以轻松实现游戏的云端部署。文中详细描述了各步骤的操作方法及注意事项,帮助读者顺利完成部署。最后,通过简单命令即可删除资源栈,实现资源的高效管理。