官方博客-第36页-阿里云开发者社区

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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?

  • 2024-08-20
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    AI 网关零代码解决 AI 幻觉问题

    本文主要介绍了 AI Agent 的背景,概念,探讨了 AI Agent 网关插件的使用方法,效果以及实现原理。

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  • 2024-09-03
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    React 的正确使用方法:ref 篇

    你真的用对了 useRef 吗?在与 TypeScript 一起使用、以及撰写组件库的情况下,你的写法能够避开以下所有场景的坑吗?

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  • 2024-09-25
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    深入探索 RUM 与全链路追踪:优化数字体验的利器

    本文主要介绍了基于 OpenTeletemetry 与 W3C 协议构建端到端全链路的解决方案,同时探讨了 RUM 与端到端链路集成的最佳实践,希望可以为大家在生产环境落地应用提供一些参考。

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  • 2024-09-30
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    iLogtail 进化论:重塑可观测采集的技术边界

    iLogtail 作为一款开创性的轻量级日志采集器,历经 13 载风雨,始终致力于高效地从多元化的数据源中萃取、处理可观测信息,并无缝传输至阿里云日志服务或各类日志分析平台。今年,适逢 iLogtail 开源两周年的里程碑时刻,我们将回顾 iLogtail 的技术演进之路,领略其不断突破边界、引领可观测采集未来的创新力量。

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  • 2024-10-21
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    浅析MySQL优化器统计信息

    本文基于MySQL 8.0.34版本的源代码,详细介绍了MySQL中统计信息的计算和更新机制。文章首先概述了`records_per_key`统计信息在代价估计和Join Reorder算法中的重要性,接着了InnoDB统计信息的存储和计算方法,包括表级和索引级的统计信息。文章还介绍了统计信息的采样算法,特别是重要性采样在减少估计方差中的应用。此外,文章讨论了统计信息的更新时机,包括手动更新和自动更新。最后,文章简要介绍了直方图和其它统计信息,如表在内存中的占比估计,并通过实例展示了如何使用optimizer trace来分析查询优化过程。希望本文能帮助读者更好地理解MySQL的优化器。

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  • 2024-11-06
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    10 倍性能提升, GraalVM 应用可观测实践

    本文介绍了 GraalVM 静态编译技术在云原生环境下的应用:ARMS 发布了支持 GraalVM 应用的 Java Agent 探针,可为 GraalVM 应用提供开箱即用的可观测能力。同时,文章还提供了使用 ARMS 对 GraalVM 应用进行可观测的详细步骤。

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    拥抱Data+AI|“全球第一”雅迪如何实现智能营销?DMS+PolarDB注入数据新活力

    针对雅迪“云销通App”的需求与痛点,本文将介绍阿里云瑶池数据库DMS+PolarDB for AI提供的一站式Data+AI解决方案,助力销售人员高效用数,全面提升销售管理效率。

  • 2024-12-26
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    道旅科技借助云消息队列 Kafka 版加速旅游大数据创新发展

    阿里云云消息队列 Kafka 版 Serverless 系列凭借其卓越的弹性能力,为道旅科技提供了灵活高效的数据流处理解决方案。无论是应对突发流量还是规划长期资源需求,该方案均能帮助企业实现资源动态调整和成本优化,同时保障业务的高可用性和连续性。

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