承接上一篇，这次跟大家分享一些与SQL优化相关的经验，希望能够帮助大家了解如果更有效率的使用ADBPG数据库。ADBPG数据库使用基于成本（cost-based）的优化器，像其他的数据库一样，在生成计划时会考虑联接表行数、索引、相关字段基数等因素，除此之外，优化器还会考虑数据所在的segment节点...
本文基于阿里云技术服务团队和产研团队，在解决易易互联使用 MSE（微服务引擎）产品无损上线功能所遇到问题的过程总结而成。本文将从问题和解决方法谈起，再介绍相关原理，后进一步拓展到对微服务引擎和云原生网关无损上线能力的介绍。
如何基于向量数据库+LLM（大语言模型），打造更懂你的企业专属Chatbot。
广义上的链路成本，既包含使用链路追踪产生的数据生成、采集、计算、存储、查询等额外资源开销，也包含链路系统接入、变更、维护、协作等人力运维成本。为了便于理解，本小节将聚焦在狭义上的链路追踪机器资源成本，人力成本将在下一小节（效率）进行介绍。
阿里云消息队列 ApsaraMQ 始终围绕“高弹性低成本、更稳定更安全、智能化免运维”三大核心方向进行演进和拓展。在智能化免运维方面，通过 ApsaraMQ Copilot，为企业提供消息数据集成链路的健康管家，让消息服务走进智能化免运维的新时代。
本文介绍了AutoMQ基于Regional ESSD构建的十倍降本云原生，降低成本并提供无限容量，通过将存储层分离，使用ESSD作为WAL，OSS作为主存储，实现了成本降低和性能优化。此外，它利用弹性伸缩和抢占式实例，减少了70%的计算成本，并通过秒级分区迁移实现了高效弹性。而且，AutoMQ与Apache Kafka相比，能实现10倍成本优化和百倍弹性效率提升，且完全兼容Kafka API。
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。
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.
