阿里云瑶池旗下的云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版（以下简称ADB）诞生于高性能实时数仓时代，实现了PB级结构化数据的高效处理和分析。在前几年，为拥抱大数据的浪潮，ADB从传统数仓拓展到数据湖仓，支持Paimon/Iceberg/Delta Lake/Hudi湖格式，为开放的数据湖提供数据库级别的性能、可靠性和管理能力，从而更好地服务以SQL为核心的大规模数据处理和BI分析，奠定了坚实的湖仓一体基础。

AnalyticDB Ray 是AnalyticDB MySQL 推出的全托管Ray服务，基于开源 Ray 的丰富生态，经过多模态处理、具身智能、搜索推荐、金融风控等场景的锤炼，对Ray内核和服务能力进行了全栈增强。

本文介绍了几种开源工具用于实现 MySQL 数据库的自动同步。

阿里集团在推进湖仓一体化建设过程中，依托 StarRocks 强大的 OLAP 查询能力与 Paimon 的高效数据入湖特性，实现了流批一体、存储成本大幅下降、查询性能数倍提升的显著成效： A+ 业务借助 Paimon 的准实时入湖，显著降低了存储成本，并引入 StarRocks 提升查询性能。升级后，数据时效提前60分钟，开发效率提升50%；JSON列化存储减少50%，查询性能提升最高达10倍；OLAP分析中，非JOIN查询快1倍，JOIN查询快5倍。 饿了么升级为准实时Lakehouse架构后，在时效性仅损失1-5分钟的前提下，实现Flink资源缩减、StarRocks查询性能提升（仅5%

RDS MCP Server：数据库运维的“智能管家”

MySQL主从复制 作用、原理—主库线程、I/O线程、SQL线程；主从同步要求，主从延迟原因及解决方案；数据一致性，异步复制、半同步复制、组复制

RDS MySQL DuckDB分析实例以​列式存储与向量化计算​为核心，实现​复杂分析查询性能百倍跃升​，为企业在海量数据规模场景下提供​实时分析能力​，加速企业数据驱动型决策效能。​​

对比当前最主流的三种开源湖格式：Iceberg、Delta Lake 和 Paimon，深入分析它们的差异，帮助大家更好地进行技术选型。

本文系统解析了电商 API 的核心价值、分类及 2025 年最新趋势，涵盖商品、订单、支付、用户四大模块。内容包括 API 接入的通用前置准备、核心场景实战案例及避坑策略，强调合规性、实时性与智能化应用。适用于企业及开发者高效对接主流电商平台。

本文介绍了在DMS上部署Dify的详细步骤，用户可选择一键购买资源或基于现有资源部署Dify，需配置RDS PostgreSQL、Redis、AnalyticDB for PostgreSQL等实例，并设置存储路径和资源规格。文中还提供了具体配置参数说明及操作截图，帮助用户顺利完成部署。

PostgreSQL 支持九种主要索引类型，包括 B-Tree、Hash、GiST、SP-GiST、GIN、BRIN、Bitmap、Partial 和 Unique 索引。每种索引适用于不同场景，如 B-Tree 适合范围查询和排序，Hash 仅用于等值查询，GiST 支持全文搜索和几何数据查询，GIN 适用于多值列和 JSON 数据，BRIN 适合非常大的表，Bitmap 适用于低基数列，Partial 只对部分数据创建索引，Unique 确保列值唯一。

性能调优：优化 GROUP BY——使用索引字段分组减少临时文件生成

2025云栖大会“AI时代的数据库变革”专场，阿里云瑶池联合B站、小鹏、NVIDIA等分享Data+AI融合实践，发布PolarDB湖库一体化、ApsaraDB Agent等创新成果，全面展现数据库在多模态、智能体、具身智能等场景的技术演进与落地。

API 是应用程序间的“中间人”，用于实现通信和数据交换。随着微服务架构的普及，API 数量激增，其质量对系统稳定性至关重要。API 测试可验证功能、性能与安全性，帮助开发者在部署前发现并修复问题，提升系统可靠性。测试内容包括请求方法、URL、请求头、请求体、响应状态码与响应数据等。常用工具如 Postman、AREX 可辅助测试，确保 API 在不同场景下的正确性与稳定性。

本文详解基于Spring Boot 3.x构建REST API的完整开发流程，涵盖环境搭建、领域建模、响应式编程、安全控制、容器化部署及性能优化等关键环节，助力开发者打造高效稳定的后端服务。

想把分散在多个表里的数据拼起来看？核心就靠JOIN（连接）和子查询。可以用INNER JOIN找到两边都匹配的记录，或用OUTER JOIN查看单边也存在的数据。一个非常强大的技巧，是把一个查询结果当成临时表来用，能让复杂的统计分析变得清晰。再结合新版本里简洁的分页语法，跨表取数和展示就得心应手了。

阿里云PolarDB云原生数据库在TPC-C基准测试中以超越原记录2.5倍的性能登顶排行榜，实现每分钟20.55亿笔交易，单位成本仅0.8元人民币，刷新性能与性价比双纪录。此外，还介绍了国产轻量版PolarDB MySQL的推出，满足市场对高性价比的需求。

与云服务器ECS一样，关系型数据库RDS也是很多用户上云必买的热门云产品之一，阿里云的云数据库RDS主要包含RDS MySQL、RDS SQL Server、RDS PostgreSQL、RDS MariaDB等几个关系型数据库，并且提供了容灾、备份、恢复、监控、迁移等方面的全套解决方案，帮助您解决数据库运维的烦恼。本文为大家介绍阿里云的云数据库 RDS主要产品及计费方式、收费标准以及活动等相关情况，以供参考。

SAP 系统与国内先进的 AI 产品（如百度文心一言、阿里通义千问、字节跳动云雀模型、华为盘古大模型、豆包、Deepsheek 等）集成通用接口技术指南

阿里云PolarDB PostgreSQL版创新融合DuckDB向量化引擎，推出IMCI列存索引，实现HTAP一体化。支持实时交易与复杂分析并行，查询性能提升60-100倍，兼容PG生态，秒级数据同步，助力企业高效挖掘数据价值。

本文详解淘宝、京东、拼多多、1688、唯品会五大电商平台商品详情页的数据解析逻辑，涵盖价格、SKU、库存、供应商等核心字段提取，针对各平台动态渲染、字体加密、API调用、反爬机制等难点提供完整代码与应对策略，助力开发者高效实现电商数据采集与分析。

小红书（RED）是国内领先的生活方式分享平台，汇聚大量用户生成内容（UGC），尤以“种草”笔记闻名。小红书笔记详情API接口为开发者提供了获取笔记详细信息的强大工具，包括标题、内容、图片、点赞数等。通过注册开放平台账号、申请API权限并调用接口，开发者可构建内容分析工具、笔记推荐系统、数据爬虫等应用，提升用户体验和运营效率，创造新的商业模式。本文将详细介绍该API的获取、应用及潜在收益，并附上代码示例。

《Java 21与Spring Boot 3.2微服务开发实践》摘要： 本文基于Java 21和Spring Boot 3.2最新特性，通过完整代码示例展示了微服务开发全流程。主要内容包括：1) 使用Spring Initializr初始化项目，集成Web、JPA、H2等组件；2) 配置虚拟线程支持高并发；3) 采用记录类优化DTO设计；4) 实现JPA Repository与Stream API数据访问；5) 服务层整合虚拟线程异步处理和结构化并发；6) 构建RESTful API并使用Springdoc生成文档。文中特别演示了虚拟线程配置(@Async)和StructuredTaskSco

淘宝运营涉及市场分析、产品定位、店铺装修、营销推广、客户服务、数据分析等多环节。要脱颖而出，需掌握进阶秘籍。本文从精准定位、店铺装修、定价策略、流量获取、客户服务、数据分析及跨平台合作七大方面深入探讨，助商家实现从平凡到卓越的蜕变。通过目标受众分析、优化店铺形象、合理定价、多种促销手段、提升客户体验、利用数据反馈调整策略以及拓展销售渠道，商家可逐步提升运营能力，在竞争激烈的电商环境中取得成功。

瑶池数据库：从云原生数据底座向“AI就绪”的多模态数据底座演进

Dify 是一款开源的 Agent 应用开发平台，结合后端即服务与 Agentic 工作流，支持快速构建生产级 AI 应用。无论技术背景如何，用户都能轻松参与 AI 项目与数据管理，开发企业级应用。

阿里云PolarDB将持续以“业务价值”为锚点，通过技术迭代与场景化解决方案，让每一笔交易更流畅，让每一份数据更智能，助力古茗实现“每天一杯喝不腻”的日常化国民茶饮愿景。

本文介绍了Java桌面应用开发的技术选型与JavaFX实战方案。首先对比了JavaFX和Swing的特点，推荐JavaFX更适合现代UI需求。重点讲解了JavaFX 19+的技术升级，包括模块化开发（module-info.java配置）和响应式UI设计（CSS样式管理）。在数据访问层展示了JDBC 4.3的集成和异步加载实现。高级UI组件部分演示了自定义表格和图表可视化的开发方法。最后介绍了MVVM架构的实现，包括视图模型的数据绑定和FXML控制器的集成，为开发者提供了完整的JavaFX桌面应用开发解决方案。

在AI技术快速发展的背景下，阿里云DMS + X平台应运而生，通过OneMeta和OneOps两大创新，提供统一元数据服务及一体化Data + AI开发环境。文章详细介绍了DMS + X在数据治理、开发提效及实际案例中的应用，助力企业在GenAI时代实现数字化转型。

足球视频分析利用计算机视觉与深度学习技术，将比赛镜头转化为球员位置、动作及赛事事件等结构化数据，助力战术制定、表现评估与观赛体验升级，推动体育智能化发展。

这是一份全面的Java基础知识点复习笔记，涵盖核心特性、数据类型、流程控制、数组、异常处理、JVM原理、多线程、设计模式及Java 8+新特性等内容。结合买飞机票、验证码生成和评委打分等应用实例，助你掌握考试重点，轻松应对Java期末考试，避免挂科！附带代码资源，供深入学习使用。链接：[https://pan.quark.cn/s/14fcf913bae6](https://pan.quark.cn/s/14fcf913bae6)

通过本文的指南，您可以更安全地处理 MySQL 5.6 和 5.7 版本中 DDL 失败后的残留文件，有效避免数据丢失和数据库不一致的问题。