数据仓库
阿里云自主研发的云原生数据仓库，具有高并发读写、低峰谷读写、弹性扩展、安全可靠等特性，可支持PB级别数据存储，可广泛应用于BI、机器学习、实时分析、数据挖掘等场景。包含AnalyticDB MySQL版、AnalyticDB PostgreSQL 版。
VLDB论文解读，业界首个自研智能信息传递系统，AnalyticDB Anser框架技术详解
论文提出了一个动态信息传递框架，及一个基于信息流依赖的自适应调度器，来进行执行中长查询的智能优化，有效提升查询性能
LangChain+通义千问+AnalyticDB向量引擎保姆级教程
本文以构建AIGC落地应用ChatBot和构建AI Agent为例，从代码级别详细分享AI框架LangChain、阿里云通义大模型和AnalyticDB向量引擎的开发经验和最佳实践，给大家快速落地AIGC应用提供参考。
数据库高效“体检”必备！详解阿里云AnalyticDB MySQL一键诊断功能
AnalyticDB MySQL诊断监控平台则是一套全自研的、从零开始搭建的并紧密贴合分析型系统特征的诊断平台，包含数据的采集（诊断日志和监控数据）、数据缓存（削峰填谷）、清洗转换以及存储等，最终以多种服务形式提供实时的告警、监控、负载洞察、查询分析和诊断等功能。
定义现代化实时数据仓库，SelectDB 全新产品形态全面发布
飞轮科技与阿里云瑶池数据库已经达成战略合作关系，飞轮科技在9月25日的线上发布会上正式发布 SelectDB 全新产品形态
【湖仓一体】阿里云AnalyticDB MySQL基于Flink CDC+Hudi实现多表全增量入湖实践
湖仓一体（LakeHouse）是大数据领域的重要发展方向，提供了流批一体和湖仓结合的新场景。阿里云AnalyticDB for MySQL基于 Apache Hudi 构建了新一代的湖仓平台，提供日志、CDC等多种数据源一键入湖，在离线计算引擎融合分析等能力。本文将主要介绍AnalyticDB for MySQL基于Apache Hudi实现多表CDC全增量入湖的经验与实践。
ClickHouse 23.8 (LTS) 版本发布说明
以下是ClickHouse 23.8 (LTS) 版本一些亮点功能...这次发布涵盖了向量的算术运算、tuple的连接、cluster/clusterAllReplicas的默认参数、从元数据中计数（对于Parquet来说速度提高了5倍）、文件内跳数（对Parquet有巨大提升）、从对象存储中流式消费数据，等等
阿里云 ClickHouse 企业版首发邀测&云原生 ClickHouse 技术揭秘
云数据库 ClickHouse 企业版是阿里云和 ClickHouse, Inc 战略合作打造的云原生ClickHouse 产品。企业版推出专属 SharedMergeTree 云原生引擎，支持存算分离，Serverless 秒级实时弹性，集群吞吐和查询效率线性扩展及 Lightweight update 实时更新能力。本文将详细揭秘 SharedMergeTree 实现机制，实时弹性扩展实现原理，lightweight update 技术实现原理，同时对企业版和开源版进行详细的性能测试对比。
阿里云 ClickHouse 企业版云原生 ClickHouse 技术揭秘
云数据库 ClickHouse 企业版是阿里云和 ClickHouse, Inc 战略合作打造的云原生ClickHouse 产品。企业版推出专属 SharedMergeTree 云原生引擎，支持存算分离，Serverless 秒级实时弹性，集群吞吐和查询效率线性扩展及 Lightweight update 实时更新能力。本文将详细揭秘 SharedMergeTree 实现机制，实时弹性扩展实现原理，lightweight update 技术实现原理，同时对企业版和开源版进行详细的性能测试对比。
快速上手并跑通AnalyticDB PostgreSQL版TPC-H测试
本案例介绍如何创建AnalyticDB PostgreSQL实例、生成测试数据、建表、导入数据，并跑通TPC-H查询。
ChatGPT都推荐的向量数据库，不仅仅是向量索引
本文带大家一起了解阿里云 AnalyticDB 技术负责人姚奕玮在 QCon 全球软件开发大会（北京站）2023 上的精彩演讲，解密 AnalyticDB 全自研企业级向量数据库核心技术，以及新一代向量数据库在云原生存算分离和 AI 原生上的技术演进路线。
一文教会你使用强大的ClickHouse物化视图
在现实世界中，数据不仅需要存储，还需要处理。处理通常在应用程序端完成。但是，有些关键的处理点可以转移到ClickHouse，以提高数据的性能和可管理性。ClickHouse中最强大的工具之一就是物化视图。在这篇文章中，我们将探秘物化视图以及它们如何完成加速查询以及数据转换、过滤和路由等任务。 如果您想了解更多关于物化视图的信息，我们后续会提供一个免费的培训课程。
AnalyticDB MySQL — Spark 助力在OSS上构建低成本数据湖
阿里云对象存储OSS（Object Storage Service）是阿里云提供的海量、安全、低成本、高可靠的云存储服务。通过和OSS团队的深入合作，AnalyticDB MySQL 的Spark能力 更好发挥了云原生数据湖方案的优势，本文为你详细解读！
AnalyticDB PostgreSQL构建一站式实时数仓实践
本文介绍通过 AnalyticDB PostgreSQL 版基于实时物化视图，构建流批一体的一站式实时数仓解决方案，实现一套系统、一份数据、一次写入，即可在数仓内完成实时数据源头导入到实时分析全流程。
ClickHouse 23.7 版本发布说明
本文描述了部分特别值得我们重点关注的新功能。但值得注意的是，现在有几个功能已经在生产环境就绪，或处于默认启用的状态。您可以在这篇文章的末尾找到它们。
边锋 x AnalyticDB MySQL：打造一站式游戏数据分析平台
杭州边锋网络技术有限公司是国内领先的休闲游戏开发商、运营商、发行商。20余年来，边锋网络一直是中国棋牌游戏的开拓者和变革者。 边锋网络市场覆盖20余个省份，注册用户过亿，月活跃用户上千万，是国家级重点软件企业（一类）。公司大数据分析系统"反应堆"目前支持着包括雀神广东麻将、边锋斗地主、蜀山四川麻将、功夫川麻等10余款休闲游戏产品；
一文教你使用ClickHouse的字典(dictionary)
在本文中，我们将借此机会提示用户：字典在加速查询方面的强大作用 - 尤其是包含JOIN的查询，以及一些使用技巧。此外，本文中的所有示例都可以在我们的play.clickhouse.com环境中复现（参见 blogs 数据库）。
新手避坑：盘点使用ClickHouse最容易犯的12个错误
在这篇文章中，我们突出了新手用户遇到的最常见的12个问题，这些问题是由于在使用ClickHouse的过程中，不遵循最佳实践，甚至反最佳实践而导致的。对于每一个问题，我们都推荐了一个解决方案或正确的使用方法。
AnalyticDB PostgreSQL版7.0版本公测期间，享优先购买福利！一次性购买6个月资源，可享0.1折！
云原生向量数据库AnalyticDB PostgreSQL版全新发布7.0公测版本！版本性能较开源实现开箱5X性能提升！
大模型规模化落地，企业AIGC应用支持多个大语言模型（LLM)切换及GPU规划化管理（PAI-EAS + ADB-PG)
随着年初的ChatGPT引爆大语言模型市场， LLM的集中爆发，大部分企业已经完成了AIGC产品的调研，并进入第二阶段， 即寻求大规模落地的AIGC产品解决方案。本文介绍了如何企业规模化大语言模型落地，支持多个模型的快速使用，包括通义千问-7b，ChatGLM-6b，Llama2-7b ，Llama2-13b，百川-13b和Falcon-7b。
如何实现基于Flink的高吞吐、精确一致性数据入湖
APS（ADB Pipeline Service）简介：ADB湖仓版在深化自身湖仓能力建设的同时，还推出了APS（ADB Pipeline Service）数据通道组件，为客户提供实时数据流服务实现数据低成本、低延迟入湖入仓。本文以数据源SLS如何通过APS实现高速精确一致性入湖为例，介绍相关的挑战和解决方法。
Forrester云数仓报告：国内唯一，阿里云连续两次进入卓越表现者象限
国际权威咨询机构Forrester发布最新云数据仓库研究报告 《The Forrester Wave™: Cloud Data Warehouses, Q2 2023》，凭借产品性能和市场规模等方面的表现，阿里云连续第二次进入卓越表现者象限，是国内唯一挺进该象限的科技公司。
找不到目标用户？云原生数仓AnalyticDB MySQL秒级圈人功能大揭秘
营销域中的洞察分析/智能圈人/经营报表等场景是OLAP分析型数据库的重要应用场景，阿里云瑶池旗下的云原生数据仓库AnalyticDB MySQL在淘宝、饿了么、菜鸟、优酷、盒马等业务的营销场景有比较长时间的积累和沉淀，我们将通过一系列文章来介绍AnalyticDB MySQL在营销域数据产品中的落地与应用，之前文章介绍了“漏斗分析”的实现与应用，本文主要介绍“秒级圈人&画像分析”的实现与应用。
一文读懂AnalyticDB MySQL过滤条件智能下推原理
在常规认知中，过滤条件肯定是推的越靠近底层越好，将尽可能多的过滤条件更贴近存储层数据源，以使查询时能跳过无关的数据，但是过滤条件下推到存储层一定会快吗？
