# 云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版 #
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云栖大会｜数据库与AI全面融合，迈入数据智能新纪元
2024年云栖大会「数据库与AI融合」专场，来自NVIDIA、宇视科技、合思信息、杭州光云科技、MiniMax等企业的代表与阿里云瑶池数据库团队，共同分享了Data+AI全面融合的最新技术进展。阿里云发布了DMS的跨云统一开放元数据OneMeta和智能开发OneOps，推出《云数据库运维》技术图书，并介绍了PolarDB、AnalyticDB、Lindorm和Tair等产品的最新能力，展示了AI在数据库领域的广泛应用和创新。
云栖重磅｜从数据到智能：Data+AI驱动的云原生数据库
在9月20日2024云栖大会上，阿里云智能集团副总裁，数据库产品事业部负责人，ACM、CCF、IEEE会士（Fellow）李飞飞发表《从数据到智能：Data+AI驱动的云原生数据库》主题演讲。他表示，数据是生成式AI的核心资产，大模型时代的数据管理系统需具备多模处理和实时分析能力。阿里云瑶池将数据+AI全面融合，构建一站式多模数据管理平台，以数据驱动决策与创新，为用户提供像“搭积木”一样易用、好用、高可用的使用体验。
java实现“数据平滑升级”
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AnalyticDB 实时数仓架构解析
AnalyticDB 是阿里云自研的 OLAP 数据库，广泛应用于行为分析、数据报表、金融风控等应用场景，可支持 100 trillion 行记录、10PB 量级的数据规模，亚秒级完成交互式分析查询。本文是对 《 AnalyticDB: Real-time OLAP Database System at Alibaba Cloud 》的学习总结。
AnalyticDB安全与合规：数据保护与访问控制
【10月更文挑战第25天】在当今数据驱动的时代，数据的安全性和合规性成为了企业关注的重点。AnalyticDB（ADB）作为阿里云推出的一款高性能实时数据仓库服务，提供了丰富的安全特性来保护数据。作为一名长期使用AnalyticDB的数据工程师，我深知加强数据安全的重要性。本文将从我个人的角度出发，分享如何通过数据加密、访问控制和审计日志等手段加强AnalyticDB的安全性，确保数据的安全性和合规性。
AnalyticDB与大数据生态集成：Spark & Flink
【10月更文挑战第25天】在大数据时代，实时数据处理和分析变得越来越重要。AnalyticDB（ADB）是阿里云推出的一款完全托管的实时数据仓库服务，支持PB级数据的实时分析。为了充分发挥AnalyticDB的潜力，将其与大数据处理工具如Apache Spark和Apache Flink集成是非常必要的。本文将从我个人的角度出发，分享如何将AnalyticDB与Spark和Flink集成，构建端到端的大数据处理流水线，实现数据的实时分析和处理。
优化AnalyticDB性能：查询优化与资源管理
【10月更文挑战第25天】在大数据时代，实时分析和处理海量数据的能力成为了企业竞争力的重要组成部分。阿里云的AnalyticDB（ADB）是一款完全托管的实时数据仓库服务，支持PB级数据的秒级查询响应。作为一名已经有一定AnalyticDB使用经验的开发者，我发现通过合理的查询优化和资源管理可以显著提升ADB的性能。本文将从个人角度出发，分享我在实践中积累的经验，帮助读者更好地利用ADB的强大功能。
构建高可用AnalyticDB集群：最佳实践
【10月更文挑战第25天】在大数据时代，数据仓库和分析平台的高可用性变得尤为重要。作为阿里巴巴推出的一款完全托管的PB级实时数据仓库服务，AnalyticDB（ADB）凭借其高性能、易扩展和高可用的特点，成为众多企业的首选。本文将从我个人的角度出发，分享如何构建和维护高可用性的AnalyticDB集群，确保系统在各种情况下都能稳定运行。
AnalyticDB核心概念详解：表、索引与分区
【10月更文挑战第25天】在大数据时代，高效的数据库管理和分析工具变得尤为重要。阿里云的AnalyticDB（ADB）是一款完全托管的实时数据仓库服务，能够支持PB级数据的实时查询和分析。作为一名数据工程师，我有幸在多个项目中使用过AnalyticDB，并积累了丰富的实践经验。本文将从我个人的角度出发，详细介绍AnalyticDB的核心概念，包括表结构设计、索引类型选择和分区策略，帮助读者更有效地组织和管理数据。
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