轻松搞定，数据开发与分析也能如此简单方便！
DataWorks 是一站式智能大数据开发治理平台，支持阿里云多种大数据和AI计算服务。本次实验将引导您使用Data Studio中的Notebook开发环境，创建个人开发实例，连接MaxCompute等资源进行SQL开发，并体验Python数据分析及DataWorks Copilot智能助手功能。实验涵盖Notebook新建、多引擎SQL开发、交互式分析及智能数据探索，帮助用户快速上手DataWorks的智能化数据开发与管理功能。
MySQL原理简介—3.生产环境的部署压测
本文介绍了Java系统和数据库在高并发场景下的压测要点：
1. 普通系统在4核8G机器上每秒能处理几百个请求
2. 高并发下数据库建议使用8核16G或更高配置的机器
3. 数据库部署后需进行基准压测，以评估其最大承载能力
4. QPS和TPS的区别及重要性
5. 压测时需关注IOPS、吞吐量、延迟
6. 除了QPS和TPS，还需监控CPU、内存、磁盘IO、网络带宽
7. 影响每秒可处理并发请求数的因素包括线程数、CPU、内存、磁盘IO和网络带宽
8. Sysbench是数据库压测工具，可构造测试数据并模拟高并发场景
9. 在增加线程数量的同时，必须观察机器的性能，确保各硬件负载在合理范围
【SQL技术】不同数据库引擎 SQL 优化方案剖析
不同数据库系统（MySQL、PostgreSQL、Doris、Hive）的SQL优化策略。存储引擎特点、SQL执行流程及常见操作（如条件查询、排序、聚合函数）的优化方法。针对各数据库，索引使用、分区裁剪、谓词下推等技术，并提供了具体的SQL示例。通用的SQL调优技巧，如避免使用`COUNT(DISTINCT)`、减少小文件问题、慎重使用`SELECT *`等。通过合理选择和应用这些优化策略，可以显著提升数据库查询性能和系统稳定性。
Flink CDC YAML：面向数据集成的 API 设计
本文整理自阿里云智能集团 Flink PMC Member & Committer 徐榜江（雪尽）在 FFA 2024 分论坛的分享，涵盖四大主题：Flink CDC、YAML API、Transform + AI 和 Community。文章详细介绍了 Flink CDC 的发展历程及其优势，特别是 YAML API 的设计与实现，以及如何通过 Transform 和 AI 模型集成提升数据处理能力。最后，分享了社区动态和未来规划，欢迎更多开发者加入开源社区，共同推动 Flink CDC 的发展。
详解如何优雅实现先分组再组内排序取数据解决方案
本文介绍了在数据库查询中常见的业务需求：先对数据进行分组，然后在每组内按规则排序并取出特定记录。使用MySQL和Elasticsearch实现这一操作，并对比了不同方法的性能。具体包括：
**MySQL实现**：通过窗口函数`ROW_NUMBER()`、子查询和JOIN关联查询三种方式实现分组排序取数据，并探讨了索引优化的效果。
**Elasticsearch实现**：利用`terms`聚合和`top_hits`聚合实现分组排序，适用于大规模数据场景。
推荐优先使用窗口函数，结合索引优化提升查询性能。对于小规模查询，可在应用层处理。
通过实例和性能对比，帮助读者选择最适合的实现方案。