PolarDB-PG AI最佳实践3 ：PolarDB AI多模态相似性搜索最佳实践
本文介绍了如何利用PolarDB结合多模态大模型（如CLIP）实现数据库内的多模态数据分析和查询。通过POLAR_AI插件，可以直接在数据库中调用AI模型服务，无需移动数据或额外的工具，简化了多模态数据的处理流程。具体应用场景包括图像识别与分类、图像到文本检索和基于文本的图像检索。文章详细说明了技术实现、配置建议、实战步骤及多模态检索示例，展示了如何在PolarDB中创建模型、生成embedding并进行相似性检索
PolarDB 开源基础教程系列 4 日常运维
PolarDB日常运维指南涵盖了多个关键操作，包括读写节点故障切换、增加只读节点、配置WAL日志归档、备份与恢复、创建容灾实例以及排查CPU负载高等。通过详细的步骤和代码示例，本文档帮助用户在本地环境中体验和学习PolarDB的高级功能，如共享存储架构下的集群管理。特别地，文档提供了如何使用`polar_basebackup`工具进行备份和恢复，确保数据安全；并通过`pg_stat_statements`插件定位慢查询，优化数据库性能。此外，还介绍了常见问题的排查方法，如业务量上涨或长时间执行的SQL语句导致的CPU高负载。更多内容和进阶课程可参考提供的GitHub链接和官方文档。
PolarDB 开源基础教程系列 6 开源插件扩展
1、当前环境已安装并支持哪些插件
2、AI外脑插件: vector
3、营销场景目标人群圈选插件: smlar
4、地理信息搜索插件: PostGIS
5、中文分词插件: pg_jieba
6、融合计算插件: duckdb_fdw
7、读写分离工具: pgpool-II
阿里云位居 IDC MarketScape 中国分布式事务型数据库领导者类别
国际权威市场研究机构IDC发布《IDC MarketScape：中国分布式事务型数据库2025 年厂商评估 》（Doc#CHC53000025，2025年11月）报告显示，阿里云再次被定位为“领导者”类别，位居第一阵营。作为阿里云瑶池旗下的云原生数据库PolarDB分布式版本，PolarDB-X 凭借突出的产品战略，在“战略发展能力”中排名首位。同时，在营收规模方面，阿里云也取得显著的领先优势，全面领跑中国分布式数据库市场，充分印证了PolarDB在技术创新、市场拓展及客户服务方面的卓越实力。
面向云数据库，超低延迟文件系统PolarFS诞生了
如同Oracle存在与之匹配的OCFS2，POLARDB作为存储与计算分离结构的一款数据库，PolarFS承担着发挥POLARDB特性至关重要的角色。PolarFS是一款具有超低延迟和高可用能力的分布式文件系统，其采用了轻量的用户空间网络和I／O栈构建，而弃用了对应的内核栈，目的是充分发挥RDMA和NVMe SSD等新兴硬件的潜力，极大地降低分布式非易失数据访问的端到端延迟。
挑战未来：下一代企业级应用数据库系统
随着数据量以及数据类型的不断增多，业务需求逐渐从“大数据”转向“快数据”。数据库系统领域充满机遇，也布满挑战，越来越多的企业开始思考下一代数据库技术。在2019年杭州云栖大会开发者峰会上，阿里巴巴副总裁、阿里云智能数据库产品事业部总经理、高级研究员李飞飞就为大家分享了阿里云对于下一代企业级应用数据库系统的实践。
