PolarDB-PG | PostgreSQL + 阿里云OSS 实现高效低价的海量数据冷热存储分离
数据库里的历史数据越来越多, 占用空间大, 备份慢, 恢复慢, 查询少但是很费钱, 迁移慢 怎么办?
冷热分离方案:
- 使用PostgreSQL 或者 PolarDB-PG 存成parquet文件格式, 放到aliyun OSS存储里面. 使用duckdb_fdw对parquet文件进行查询.
- duckdb 存储元数据(parquet 映射)
方案特点:
- 内网oss不收取网络费用, 只收取存储费用, 非常便宜
- oss分几个档, 可以根据性能需求选择
- parquet为列存储, 一般历史数据的分析需求多,性能不错
- duckdb 支持 parquet下推过滤, 数据过滤性能不错
数据库+MCP，0编码自主完成数据洞察
本文介绍了一种全新的数据分析方案，结合PolarDB MySQL版与阿里云百炼，搭配MCP工具实现智能数据库分析应用。该方案解决传统数据分析工具高门槛、低效率的问题，通过零SQL操作和一站式部署，助力企业快速挖掘数据价值。方案具备高性能查询、快响应直连加速、高安全保障及易迁移上云等优势，并详细说明了部署资源、应用配置及验证步骤，帮助用户轻松完成实践体验。
【阿里云云原生专栏】云原生时代的数据库选型：阿里云RDS与PolarDB对比分析
【5月更文挑战第24天】阿里云提供RDS和PolarDB两种数据库服务。RDS是高性能的在线关系型数据库，支持MySQL等引擎，适合中小规模需求；而PolarDB是分布式数据库，具备高扩展性和性能，适用于大规模数据和高并发场景。RDS与PolarDB在架构、性能、弹性伸缩、成本等方面存在差异，开发者应根据具体需求选择。示例代码展示了如何通过CLI创建RDS和PolarDB实例。
GraphRAG：基于PolarDB+通义千问+LangChain的知识图谱+大模型最佳实践
本文介绍了一种结合知识图谱与大型语言模型（LLM）的GraphRAG系统，利用PolarDB、通义千问及LangChain实现。知识图谱通过结构化信息、语义理解和推理等功能，增强了信息检索与自然语言处理效果。PolarDB具备图引擎与向量检索能力，适配知识图谱存储与查询。通义千问处理自然语言，LangChain则整合模型与应用。实战步骤包括环境准备、数据库配置与数据导入，并通过实例展示了图谱与向量联合检索的优越性，提升了问答系统的准确性和实用性。
