# 云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版 #
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大数据数仓建模基础理论【维度表、事实表、数仓分层及示例】
数据仓库建模是组织和设计数据以支持数据分析的过程，包括ER模型和维度建模。ER模型通过实体和关系描述数据结构，遵循三范式减少冗余。维度建模，特别是Kimball方法，用于数据仓库设计，便于分析和报告。事实表存储业务度量，如销售数据，分为累积、快照、事务和周期性快照类型。维度表提供描述性信息，如时间、产品、地点和客户详情。数仓通常分层为ODS(源数据)、DWD(明细数据)、DIM(公共维度)、DWS(数据汇总)和ADS(应用数据)，以优化数据管理、质量、查询性能和适应性。
阿里云PAI大模型RAG对话系统最佳实践
本文为大模型RAG对话系统最佳实践，旨在指引AI开发人员如何有效地结合LLM大语言模型的推理能力和外部知识库检索增强技术，从而显著提升对话系统的性能，使其能更加灵活地返回用户查询的内容。适用于问答、摘要生成和其他依赖外部知识的自然语言处理任务。通过该实践，您可以掌握构建一个大模型RAG对话系统的完整开发链路。
DataWorks：新一代 Data+AI 数据开发与数据治理平台演进
本文介绍了阿里云 DataWorks 在 DA 数智大会 2024 上的最新进展，包括新一代智能数据开发平台 DataWorks Data Studio、全新升级的 DataWorks Copilot 智能助手、数据资产治理、全面云原生转型以及更开放的开发者体验。这些更新旨在提升数据开发和治理的效率，助力企业实现数据价值最大化和智能化转型。
OLAP数据库选型指南：Doris与ClickHouse的深入对比与分析
OLAP数据库选型指南：Doris与ClickHouse的深入对比与分析
【HBase入门与实战】一文搞懂HBase!
该文档介绍了HBase，一种高吞吐量的NoSQL数据库，适合处理大规模数据。HBase具备快速读写、列式存储和天然支持集群部署的特点，常用于高并发场景。NoSQL与关系型数据库的主要区别在于数据模型、查询语言和可伸缩性。HBase的物理架构包括Client、Zookeeper、HMaster和RegionServer，其中RegionServer管理数据存储。HBase的读写流程利用MemStore和Bloom Filter提高效率。此外，文档还提到了HBase的应用，如时间序列数据、消息传递和内容服务。
Apache Paimon统一大数据湖存储底座
Apache Paimon，始于Flink Table Store，发展为独立的Apache顶级项目，专注流式数据湖存储。它提供统一存储底座，支持流、批、OLAP，优化了CDC入湖、流式链路构建和极速OLAP查询。Paimon社区快速增长，集成Flink、Spark等计算引擎，阿里巴巴在内部广泛应用，旨在打造统一湖存储，打通Serverless Flink、MaxCompute等，欢迎大家扫码参与体验阿里云上的 Flink+Paimon 的流批一体服务。
EMR Serverless Spark：一站式全托管湖仓分析利器
本文根据2024云栖大会阿里云 EMR 团队负责人李钰（绝顶） 演讲实录整理而成
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