高效易用的数据同步：阿里云瑶池 Zero-ETL服务来啦！
在大数据时代，企业有着大量分散在不同系统和平台上的业务数据。OLTP数据库不擅长复杂数据查询，不具备全局分析视角等能力，而OLAP数据仓库擅长多表join，可实现多源汇集，因此需要将TP数据库的数据同步到AP数据仓库进行分析处理。传统的ETL流程面临资源成本高、系统复杂度增加、数据实时性降低等挑战。为了解决这些问题，阿里云瑶池数据库提供了Zero-ETL服务，可以快速构建业务系统（OLTP）和数据仓库（OLAP）之间的数据同步链路，将业务系统的数据自动进行提取并加载到数据仓库，从而一站式完成数据同步和管理，实现事务处理和数据分析一体化，帮助客户专注于数据分析业务。
从零开始搭建创业公司全新技术栈解决方案
创业公司在初期面临的挑战之一就是如何构建一个既能满足当前需求，又能适应未来发展的技术栈。本文将全面探讨从后端到前端，再到云原生技术和AI大模型应用的各个层面，帮助创业者了解如何选择合适的开发语言、框架、工具，以及如何制定有效的开发流程，从而搭建一个强大而稳定的技术体系。
基于XML的数据库总体分析
我们知道当存在大量数据需要处理分析的话，最好是把这些数据放到数据库中，所以几乎所有大型的商业应用系统都是和数据库相关联的，所以如果XML需要在商业领域大展宏图的话，也必须要和数据库相联系。所以这里首先需要讨论的一点问题是，XML本身是不是数据库，从严格的意义上来说，XML仅仅意味着XML文档。
2.0 解析系列 | OceanBase负载均衡的魅力
随着互联网业务的普及，海量数据的存储和访问成了应用架构设计常见的问题。业务高峰期，应用几百万几千万的请求落在数据库上时，数据库如何保持稳定和扩展性？通过数据拆分，加上负载均衡设计是首选方法。本文总结了关系数据库在负载均衡方面的架构经验，进而介绍OceanBase分布式数据库的负载均衡的独特魅力。
分布式数据库选型——数据水平拆分方案
水平拆分的概念随着分布式数据库的推广已为大部分人熟知。分库分表、异构索引、小表广播、这些功能几乎是产品功能需求标配。然而有些客户使用分布式数据库后的体验不尽如意。本文尝试从数据的角度总结分布式数据的复制（replication）和分区（partition）技术原理和方案，其中分区也有称为分片（sharding），希望能引起读者一些思考，在分布式数据库选型中能注意这些细节的区别，选择适合业务的数据水平拆分方案。