![](https://ucc.alicdn.com/aaa2gfkgi2aha/developer-article1646762/20241225/88ea6be31e944f2f8330c3da33375223.png?x-oss-process=image/resize,h_160,m_lfit)
智答引领|AnalyticDB与通义千问大模型联手打造社区问答新体验
PolarDB开源社区推出基于云原生数据仓库AnalyticDB和通义千问大模型的“PolarDB知识问答助手”,实现一站式全链路RAG能力,大幅提升查询效率和问答准确率。该系统整合静态和动态知识库,提供高效的数据检索与查询服务,支持多种场景下的精准回答,并持续优化用户体验。欢迎加入钉群体验并提出宝贵意见。
PolarDB-X 存储引擎核心技术 | Lizard B+tree 优化
PolarDB-X 分布式数据库,采用集中式和分布式一体化的架构,为了能够灵活应对混合负载业务,作为数据存储的 Data Node 节点采用了多种数据结构,其中使用行存的结构来提供在线事务处理能力,作为 100% 兼容 MySQL 生态的数据库,DN 在 InnoDB 的存储结构基础上,进行了深度优化,大幅提高了数据访问的效率。
夺冠在即 | PolarDB数据库创新设计赛(天池杯)决赛答辩通知
2024年全国大学生计算机系统能力大赛PolarDB数据库创新设计赛(天池杯)于8月21日启动,吸引了200多所高校近千支队伍参赛。经过激烈角逐,60支队伍晋级决赛第一阶段,36支队伍脱颖而出进入现场答辩,将于12月29日在武汉大学争夺最终奖项。决赛要求选手基于PolarDB-PG开源代码部署集群并优化TPCH查询性能。完赛率超90%,成绩表现出明显梯度,前20名均在500秒内完成。评委来自学术界和工业界,确保评选公正。预祝选手们取得优异成绩!
![](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/aaa2gfkgi2aha_ed8f15a5885148e0b5813151efe1a691.png?x-oss-process=image/resize,h_160,m_lfit)
参与有礼|开源PolarDB文档捉虫
2024年9月,开源PolarDB-PG发布兼容PostgreSQL 15版本,为提升用户体验,特举办“开源文档捉虫”活动,邀请您反馈文档问题和优化建议。活动时间为2024年11月1日至2025年2月28日。参与即有机会赢取PolarDB开源社区T恤、新春茶碗及福字版印礼盒等丰富奖品。更多详情及反馈入口请点击链接。
开源新发布|PolarDB-X v2.4.1 增强企业级运维能力
PolarDB-X 是阿里云推出的云原生分布式数据库,自2021年10月开源以来,持续迭代升级,至2024年4月发布的v2.4.1版本,重点增强了企业级运维能力,如无锁变更、物理扩缩容、数据TTL等,提供金融级高可用、透明分布式、HTAP一体化等特性。PolarDB-X 支持集中式和分布式一体化形态,兼容MySQL生态,适用于金融、通信、政务等行业。
互联网运营为何必须做好用户行为数据分析
近年来互联网运营已经成为大多数企业不可或缺的一部分。随着互联网技术的不断发展和数字化转型的推进,越来越多的企业都在加速向互联网运营转型,而在这一过程当中,分析用户行为数据是至关重要的。接下来,我们就来探讨一下其中的原因。
PolarDB 开源基础教程系列 9 开源社区合作和共建
本文介绍了玩转 PolarDB 开源社区指南:如何搭建 PolarDB 开发环境及参与开源社区。 主要内容: 1. **搭建开发环境**:提供多种 Docker 镜像供开发者选择,支持 x86_64 和 ARM64 架构,适配 CentOS、Debian、Ubuntu 等多个 Linux 发行版。 2. **编译与部署**:通过 Docker 容器克隆 PolarDB 源码并编译安装,支持构建一写多读集群测试 ePQ MPP 优化器功能。 3. **参与开源社区**:介绍个人、生态伙伴和用户如何从社区中获取技能、建立连接、积累战绩并提升影响力。社区活动涵盖公开课、训练营、编程大赛、企业行等。
PolarDB 开源基础教程系列 8 数据库生态
PolarDB是一款开源的云原生分布式数据库,源自阿里云商业产品。为降低使用门槛,PolarDB携手伙伴打造了完整的开源生态,涵盖操作系统、芯片、存储、集成管控、监控、审计、开发者工具、数据同步、超融合计算、ISV软件、开源插件、人才培养、社区合作及大型用户合作等领域。通过这些合作伙伴,PolarDB提供了丰富的功能和服务,支持多种硬件和软件环境,满足不同用户的需求。更多信息请访问[PolarDB开源官方网站](https://openpolardb.com/home)。
PolarDB 开源基础教程系列 7.5 应用实践之 TPCH性能优化
PolarDB在复杂查询、大数据量计算与分析场景的测试和优化实践.
PolarDB 开源基础教程系列 7.4 应用实践之 AI大模型外脑
PolarDB向量数据库插件通过实现通义大模型AI的外脑,解决了通用大模型无法触达私有知识库和产生幻觉的问题。该插件允许用户将新发现的知识和未训练的私有知识分段并转换为向量,存储在向量数据库中,并创建索引以加速相似搜索。当用户提问时,系统将问题向量化并与数据库中的向量进行匹配,找到最相似的内容发送给大模型,从而提高回答的准确性和相关性。此外,PolarDB支持多种编程语言接口,如Python,使数据库具备内置AI能力,极大提升了数据处理和分析的效率。
PolarDB 开源基础教程系列 7.3 应用实践之 精准营销场景
本文介绍了基于用户画像的精准营销技术,重点探讨了如何通过标签组合快速圈选目标人群。实验分为三部分: 1. **传统方法**:使用字符串存储标签并进行模糊查询,但性能较差,每次请求都需要扫描全表。 2. **实验1**:引入`pg_trgm`插件和GIN索引,显著提升了单个模糊查询条件的性能。 3. **实验2**:改用数组类型存储标签,并结合GIN索引加速包含查询,性能进一步提升。 4. **实验3**:利用`smlar`插件实现近似度过滤,支持按标签重合数量或比例筛选。
PolarDB 开源基础教程系列 7.2 应用实践之 跨境电商场景
本文介绍了如何在跨境电商场景中快速判断商标或品牌侵权,避免因侵权带来的法律纠纷。通过创建品牌表并使用PostgreSQL的pg_trgm插件和GIN索引,实现了高性能的字符串相似匹配功能。与传统方法相比,PolarDB|PostgreSQL的方法不仅提升了上万倍的查询速度,还解决了传统方法难以处理的相似问题检索。具体实现步骤包括创建品牌表、插入随机品牌名、配置pg_trgm插件及索引,并设置相似度阈值进行高效查询。此外,文章还探讨了字符串相似度计算的原理及应用场景,提供了进一步优化和扩展的方向。
PolarDB 开源基础教程系列 7.1 快速构建“海量逼真”数据
本文介绍了如何使用PostgreSQL和PolarDB快速生成“海量且逼真”的测试数据,以满足不同业务场景的需求。传统数据库测试依赖标准套件(如TPC-C、TPC-H),难以生成符合特定业务特征的复杂数据。通过自定义函数(如`gen_random_int`、`gen_random_string`等)、SRF函数(如`generate_series`)和pgbench工具,可以高效生成大规模、高仿真度的数据,并进行压力测试。文中还提供了多个示例代码展示.
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
PolarDB 开源基础教程系列 5 高级特性体验
PolarDB 特性解读与体验涵盖多项关键技术,包括预读/预扩展、Shared Server(建议使用连接池)、闪回表和闪回日志、弹性跨机并行查询(ePQ)及TDE透明数据加密。预读/预扩展通过批量I/O操作显著提升Vacuum、SeqScan等场景性能;Shared Server优化高并发短连接处理;闪回功能可恢复表至指定时间点;ePQ支持跨机并行查询以提高复杂查询效率;TDE确保数据存储层的安全加密。
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 3 安装部署
PolarDB 安装部署指南涵盖了从单机版到集群版的详细步骤。内容包括: 1. **单机版安装**:通过Docker镜像`polardb_pg_local_instance`,提供快速搭建PolarDB学习或开发环境的方法,支持多种操作系统。 2. **集群版安装(ECS + ESSD)**:在阿里云ECS上部署两台计算节点,并使用ESSD作为共享存储,通过PFS(PolarDB File System)实现存算分离和读写分离的集群架构。
PolarDB 开源基础教程系列 1 架构解读
PolarDB 是阿里云研发的云原生分布式数据库,基于 PostgreSQL 开源版本,旨在解决传统数据库在大规模数据和高并发场景下的性能和扩展性问题。其主要特点包括: 1. **存储计算分离架构**:通过将计算与存储分离,实现极致弹性、共享一份数据以降低成本、透明读写分离。 2. **HTAP 架构**:支持混合事务处理和分析处理(HTAP),能够在同一系统中高效执行 OLTP 和 OLAP 查询。 3. **优化的日志复制机制**:采用只复制元数据的方式减少网络传输量,优化页面回放和 DDL 锁回放过程。 4. **并行查询与索引创建**:引入 MPP 分布式执行引擎。
PolarDB-X 在 ClickBench 数据集的优化实践
本文介绍了 PolarDB-X 在 ClickBench 数据集上的优化实践,PolarDB-X 通过增加优化器规则、优化执行器层面的 DISTINCT 和自适应两阶段 AGG、MPP 压缩等手段,显著提升了在 ClickBench 上的性能表现,达到了业内领先水平。
让PolarDB更了解您--PolarDB云原生数据库核心功能体验馆
让PolarDB更了解您——PolarDB云原生数据库核心功能体验馆,由阿里云数据库产品事业部负责人宋震分享。内容涵盖PolarDB技术布局、开源进展及体验馆三大部分。技术布局包括云计算加速数据库演进、数据处理需求带来的变革、软硬协同优化等;开源部分介绍了兼容MySQL和PostgreSQL的两款产品;体验馆则通过实际操作让用户直观感受Serverless、无感切换、SQL2Map等功能。
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ClkLog常见问题-指标定义与统计逻辑Sec.1
用户行为分析指标项是衡量产品和运营管理的关键因素,它们可以帮助企业深入了解用户需求、行为模式、产品表现等多个方面。 比如页面停留时间、平均停留时长可以分析用户的需求和兴趣;跳出率、留存率可以查询用户的体验情况;事件触发次数、转化率等可以评估业务流程是否顺畅或者营销策略是否成功。 这篇我们将完整介绍ClkLog的中使用到的指标项定义以及一些重点指标的统计逻辑,便于运营人员理解后做数据分析,同时如果大家在使用过程中发现了指标项为空或异常的情况,可以对照说明排查问题。
1月17日|阿里云云谷园区,PolarDB V2.0技术沙龙,畅聊国产数据库
为了助力国产化项目顺利推进,阿里云邀请企业开发者和数据库负责人到云谷园区,与PolarDB V2.0技术专家面对面交流。扫描海报二维码报名,我们将根据信息为您申请入园。欢迎参与,共同探讨PolarDB的最新技术和应用!
JS-instanceof 的实现原理
`instanceof` 运算符在前端 JavaScript 中用于检测对象的原型链是否包含指定构造函数的 `prototype` 属性。它通过遍历对象的原型链来实现。每个对象都有一个内部链接 `[[Prototype]]` 指向其原型对象,当访问属性或方法时,JavaScript 引擎会沿着原型链查找。`instanceof` 的具体实现是通过比较对象的原型链中的原型与构造函数的 `prototype` 属性,直到找到匹配的原型或到达原型链的顶端。示例代码展示了如何使用 `instanceof` 检查对象的继承关系。此外,`instanceof` 可用于验证继承关系和类型检查,支持多态性。
Java“Bad Magic Number”错误解决
Java“Bad Magic Number”错误通常发生在尝试运行不兼容或损坏的类文件时。解决方法包括确保使用正确的JDK版本、检查类文件完整性、清理和重新编译项目。
react-router 里的 Link 标签和 a 标签有什么区别
`react-router` 中的 `Link` 标签与 HTML 中的 `a` 标签的主要区别在于:`Link` 是专门为 React 应用设计的,用于实现客户端路由导航,不会触发页面的重新加载,而 `a` 标签则会刷新整个页面。使用 `Link` 可以提升应用的性能和用户体验。
如何设置 CSS 盒子模型的边框样式?
CSS盒子模型的边框样式可以通过`border`属性设置,包括边框宽度、样式和颜色。例如:`border: 2px solid red;` 设置了2像素宽的红色实线边框。也可分别设置四边,如`border-top`、`border-right`等。
在使用realloc给已分配的堆区空间追加空间时需要注意的点
使用 `realloc` 函数为已分配的堆区空间追加空间时,需要注意以下几点:1. 原有指针可能失效;2. 分配失败会返回 NULL,原有内存不变;3. 新空间可能被重新分配到其他位置。确保检查返回值并妥善处理。
如何在 Java 中创建自定义安全管理器
在Java中创建自定义安全管理器需要继承SecurityManager类并重写其方法,以实现特定的安全策略。通过设置系统安全属性来启用自定义安全管理器,从而控制应用程序的访问权限和安全行为。
实现 (5).add(3).minus(2) 功能
通过JavaScript实现类似`(5).add(3).minus(2)`的功能,定义了`NumberWrapper`类,包含`add`和`minus`方法,用于数值的增减操作并支持链式调用。示例代码展示了从5开始,先加3再减2的过程。
Java“StringIndexOutOfBoundsException”解决
Java中“StringIndexOutOfBoundsException”异常通常在字符串索引超出其边界时抛出。解决方法包括检查字符串长度、确保索引值有效,以及使用条件语句避免越界访问。
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功能发布-事件分析之漏斗分析
漏斗分析是基于事件的一种分析模型。 漏斗分析主要是对一个多步骤的场景进行的每一步的转化数据分析。可以理解为是从顶部(广泛数据)到底部(目标数据)逐步筛选和转化分析的过程。
Star Tower:智能合约的可靠保障与创新发展
Star Tower运用先进区块链技术,提供智能合约高效执行与安全保障,通过加密技术及多重防护确保数据安全,注重创新与用户体验,倡导用户参与治理,推动智能合约广泛应用与发展。
Sprunki Game 实现技术分析及介绍
**Sprunki** 是一款基于音乐创作的游戏,作为经典游戏 **Incredibox** 的粉丝改版,它采用 HTML5 和 JavaScript 构建,通过拖拽式 UI 和模块化声音系统,提供了一个创意十足的音乐创作平台。游戏支持多种设备,并融入了 CSS3 动画和 Web Audio API,增强视觉与音效同步。玩家还可以通过社交媒体分享作品,参与社区互动。Sprunki 不仅是一款游戏,更是一个开放的创作平台。
PolarDB 开源:推动数据库技术新变革
在数字化时代,数据成为核心资产,数据库的性能和可靠性至关重要。阿里云的PolarDB作为新一代云原生数据库,凭借卓越性能和创新技术脱颖而出。其开源不仅让开发者深入了解内部架构,还促进了数据库生态共建,提升了稳定性与可靠性。PolarDB采用云原生架构,支持快速弹性扩展和高并发访问,具备强大的事务处理能力及数据一致性保证,并且与多种应用无缝兼容。开源PolarDB为国内数据库产业注入新活力,打破国外垄断,推动国产数据库崛起,降低企业成本与风险。未来,PolarDB将在生态建设中持续壮大,助力企业数字化转型。
如何使用 C 语言实现高效的图形渲染?
使用 C 语言实现高效图形渲染可从选择图形库、优化数据结构与算法及利用硬件加速等方面着手。推荐使用 OpenGL 或 SDL 进行图形绘制。OpenGL 功能强大,支持 2D 和 3D 图形,需熟悉其绘图流程;SDL 则提供简单易用的接口。优化方面,合理选择数据结构如数组、哈希表等,使用高效算法如 LOD 可提升渲染速度。利用 GPU 加速和多线程渲染亦能显著提高效率。此外,纹理映射和管理也是关键,适当加载和缓存纹理,减少不必要的绘制操作如视口裁剪和背面剔除,均可增强渲染性能。
游戏开发中,C 语言的性能优势体现在哪些方面?
在游戏开发中,C 语言凭借其对硬件的直接访问和内存操作的精准控制,能够显著提升性能。它允许开发者手动管理内存,优化数据存储和读取,充分利用显卡等硬件资源,实现流畅的图形渲染和音效处理。作为一种接近底层的语言,C 语言具有高效的执行速度,适用于物理引擎和碰撞检测等高性能需求模块,并且提供了丰富的运算符和数据类型,便于实现高效的算法。此外,C 语言代码具有良好的可移植性和跨平台性,支持多种操作系统和硬件平台,减少了多平台发布的开发成本。编译器提供的优化选项和手动代码优化的灵活性进一步提升了游戏的整体性能。
Java 多线程编程详解
《Java多线程编程详解》深入浅出地讲解了Java平台下的多线程核心概念、API使用及最佳实践。从基础理论到实战案例,本书帮助读者掌握并发编程技巧,提升软件开发中的效率与性能,是Java开发者不可或缺的参考指南。
经典面试题:变量的声明和定义有什么区别
在编程领域,变量的“声明”与“定义”是经典面试题之一。声明告诉编译器一个变量的存在,但不分配内存,通常包含变量类型和名称;而定义则为变量分配内存空间,一个变量必须至少被定义一次。简而言之,声明是告知变量形式,定义则是实际创建变量并准备使用。
Java Socket原理
Java Socket原理是指在Java中通过Socket实现的网络通信的基础理论与机制。Socket是网络中不同设备间通信的一种标准方式,它允许应用程序之间通过TCP/IP等协议进行数据交换。在Java中,利用Socket编程可以方便地创建客户端与服务器端应用,实现跨网络的数据传输功能,是互联网软件开发中的重要技术之一。它支持多种通信模式,如可靠的流式套接字(TCP)和数据报式套接字(UDP)。
localStorage 和 sessionStorage 的相同与不同
`localStorage` 和 `sessionStorage` 是 HTML5 提供的两种 Web 存储机制,用于在用户的浏览器中存储数据。它们都采用键值对形式存储字符串数据,并遵循同源策略,容量约为 5-10 MB。两者均支持 `setItem`、`getItem` 等方法。主要区别在于存储期限和作用域:`localStorage` 数据持久化,适用于用户偏好设置等长期存储;`sessionStorage` 数据仅限当前会话,适用于表单信息等临时数据。根据需求选择合适的存储方式可提升用户体验和数据管理效率。
Java内置数据类型和实例的详解
Java内置数据类型分为基本和引用两类。基本数据类型包括整型(`byte`、`short`、`int`、`long`)、浮点型(`float`、`double`)、字符型(`char`)和布尔型(`boolean`),用于存储简单的数值;引用数据类型则用于存储对象的引用,包括类(如`String`)、接口和数组。掌握这两类数据类型是Java编程的基础。以下示例展示了各种数据类型的使用方法。
![](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/kyfelqq5evk44_85f3afd1a59049ecaede897e3ec32686.png)
PolarDB开源
PolarDB 是阿里云自研的云原生数据库产品家族,采用存储计算分离、软硬一体化设计,既拥有分布式设计的低成本优势,又具有集中式的易用性,可满足大规模应用场景需求。 2021年,阿里云先后宣布PolarDB PostgreSQL版与PolarDB分布式版开源,并持续推动开源版本迭代和演进,助力开发者通过开源版本快速使用阿里云数据库产品技术,并参与产品迭代中来。 开源历程参见:OpenPolarDB.com/about