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本文介绍了如何使用PolarDB、通义千问和LangChain搭建GraphRAG系统,结合知识图谱和向量检索提升问答质量。通过实例展示了单独使用向量检索和图检索的局限性,并通过图+向量联合搜索增强了问答准确性。PolarDB支持AGE图引擎和pgvector插件,实现图数据和向量数据的统一存储与检索,提升了RAG系统的性能和效果。
本文介绍了使用 PolarDB PostgreSQL兼容版的AGE插件时,在大数据量下,快速导入数据的方法。可以快速将图数据库中亿级以上的节点和边快速导入到数据库中,避免了插入边时进行查询带来的性能瓶颈。
本文以公开的保险数据集为例,示例了基于云原生数据库PolarDB上,在保险理赔场景下,执行图查询来发现异常理赔记录和欺诈团伙:例如,查询与欺诈保单有相同理赔病人的其他保单,或者找出欺诈保单的投保人社交关系,以便进行欺诈预警。PolarDB在关系型数据库的基础上,提供了图分析能力,为企业的统一数据管理和分析,提供了强有力的支撑。
文章着重介绍了PolarDB Ganos如何应用于实现实时电子围栏计算。这是一种依赖于位置技术来创建虚拟地理边界的解决方案,广泛应用于交通安全、应急管理、营销推广等多个领域。通过与阿里云实时计算Flink版产品的集成,PolarDB Ganos能够高效地进行空间计算和数据分析,显著提高了地理围栏应用的实时性和准确性。文章还提供了使用Ganos进行电子围栏计算的实际步骤、性能测试及优化建议,并强调了PolarDB Ganos在提高数据处理效率和降低成本方面的优势。
本文介绍了Ganos全新发布了动态栅格瓦片能力,帮助用户将库内栅格数据或栅格分析结果快速可视化,无需依赖类似GeoServer等空间服务中间件,技术栈短平快,使用灵活高效。
随着新能源技术的迅猛发展,低空经济已经逐步成为新的战略性新兴产业,但不同于传统的地表活动,低空活动具有立体性、区域性、融合性等特点,这些特点对于如何安全引导低空活动的顺利开展带来了一系列需要解决的技术问题。Ganos地理网格引擎提供了基于网格的路径规划能力,可以使用DEM、DSM、倾斜摄影等数据构建复杂环境下的无人机路径规划应用。
本文介绍了Ganos H3的相关功能,帮助读者快速了解Ganos地理网格的重要特性与应用实践。H3是Uber研发的一种覆盖全球表面的二维地理网格,采用了一种全球统一的、多层次的六边形网格体系来表示地球表面,这种地理网格技术在诸多业务场景中得到广泛应用。Ganos不仅提供了H3网格的全套功能,还支持与其它Ganos时空数据类型进行跨模联合分析,极大程度提升了客户对于时空数据的挖掘分析能力。
本文介绍了Ganos时空数据库在Lindorm流引擎上的全新能力与最佳实践,帮助客户解决车辆网场景中轨迹点实时聚合生成轨迹线的能力。Lindorm Ganos实现了Lindorm宽表、流、计算等引擎在时空领域的打通,支持原生时空类型与多种时空算子,支持多种不同的时空索引,不仅可用于传统的周边查询,还面向了历史轨迹的查询分析、实时地理围栏查询、点面查询等更加复杂的业务需求。
本文主要介绍Ganos实时热力聚合查询并动态输出热力瓦片能力,依托阿里云PolarDB PostgreSQL产品、ADB PostgreSQL和RDS PostgreSQL 三款数据库建设输出。
本文介绍了Ganos与云原生关系型数据库PolarDB-PG联合打造的全空间数据多态分层存储能力与最佳实践。多态分层存储将OSS对象存储直接作为PolarDB-PG数据库的一种存储介质,可以与块存储联合使用,它支持用户将整库、单表、子分区表甚至是表内的一个LOB字段存储在OSS上,达到存储降本的目的,同时保持了增删改查的全部透明,并通过多级缓存保障了性能的最少衰减。多态分层存储是一种兼顾成本、性能与易用性的全空间数据管理方案,可极大程度降低业务开发的复杂度与云资源使用成本。
本文主要介绍Ganos新增的2D矢量动态切片函数及其使用方法。新增的矢量动态切片函数能够大幅提升可视化效率,有效解决小比例尺MVT显示耗时久的问题。和PostGIS相比,小比例尺MVT的可视化效率提升可达60%以上。
阿里云时空数据库Ganos于2023云栖大会发布了年度大版本v6.0和可视化产品Atlas,欢迎体验
本文介绍了阿里云多模态时空数据库Ganos三维引擎在交通领域的专题应用,帮助业务侧快速实现三维地形与高精路网的自动贴合。Ganos三维引擎支持三大类存储结构:表面网格模型、体网格模型与3D实景模型,其中表面网格模型(SFMesh)提供了三维地形数据的存储能力,同时提供了与矢量三维(Polygon3D)的贴合功能,帮助用户降低交通领域三维数据生产处理的难度。
特别邀请您来参加杭州2023云栖大会,莅临本次大会中由Ganos团队主办的专题Session——《存算显一体化全空间数据管理》,时间在2023年10月31日 16:20~17:20,地点在D4-8会场
本文介绍了阿里云多模态时空数据库Ganos三维引擎在BIM数据管理中的应用。Ganos三维引擎支持三大类存储结构:表面网格模型、体网格模型与3D实景模型,其中表面网格模型(SFMesh)用于存储带有语义的类BIM精细化三维模型,同时提供了空间索引、分析算子、导入工具、可视化支撑等功能,本文详细介绍表面网格模型应用于IFC格式的BIM数据管理与可视化等功能。
本文介绍了使用PolarDB-PG数据库配合Ganos时空数据库引擎,不借助第三方工具仅利用SQL语句快速管理与展示遥感影像数据的一种方法。Ganos共提供两种影像免切浏览的方法,一种使用窗口范围获取影像数据展示,另一种通过固定瓦片范围获取影像数据展示,本文详细介绍第一种方法并提供了前后端实操代码帮助用户可以快速理解Ganos Raster的使用细节。
本文介绍了Ganos提供的矢量、栅格数据高效入库方法,帮助用户快速理解云原生数据库空间数据的写入方案,以便更好的使用Ganos矢栅数据的处理能力。
本文介绍了基于阿里云多模态时空数据库Ganos三维引擎构建可视域分析与阴影率分析的应用方法。Ganos三维引擎支持三大类存储结构:表面网格模型、体网格模型与3D实景模型,其中表面网格模型用于存储带有语义的类BIM的精细化三维模型,体网格模型用于存储地质体等非匀质“场”类三维模型,3D实景模型用于存储倾斜摄影、精白模等用于渲染的三维模型,三种存储结构都提供了原生数据类型、空间索引、分析算子、导入导出工具、可视化支撑等功能,为数字孪生类应用提供闭环的存算显能力。
本文介绍了阿里云多模态时空数据库Ganos三维引擎在倾斜摄影数据管理中的应用。Ganos三维引擎支持三大类存储结构:表面网格模型、体网格模型与3D实景模型,其中表面网格模型用于存储带有语义的类BIM精细化三维模型,体网格模型用于存储地质体等非匀质“场”类三维模型,3D实景模型用于存储倾斜摄影、精白模等用于渲染的三维模型,三种存储结构都提供了原生数据类型、空间索引、分析算子、导入导出工具、可视化支撑等功能,为数字孪生类应用提供闭环的存算显能力,本文重点介绍基于3D实景模型开展倾斜摄影数据管理与可视化等功能。
本文介绍了Ganos轨迹引擎的采样点处理能力,包含轨迹过滤、轨迹切分、轨迹重采样和轨迹简化等,帮助用户快速掌握移动对象的预处理方法,提升业务开发的便捷性。
本文介绍了由阿里云联合阿里巴巴达摩院数据库与存储实验室研发的多模态时空数据库Ganos之栅格引擎(Ganos Raster)在水利/气象领域的分析场景应用。Ganos通过在数据库中原生内置影像与格网数据的存储、检索与分析能力,为气象、水利、资源管理、应急、传媒等客户提供海量栅格数据的分析挖掘能力。通过阅读本文,用户可以更好的理解Ganos栅格模型的存储结构与相关分析能力,助力业务开发走向便捷。
本文介绍了Ganos时空数据库在Lindorm流引擎上的全新能力与最佳实践,帮助客户解决车辆网场景中实时时空数据分析的需求。Lindorm Ganos实现了Lindorm宽表、流、计算等引擎在时空领域的打通,支持原生时空类型与多种时空算子,支持多种不同的时空索引,不仅可用于传统的周边查询,还面向了历史轨迹的查询分析、地理围栏查询、点面查询等更加复杂的业务需求。
本文介绍了由阿里巴巴达摩院数据库与存储实验室研发的多模态时空数据库Ganos轨迹引擎在运输车辆位置分析中的应用场景。Ganos通过在数据库中原生内置移动对象的存储、检索与分析能力,打造了全球首个移动对象数据库,为交通、物流、出行、生活服务类客户提供海量轨迹数据的分析挖掘能力。通过阅读本文,用户可以更好的理解Ganos轨迹模型的存储结构与轨迹引擎的相关能力,助力业务开发走向便捷。
本文介绍了由阿里巴巴独立研发的多模态时空数据库组件Ganos的2D和3D矢量快显功能。其中,2D矢量快显功能可用于对亿级规模2D矢量数据的高效可视化。Ganos的2D矢量快显快显功能解决了传统切片方案切片时间长和切片存储开销大两大痛点,并且支持局部更新,相较于现有系统,在效率、存储开销以及功能丰富性上都有很大提升。本文以实例的形式介绍了如何创建和更新2D矢量金字塔,以及如何返回切片等功能。通过参考本文,用户可以很快上手体验这一功能。Ganos的3D矢量可视化功能通过对2D矢量切片进行扩展,使其能够支持Geometry3D数据的可视化,可用于可视化大范围3D场景。
Lindorm作为一款阿里云推出的云原生超融合多模数据库,包含了流引擎、宽表引擎、对象引擎、搜索引擎等。最新发布的Lindorm已经深度融合了达摩院空天数据库引擎Ganos(Lindorm Ganos),可以一站式的解决海量轨迹场景的存储和各类查询需求,本文通过对Lindorm Ganos在常用的时空场景进行测试,用过程和实际的数据展示Lindorm Ganos的具备的能力和特性。
Lindorm 多模数据库提供宽表、时序、搜索、文本、空间等多种数据模型,面向互联网、IoT、车联网等场景,是阿里巴巴核心业务提供关键支撑的数据库之一。Lindorm Ganos 将 Ganos 对时空数据的处理能力深度融合到 Lindorm 中,提供原生的时空数据类型和时空算子,内置时空主键索引和时空二级索引,将时空算子下推并优化了查询计划,可以很好地满足车联网业务对轨迹、位置、范围等数据处理的需求。针对轨迹距离计算场景,Lindorm Ganos 内置 ST_Length_Rows 函数来高效实现轨迹距离计算。
阿里云云原生超融合多模数据库Lindorm广泛支持宽表、时序、对象、文本、队列、空间等多种数据模型,Lindorm Ganos作为Lindorm的时空引擎,将达摩院空天数据库引擎的时空数据库技术与Lindorm深度融合,为Lindorm提供了一站式解决海量轨迹场景的存储和各类查询问题的能力。本文介绍Lindorm Ganos在轨迹出入点统计应用场景下的解决方案和能力优势。