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。
本文浅析了MySQL Join Reorder算法的流程，cost计算，剪枝算法等，希望通过本文能帮助大家了解MySQL优化器生成执行计划的具体流程。
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。
本文从“空间”这一维度，聊一聊PolarDB-X在跨空间部署能力上的不断发展和延伸，以及在不同空间范围下的高可用和容灾能力，并着重介绍一下最新的产品能力——GDN(Global Database Network)。
数据库系统到底是怎么进行并发访问控制的？本文以 MySQL 8.0.35 代码为例，尝试对 MySQL 中的并发访问控制进行整体介绍。
阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL（ADB-M)与被OpenAI收购的实时分析数据库Rockset对比，两者在架构设计上有诸多相似点，例如存算分离、实时写入等，但ADB-M在多个方面展现出了更为成熟和先进的特性。ADB-M支持更丰富的弹性能力、强一致实时数据读写、全面的索引类型、高吞吐写入、完备的DML和Online DDL操作、智能的数据生命周期管理。在向量检索与分析上，ADB-M提供更高检索精度。ADB-M设计原理包括分布式表、基于Raft协议的同步层、支持DML和DDL的引擎层、高性能低成本的持久化层，这些共同确保了ADB-M在AI时代作为实时数据仓库的高性能与高性价比
本文主要就Dubbo应用如何接入服务网格、获得各项云原生能力进行了探讨，并提出了最佳实践以及过渡两种实践场景。我们首先推荐您使用Dubbo社区提供的最佳实践场景来接入服务网格，在必要时可以通过过渡方案来向最佳实践方案逐步实现过渡。