MPP 架构与 Hadoop 架构技术选型指南
MPP架构与Hadoop架构是处理海量数据的两大选择。MPP通过大规模并行处理实现快速查询响应，适用于企业级数据仓库和OLAP应用；Hadoop则以分布式存储和计算为核心，擅长处理非结构化数据和大数据分析。两者各有优劣，MPP适合结构化数据和高性能需求场景，而Hadoop在扩展性和容错性上表现更佳。选择时需综合考虑业务需求、预算和技术能力。
深入剖析 OALP 与 OLTP：概念、区别、技术、场景
本文深入剖析了OLTP（在线事务处理）与OLAP（在线分析处理）的概念、区别、技术及应用场景。OLTP专注于实时业务操作，确保数据一致性和高效性，适用于金融、电商等行业；OLAP则侧重于历史数据分析，支持复杂查询和多维分析，助力企业决策。两者在数据特点、系统设计、用户类型及数据库设计上存在显著差异。合理结合OLTP和OLAP，可提升企业的运营效率和决策水平。
Doris 架构原理及核心特性详解
Doris 是百度内部孵化的OLAP项目，现已开源并广泛应用。它采用MPP架构、向量化执行引擎和列存储技术，提供高性能、易用性和实时数据处理能力。系统由FE（管理节点）和BE（计算与存储节点）组成，支持水平扩展和高可用性。Doris 适用于海量数据分析，尤其在电商、游戏等行业表现出色，但资源消耗较大，复杂查询优化有局限性，生态集成度有待提高。
ClickHouse 架构原理及核心特性详解
ClickHouse 是由 Yandex 开发的开源列式数据库，专为 OLAP 场景设计，支持高效的大数据分析。其核心特性包括列式存储、字段压缩、丰富的数据类型、向量化执行和分布式查询。ClickHouse 通过多种表引擎（如 MergeTree、ReplacingMergeTree、SummingMergeTree）优化了数据写入和查询性能，适用于电商数据分析、日志分析等场景。然而，它在事务处理、单条数据更新删除及内存占用方面存在不足。
StarRocks 原理详解：探索高效 OLAP 的奥秘
StarRocks 是一款高性能分析型数据仓库，采用向量化、MPP架构、CBO等技术，实现多维、实时、高并发的数据分析。它支持从各类数据源高效导入数据，兼容MySQL协议，并具备水平扩展、高可用等特性，广泛应用于实时数仓、OLAP报表等场景。StarRocks 解决了传统数仓在查询性能、数据导入、扩展性和灵活性等方面的挑战，助力企业实现数据驱动的决策。其分布式架构和智能物化视图等功能显著提升了查询效率，适用于大数据生态中的各种复杂需求。
无缝集成 MySQL，解锁秒级数据分析性能极限
在数据驱动决策的时代，一款性能卓越的数据分析引擎不仅能提供高效的数据支撑，同时也解决了传统 OLTP 在数据分析时面临的查询性能瓶颈、数据不一致等挑战。本文将介绍通过 AnalyticDB MySQL + DTS 来解决 MySQL 的数据分析性能问题。
AnalyticDB PostgreSQL版：Data+AI 时代的企业级数据仓库
AnalyticDB PostgreSQL版是面向Data+AI时代的企业级数据仓库，涵盖产品架构、核心技术、客户案例及功能发布四大部分。产品架构包括数据分析和AI/ML的存储与计算优化；核心技术涉及高性能实时引擎Beam、向量化执行引擎Laser及优化器Orca；客户案例展示了丝芙兰和领跑汽车的应用；新功能如pgsearch全文检索和In-Database AI/ML进一步提升了性能与易用性。
AnalyticDB MySQL版：云原生离在线一体化数据仓库支持实时业务决策
AnalyticDB MySQL版是阿里云推出的云原生离在线一体化数据仓库，支持实时业务决策。产品定位为兼具数据库应用性和大数据处理能力的数仓，适用于大规模数据分析场景。核心技术包括混合负载、异构加速、智能弹性与硬件优化及AI集成，支持流批一体架构和物化视图等功能，帮助用户实现高效、低成本的数据处理与分析。通过存算分离和智能调度，AnalyticDB MySQL可在复杂查询和突发流量下提供卓越性能，并结合AI技术提升数据价值挖掘能力。
Hologres Serverless Computing 快速入门
本文自阿里云智能- Hologres 团队恒定的分享，主题是 Hologres Serverless Computing 快速入门，主要包括以下内容：
1. Hologres Serverless Computing 架构介绍
2. Hologres Serverless Computing 使用入门