数据治理之元数据管理的利器——Atlas入门宝典（一）
随着数字化转型的工作推进，数据治理的工作已经被越来越多的公司提上了日程。作为Hadoop生态最紧密的元数据管理与发现工具，Atlas在其中扮演着重要的位置。但是其官方文档不是很丰富，也不够详细。所以整理了这份文档供大家学习使用。
DataV Atlas深度解析与实战应用：打造个性化地理信息可视化
阿里云DataV的Atlas功能专注于地理信息可视化，提供范围选择、边界生成和层级展示等工具，助用户轻松创建专业地图应用。通过代码示例展示了如何用Geo组件展示中国省份销售数据，强调了数据安全和性能优化的重要性。DataV Atlas简化了复杂地理信息的展示，提升了数据洞察的直观性和美感。【6月更文挑战第19天】
探索云原生数据库：MongoDB Atlas 的实践与思考
【10月更文挑战第21天】本文探讨了MongoDB Atlas的核心特性、实践应用及对云原生数据库未来的思考。MongoDB Atlas作为MongoDB的云原生版本，提供全球分布式、完全托管、弹性伸缩和安全合规等优势，支持快速部署、数据全球化、自动化运维和灵活定价。文章还讨论了云原生数据库的未来趋势，如架构灵活性、智能化运维和混合云支持，并分享了实施MongoDB Atlas的最佳实践。
Java使用sql查询mongodb
通过MongoDB Atlas Data Lake或Apache Drill，可以在Java中使用SQL语法查询MongoDB数据。这两种方法都需要适当的配置和依赖库的支持。希望本文提供的示例和说明能够帮助开发者实现这一目标。
通过MongoDB Atlas 实现语义搜索与 RAG——迈向AI的搜索机制
MongoDB Atlas 的向量搜索功能为语义搜索和 RAG 提供了一个高效的数据库管理平台。在这个全新的应用场景下，Atlas 的向量检索能力支持开发者实现高效的知识检索和增强型生成应用，使其在智能客服、知识问答、个性化推荐等场景中大放异彩。结合生成式模型的 RAG 应用，MongoDB Atlas 提供了从数据存储到智能生成的完整解决方案，展现出其在现代应用中的巨大潜力。希望本文能够帮助大家更好地理解 MongoDB Atlas 的语义搜索功能和 RAG 的实际应用。
只有锻炼思维才能可持续地解决问题，只有思维才是真正值得学习和分享的核心要素。如果这篇博客能给您带来一点
Lindorm全文索引技术介绍
随着云原生、5G/IOT时代的到来，数据已经成为企业的重要资产，企业客户除了要求数据库能够“存得起”数据外，更加期望数据可以“看得见”，本文将介绍云原生多模数据库Lindorm的全文索引特性，基于Lucene构建倒排索引和列式存储，提供高效的多维查询、文本检索、统计分析能力，让数据更加可见。
