大数据
讲述数据获取、存储、管理、分析的方方面面，关注软件、实践、生态，挖掘最新的前沿技术，同时也思考大数据与AI和云计算的深度结合。
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Snowflake 上的智能体 RAG | 技术实践
原生工作流以及统一的语义层融合在一起，以流畅、安全、智能的数据云形式交付。我对其最近推出的强大功能印象深刻，特别是它们如何简化复杂的能力，使其更适合企业级应用。
从 RDBMS 到 Snowflake 的复制 | 技术实践
传统方法存在发生内存不足错误和资源利用低效的风险
情境丰富型 AI 智能体的一键式解决方案：Snowflake Intelligence 与 Cortex 知识扩展 | 技术趋势
这些强大的 AI 创新，其价值取决于所能获取的信息。
Snowflake 中的数据概况：在清理之前发现数据中的混乱 | 技术实践
分析工程并不是关于完美的数据，而是将不可靠的输入转化为值得信赖的内容
Snowflake AI+ 数据 2025 年十大预测（下） | 技术趋势
AI 正在证明其存在的长久价值
Snowflake AI+ 数据 2025 年十大预测（上） | 技术趋势
有了 Snowflake，可以让人们在同一个平台把人工智能利用起来
GenAI 退烧后，这家企业正在用 “数据平台” 重构 AI2B 的底层逻辑
当 GenAI 从 C 端热闹走向 B 端落地，企业级 AI 的重点，是不是该变了？
【AI 技术周 - 第三期】从被动存储到主动决策：AI 如何驱动数据库与大数据智能进化
AI 与大数据正以前所未有的深度融合，重塑着千行百业。如何让数据真正“开口说话”？如何构建高效、稳定且经济的 Data+AI 平台？这不仅是技术挑战，更是决定企业未来竞争力的核心命题。
在 Snowflake 上搭建 Spark Connect 引擎：技术细节深度拆解 | 技术实践
实现了客户端接口与 Spark 执行引擎的解耦
实时大规模变更数据捕获：Openflow 数据库复制架构的技术解析 | 技术趋势
传统的变更数据捕获（CDC）实施方案面临复杂的工程挑战
企业将智能体 AI 工作负载投入生产的三条成熟路径 | 技术趋势
没有数据战略，就没有 AI 战略
长安福特引入阿里云 ClickHouse 构建 CDP 平台，降本 40% 实现精准营销
解决了业务高峰期的资源瓶颈问题，且成本较自建集群降低 40%
Google Spanner 再出新招：单库同时处理事务和分析，效果如何？
Google 为 Spanner 推出列式引擎，实现单库同时处理 OLTP 与 OLAP，性能最高提升 200 倍。
直击调参痛点！负载压缩加速调参落地
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提升事务处理效率新招：“热点感知”+“组锁模式”！
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隔离级别事务 bug 捕获率 91.4%！WSS 成利器，串行比对判错超直接
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颠覆认知：大模型训练过程的本质就是数据压缩！
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戳中智能查询生成痛点！真实性 + 覆盖性不足催生新需求，大模型入场仍有挑战
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以数生智，以智驭数：GenAI 新常态下的企业数据之道 | 矩阵起源产品发布会重磅启幕
一场真正面向未来的智能变革，从真正掌控数据开始。
面向 GenAI 的数据智能底座白皮书
在 GenAI 时代，数据不再只是用来查询和分析的资产，而是构建企业专属 AI 应用的基础。只有构建统一、多模态、AI-Ready 的数据底座，企业才能真正释放 AI 的潜力，实现智能体的持续进化与业务的高效增长。
企业落地 NL2SQL，需要的是「AI-ready Data」和「小模型」
当 NL2SQL 从 Demo 走向生产，关键不在“更大的模型”，而是“更干净的数据底座 + 更小的专用模型 + 更可控的工程化流程”。
圆桌研讨：《共话数据库发展新路径：人才、产业与技术研讨》| 腾讯云数据库 DBTalk
围绕人才培养、产学研合作、未来数据库发展方向三个方向展开讨论。
数据库事务一致性验证问题： 前沿技术与发展趋势探讨
事务是数据库系统中的核心概念，是支撑在线交易顺利进行的关键技术。事务 ACID 特性中的“隔离性”要求并发事务互不干扰，以防止上层业务产生数据异常。
SIGMOD 25’TXSQL 内核热点更新优化
TXSQL 实现了高达 7 倍的性能提升，同步场景下性能提升更明显
查询生成与查询优化技术： 人工智能赋能视角
首先，探讨基于大模型技术的查询生成技术。其次，探讨基于深度学习的前沿查询优化技术。最后，对未来发展趋势进行展望与讨论。
面向数据库参数调优的负载压缩
生成推荐参数配置。评估参数配置性能。调整优化模型。
跨域数据的压缩技术: 从数据库存储到大语言模型优化
通过对跨域数据压缩技术的系统介绍，分析新应用对于压缩技术带来的新挑战，并对压缩技术的发展进行展望。
Netflix 如何重新定义视频、音频和文本的数据工程
Netflix 推出了一个新的工程专业化领域——媒体机器学习数据工程（Media ML Data Engineering），以及一个旨在大规模处理视频、音频、文本和图像资产的媒体数据湖。早期成果包括在标准化媒体上训练的更丰富的机器学习模型、更快的评估周期，以及对创意工作流程的更深入洞察。
货拉拉大数据存储实践与 AI 时代的应对
上的灾备、迁移实践经验。时代的到来，给存储领域带来了新的挑战，我们将探讨这些挑战，并展示货拉拉如何联合腾讯云打造创新的解决方案。
ClickHouse 内部的全文搜索：快速、原生、列式架构
我们在 ClickHouse 中彻底重构了全文搜索功能，性能更高、更轻量，并且与列式数据库架构深度融合。
