- 故障现象长事务在数据库的表现是session持续时间长，期间可能伴随cpu、内存升高，严重可导致数据库整体响应缓慢，业务无法正常运行。故障原因可能原因有以下：大量的锁竞争。执行了比较耗时的SQL。处理方法步骤 1 登录CN节点，gsql连接数据库。gsql -d postgres -p 8000 -U user -W password -r说明：集中式实例登录主DN节点。步骤 2 ... 故障现象长事务在数据库的表现是session持续时间长，期间可能伴随cpu、内存升高，严重可导致数据库整体响应缓慢，业务无法正常运行。故障原因可能原因有以下：大量的锁竞争。执行了比较耗时的SQL。处理方法步骤 1 登录CN节点，gsql连接数据库。gsql -d postgres -p 8000 -U user -W password -r说明：集中式实例登录主DN节点。步骤 2 ...
- 问题现象业务sql执行时间较长，需要通过smp增加并行提升执行效率，通过hint 方式， 发现query_dop 不生效。以下是sql及对应执行计划、相关表表结构。执行计划select表结构insert表结构技术背景针对上述SQL案例，smp使用有如下约束条件，如下：1. 当function为易变函数，smp不生效， 需要将function调整为i函数。2. 当function不能下推到dn... 问题现象业务sql执行时间较长，需要通过smp增加并行提升执行效率，通过hint 方式， 发现query_dop 不生效。以下是sql及对应执行计划、相关表表结构。执行计划select表结构insert表结构技术背景针对上述SQL案例，smp使用有如下约束条件，如下：1. 当function为易变函数，smp不生效， 需要将function调整为i函数。2. 当function不能下推到dn...
- 问题现象数据磁盘使用率不均衡原因分析客户环境为分布式环境3C3D，从监控指标分析，dn_6001、dn_6002、dn_6003分片的磁盘使用率比其他2个分片高。怀疑是数据分布不均匀导致。分析过程1. 登录到数据库节点，执行如下命令查看数据盘使用率，数据目data1的使用率10%，其他数据目录均为2%。gs_ssh -c "df -h"2. 进入到数据目录data1下，执行如下命令查看文件大... 问题现象数据磁盘使用率不均衡原因分析客户环境为分布式环境3C3D，从监控指标分析，dn_6001、dn_6002、dn_6003分片的磁盘使用率比其他2个分片高。怀疑是数据分布不均匀导致。分析过程1. 登录到数据库节点，执行如下命令查看数据盘使用率，数据目data1的使用率10%，其他数据目录均为2%。gs_ssh -c "df -h"2. 进入到数据目录data1下，执行如下命令查看文件大...
- Aloudata Agent 是 Aloudata 推出的一套分析决策智能体，将 NoETL 明细语义层作为数据底座，以指标为中心进行语义一致的对话式数据分析。通过自然语言即刻获取数据结果，支持智能数据结果解读，以及智能多维归因和因子归因分析，让企业深层次洞察异常数据波动原因。 Aloudata Agent 是 Aloudata 推出的一套分析决策智能体，将 NoETL 明细语义层作为数据底座，以指标为中心进行语义一致的对话式数据分析。通过自然语言即刻获取数据结果，支持智能数据结果解读，以及智能多维归因和因子归因分析，让企业深层次洞察异常数据波动原因。
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- 近 80% 的企业已将或正在将生成式 AI 集成到商业智能与分析中，ChatBI 正由“可选”升级为“企业数字化标配” 近 80% 的企业已将或正在将生成式 AI 集成到商业智能与分析中，ChatBI 正由“可选”升级为“企业数字化标配”
- 在实时数据处理领域，Apache Flink 作为一款强大的流处理引擎，其 SQL 接口（Flink SQL）让开发者无需深入编写复杂代码，即可通过熟悉的 SQL 语法实现高效的数据分析。尤其在实际生产环境中，Flink 常需与外部系统（如消息队列 Kafka、关系型数据库 MySQL）无缝集成，以构建端到端的数据流水线。本文将聚焦于 Flink SQL 如何连接这些外部系统，通过实战案例帮... 在实时数据处理领域，Apache Flink 作为一款强大的流处理引擎，其 SQL 接口（Flink SQL）让开发者无需深入编写复杂代码，即可通过熟悉的 SQL 语法实现高效的数据分析。尤其在实际生产环境中，Flink 常需与外部系统（如消息队列 Kafka、关系型数据库 MySQL）无缝集成，以构建端到端的数据流水线。本文将聚焦于 Flink SQL 如何连接这些外部系统，通过实战案例帮...
- 这份最新的《NoETL to Trusted AI》白皮书将进一步深入厘清以下几个核心问题，并为您揭示通往可信数据智能体的可行路径。 这份最新的《NoETL to Trusted AI》白皮书将进一步深入厘清以下几个核心问题，并为您揭示通往可信数据智能体的可行路径。
- 在“数据即石油”的时代，企业每天产生的数据量以TB甚至PB计。然而，原始数据本身并无价值——它如同深埋地下的原油，唯有经过开采、提炼与精制，才能转化为驱动业务增长的燃料。这一转化过程，离不开三大核心技术支柱：大数据处理框架（如 Hadoop 与 Spark）、灵活的数据存储模型（SQL 与 NoSQL），以及高效的数据可视化能力。它们分别对应着数据的“炼油厂”、“储油罐”与“仪表盘”，共同构... 在“数据即石油”的时代，企业每天产生的数据量以TB甚至PB计。然而，原始数据本身并无价值——它如同深埋地下的原油，唯有经过开采、提炼与精制，才能转化为驱动业务增长的燃料。这一转化过程，离不开三大核心技术支柱：大数据处理框架（如 Hadoop 与 Spark）、灵活的数据存储模型（SQL 与 NoSQL），以及高效的数据可视化能力。它们分别对应着数据的“炼油厂”、“储油罐”与“仪表盘”，共同构...
- 在实时数据处理领域，Apache Flink 作为领先的流计算引擎，其 SQL 接口极大降低了开发门槛。流数据本质是无限、无界的，直接对全量数据聚合既不现实也无意义。窗口函数正是解决这一问题的核心机制——它将无限流切割为有限的“窗口”，使聚合操作变得可行。Flink SQL 通过简洁的语法封装了复杂的窗口逻辑，让开发者无需编写底层代码即可实现高效流处理。本文将深入浅出地解析三种关键窗口类型：... 在实时数据处理领域，Apache Flink 作为领先的流计算引擎，其 SQL 接口极大降低了开发门槛。流数据本质是无限、无界的，直接对全量数据聚合既不现实也无意义。窗口函数正是解决这一问题的核心机制——它将无限流切割为有限的“窗口”，使聚合操作变得可行。Flink SQL 通过简洁的语法封装了复杂的窗口逻辑，让开发者无需编写底层代码即可实现高效流处理。本文将深入浅出地解析三种关键窗口类型：...
- 此时此刻，站在 Data 和 AI 的十字路口，我不禁扪心自问：是创造还是涅灭，大数据如何通往大模型，数据资产如何成为 AI 资产？是廿年戎马终归碌碌无为，还是四载厚积一朝破茧成蝶——让 Aloudata 成为大数据通往大模型的钥匙，开启数据智能变革的黄金十年。 此时此刻，站在 Data 和 AI 的十字路口，我不禁扪心自问：是创造还是涅灭，大数据如何通往大模型，数据资产如何成为 AI 资产？是廿年戎马终归碌碌无为，还是四载厚积一朝破茧成蝶——让 Aloudata 成为大数据通往大模型的钥匙，开启数据智能变革的黄金十年。
- 引言：数据库管理工具与国产数据库的融合趋势如今数字化转型的脚步越来越快，国产数据库在企业级应用里的地位越来越重要。为啥呢？因为像金仓数据库（KingbaseES）这样的国产数据库，不光性能稳定、架构安全，还特别贴合本土业务的需求，现在已经在金融、政务、能源这些关键行业扎下根了，扛起了海量数据存储和高并发事务处理的大旗。不过啊，数据库要想跑得顺，离不开好用的管理工具。要是还靠传统的命令行操作，... 引言：数据库管理工具与国产数据库的融合趋势如今数字化转型的脚步越来越快，国产数据库在企业级应用里的地位越来越重要。为啥呢？因为像金仓数据库（KingbaseES）这样的国产数据库，不光性能稳定、架构安全，还特别贴合本土业务的需求，现在已经在金融、政务、能源这些关键行业扎下根了，扛起了海量数据存储和高并发事务处理的大旗。不过啊，数据库要想跑得顺，离不开好用的管理工具。要是还靠传统的命令行操作，...
- 在当今数据驱动的时代，企业对实时数据处理的需求日益迫切。传统的批处理模式已无法满足业务对数据新鲜度的要求——用户期望在订单生成、库存变动或用户行为发生的瞬间就能触发分析或决策。而这一切的核心挑战在于：如何高效捕获数据库的实时变更？Change Data Capture（CDC，变更数据捕获）技术应运而生，它能精准捕捉数据库的插入、更新、删除操作，为实时数据管道提供“血液”。Apache Fl... 在当今数据驱动的时代，企业对实时数据处理的需求日益迫切。传统的批处理模式已无法满足业务对数据新鲜度的要求——用户期望在订单生成、库存变动或用户行为发生的瞬间就能触发分析或决策。而这一切的核心挑战在于：如何高效捕获数据库的实时变更？Change Data Capture（CDC，变更数据捕获）技术应运而生，它能精准捕捉数据库的插入、更新、删除操作，为实时数据管道提供“血液”。Apache Fl...
- 在快速迭代的现代软件开发中，测试环节常常是瓶颈所在。测试工程师们面临着诸多挑战：需求理解偏差：手动阅读冗长的需求文档，容易产生误解。用例设计耗时：覆盖各种正常、异常场景的测试用例设计，繁琐且容易遗漏。重复性劳动：回归测试、环境检查等重复性工作消耗大量精力。缺陷报告低效：撰写清晰、准确的缺陷报告需要反复沟通和确认。如何破局？AI，特别是大语言模型（LLM）为我们提供了新的思路。然而，直接使用通... 在快速迭代的现代软件开发中，测试环节常常是瓶颈所在。测试工程师们面临着诸多挑战：需求理解偏差：手动阅读冗长的需求文档，容易产生误解。用例设计耗时：覆盖各种正常、异常场景的测试用例设计，繁琐且容易遗漏。重复性劳动：回归测试、环境检查等重复性工作消耗大量精力。缺陷报告低效：撰写清晰、准确的缺陷报告需要反复沟通和确认。如何破局？AI，特别是大语言模型（LLM）为我们提供了新的思路。然而，直接使用通...
- 一款优秀的 AI 数据分析工具应成为“决策引擎”，将数据转化为可执行的分析洞察和行动建议，形成“智能问数-归因分析-决策建议”的完整闭环。 一款优秀的 AI 数据分析工具应成为“决策引擎”，将数据转化为可执行的分析洞察和行动建议，形成“智能问数-归因分析-决策建议”的完整闭环。
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