内附源码|头部基模企业信赖之选——DMS+Lindorm智能搜索方案
本文为数据库「拥抱Data+AI」系列连载第6篇,该系列是阿里云瑶池数据库面向各行业Data+AI应用场景,基于真实客户案例&最佳实践,展示Data+AI行业解决方案的连载文章。 本篇针对企业构建智能搜索服务的痛点,介绍如何利用阿里云Data+AI解决方案构建一站式AI搜索服务,深入分析了DMS+Lindorm的智能搜索解决方案。 1、智能搜索成为信息消费的趋势...
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Lindorm轨迹生成方案
在车联网场景中,为了方便分析和预测,车辆的实时位置点会被聚合为一条轨迹线,每产生一个新的位置点都会被追加至轨迹线中。因为位置点是实时上传的且数据量较大,所以数据库在处理追加数据的操作时通常会消耗大量的IO。为解决这一问题,Lindorm Ganos时空服务结合Lindorm流引擎的实时计算能力,提供了轨迹生成方案。本文介绍轨迹生成的技术实现和实际操作步骤。
电子围栏方案
电子围栏也被称为电子警报系统,多用于城市规划、交通调度等数据量大、实时性更强的场景。如果您需要实时调度和管理车辆,可以依据本方案的操作步骤,使用Lindorm Ganos时空函数计算和判断车辆实时位置和地理围栏的关系,实现对车辆的精确监控。
这个场景类似于实时数仓的结果宽表,如果我只使用polardb mysql,有好的更新方案吗?
我现在有这样的场景:有一个商品宽表,字段100个,数据量1亿,更新频率较高,可能会有某字段的全量数据更新,现在的瓶颈主要在写入 这个场景类似于实时数仓的结果宽表,如果我只使用polardb mysql,有好的更新方案吗?
阿里云Lindorm联合智臾科技发布金融高频交易数据量化分析与处理方案
金融市场L1/L2的报价和交易数据是量化交易研究非常重要的数据,随着数字业务快速演进,具有时序特征的交易数据激增,对底层数据库和量化分析系统提出了更高的要求。传统的关系数据库支撑这样的数据量级,即便分库分表,查询性能也远远无法达到要求。常用列存NoSQL数据库可以解决这个数据量级的存储,但是这类通用的存储引擎缺乏对时序数据的友好支持,在查询和计算方面都存在严重的不足,且无法支持对量化金融场景实时....
![阿里云Lindorm联合智臾科技发布金融高频交易数据量化分析与处理方案](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/3b7a44217d994276af5e9bd433967556.png)
阿里云Lindorm联合智臾科技发布 金融高频交易数据量化分析与处理方案
金融市场L1/L2的报价和交易数据是量化交易研究非常重要的数据,随着数字业务快速演进,具有时序特征的交易数据激增,对底层数据库和量化分析系统提出了更高的要求。传统的关系数据库支撑这样的数据量级,即便分库分表,查询性能也远远无法达到要求。常用列存NoSQL数据库可以解决这个数据量级的存储,但是这类通用的存储引擎缺乏对时序数据的友好支持,在查询和计算方面都存在严重的不足,且无法支持对量化金融场景实时....
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