Category: Database

本文通过 Peak3 公司采用 Amazon Aurora Serverless v2 的实践历程，深入探索了 Amazon Aurora Serverless v2 的扩展性、性能、数据库切换等多个维度的表现。

本文介绍了如何使用无服务架构，将 Amazon Timestream for InfluxDB 中的历史数据归档到 Amazon S3，并使用 Amazon Athena 进行查询，该方案满足了长期数据存储的合规要求，在降低了存储成本的同时保证数据易于查询。

Performance Schema 提供了更全面、更细粒度的性能数据，同时对系统性能的影响也更小，可以统计 SQL 的执行频率和延迟。

本文主要介绍 Amazon ElastiCache Redis 数据库连接池优化技巧，通过使用 Redisso […]

本文主要介绍后端程序开发过程中，有关 Amazon DocumentDB 连接池优化的最佳实践，希望可以帮助大家设计一个高性能、高可用的 DocumentDB 连接池。它能够在 DocumentDB 维护期间完成个位数秒级自愈，保证后端应用依然近乎无感的对外提供服务。

本文通过详细的步骤，讲述 Aurora MySQL 2（兼容 MySQL 5.7）通过蓝绿部署方式升级后，Canal 同步的状态以及问题并提出如何保持 Canal CDC 正常的数据同步。

本文主要介绍 Amazon RDS 和 Amazon Aurora 数据库连接池优化技巧，通过对数据库集群原理的解读和连接池参数的合理设置，希望可以帮助大家设置一个个位数秒级切换的关系型数据库长连接池，最大程度的减少数据库集群维护对业务造成的影响。

 今天，我们宣布 Amazon Aurora PostgreSQL Limitless Database 正 […]

在这篇博客中，我们将讨论使用双路召回的方式来优化医疗文献检索。其一是利用大模型对所有医疗文献的摘要进行 embedding，输出的向量数据存储到向量数据库；用户检索时，把用户输入的医疗术语进行 embedding 向量化，在向量数据库中进行相似性检索，找到最相似的文档。其二是通过对文献的摘要提取关键字，存入 Aurora PostgreSQL 中并创建倒排索引，实现对用户输入进行全文检索。两种方法结合，提高文档召回的精确度，缩小上图中的 Medical data 的范围和尺寸，达到减少幻觉并降低 token 数的诉求。

1. 前言 Amazon ElastiCache 是一种 Web 服务，可让用户在云中轻松设置、管理和扩展分布 […]