PolarDB-X 如 何 做 生 态兼 容 好的 MySQL 兼容性可以做到什么程度 胡中泉（舟济） 阿里云数据库解决方案架构师为什么要兼容 MySQL 01 The longer you look back, the farther you can look forward.也从阿里巴巴的“去IOE”运动说起 业务驱动下的分布式技术实践之路 5月17日，支付宝最后一台小型 机下线标志去IOE落下帷幕

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 41 2.2.2 兼容性变更 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 64 2.2.7 改进提升 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 73 2.4 与 MySQL 兼容性对比 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 36 2.2.2 兼容性变更 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 59 2.2.7 改进提升 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 68 2.4 与 MySQL 兼容性对比 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 36 2.2.2 兼容性变更 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 42 2.2.4 改进提升 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 53 2.4 与 MySQL 兼容性对比 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

(DML) 事务语句 数据库管理语句 Prepared SQL 语句语法 实用工具语句 JSON 支持 Connectors 和 API TiDB 事务隔离级别 错误码与故障诊断 与 MySQL 兼容性对比 TiDB 内存控制文档 Bit-value Literals Boolean Literals Date 和 Time 字面值 十六进制的字面值 NULL Values 数值字面值 字符串字面值 数据库管理语句 Prepared SQL 语句语法 实用工具语句 TiDB SQL 语法图 JSON 支持 Connectors 和 API TiDB 事务隔离级别 错误码与故障诊断 与 MySQL 兼容性对比 TiDB 内存控制 高级功能 历史数据回溯 垃圾回收 (GC) TiDB 运维文档 软硬件环境需求 部署集群 Ansible 部署方案（强烈推荐） 离线 Ansible 部署方案 Docker 来完成。 TiDB 对业务没有任何侵入性，能优雅的替换传统的数据库中间件、数据库分库分表等 Sharding 方案。同时它也 让开发运维人员不用关注数据库 Scale 的细节问题，专注于业务开发，极大的提升研发的生产力。 三篇文章了解 TiDB 技术内幕： 说存储 说计算 谈调度 TiDB 简介 TiDB 整体架构 README - 11 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 要深入了解

数据资源整合，中国人工智能生态体系正在迅 速完善。这一趋势表明，未来中国有可能在全球人工智能领域占据更为核心的地位。 开源生态的繁荣与协作 随着开源模型影响力的提高，中国开源社区的活跃度也明显提升。无论是企业、研究机构还 是个体开发者都更加积极地参与到开源工作中。 以阿里巴巴的通义千问 Qwen 为例，据不完全统计，截止 2024 年 9 月，全球已有近 8 万基于 Qwen 的衍生模型，超越了 术的使用和合规要求，促进了开源模型在合规框架下良性发展。 变革 端上模型的兴起与隐私保护 随着小型模型的性能逐步增强，更多高级 AI 正转向在个人设备上运行。这一趋势不仅显著 降低了云端推理成本，还提升了用户隐私控制。 中国 AI 社区在这一领域也做了重要贡献，推出了如 Qwen2-1.5B、MiniCPM 系列和 DeepSeek Janus 等多款移动友好型模型。其中，最新发布的 GLM Edge 技术隐私保护和成本优化的未来方向。中国在这一领域的探索，为行业提供 了宝贵经验。 推理扩展法则的潜力释放 通过推理扩展法则，模型性能可通过延长“思考时间”而进一步优化。这一技术模拟了人类 “深思熟虑”的过程，显著提升了模型在逻辑推理和复杂任务中的表现。 中国开源社区在逻辑推理领域推出了许多创新项目，包括阿里巴巴国际的 Macro-o1、通义 千问团队的 QwQ、上海人工智能实验室的 LLaMA-O1 和清华大学的

APP 移动用户 采购 平台 互联网 平台 数字 营销 敏态IT 互联网/物联网应用 创新应用 PC用户 物联网 物联终端 互联网、 大数据 AI、 IoT 数字化转型  应用价值提升  应用数量增长  应用类型丰富  应用需求多变 企业从信息化到数字化的转型带来大量的应用需求 软件组件 运行环境 部署平台 …… …… 应用丰富及架构演进带来的开发和运维复杂性 近日，在阿里巴巴双11技术沟通会上，阿里云研究员、阿里云云原生应用平台负责人丁宇表示，今年双11实现了核心系统全面云原生化的重大技术 突破，实现资源效率、研发效率、交付效率的三大提升，万笔交易的资源成本4年下降80%，研发运维效率平均增效10%以上，规模化应用交付效率 提升了100%。阿里巴巴在2020双11完成了全球最大规模的云原生实践。 与2019年全面云化相比，2020年全面云原生化革命性重构了双11“技术引擎”。从 现规模和创新的双重突破，成为从技术能力向业务 价值成果转变的样本： • 支持全球最大容器集群、全球最大Mesh(ASM)集群，神龙架构和ACK容器的组合，可以实现1小时扩容1百万个容器，混部利用 率提升50%，万笔交易成本4年下降80%。 • 拥有国内最大计算平台、顶级实时计算能力。大数据平台批处理单日计算数据量达到1.7EB，实时计算峰值每秒30亿条记录； 云原生PolarDB读写性能提高50%+，计算资源利用率提高60%+。

供定制化的AI解决方案，如智能客服、营销 和办公工具，提升企业竞争力。 • 开源AI教育平台：借助DeepSeek R1 的低成本特性，创建开源AI教育平台，提供 免费课程和实验资源，促进AI教育普及。 • 智能编程教育助手：为编程学生提供实 时编程指导，自动生成代码示例，帮助解决 编程难题。 • 自动化代码审查工具：自动审查代码， 发现潜在问题并提供优化建议，提升开发效 率与代码质量。 新思路：Open 数据报告自动化生成：基于o3mini自动 生成格式化的数据报告，包括图表、表格和文 字说明，帮助管理者快速理解分析结果。 • 数据接口标准化：根据标准格式输出数据， 利用o3mini方便不同系统和平台之间的数据 共享，提升跨机构协作效率。 • 情感分析与数据解读：利用o3mini结合 情感分析，对数据进行深入解读，帮助市场调 研等领域理解消费者情感，优化产品和策略。 • 故事化数据呈现：借助o3mini将数据以 “产生 ”改为 “导 致” 使用更准确、更简洁的动词，更好地 表达捕食与贝壳形态之间的因果关系。 用 “特定的猎物表型 ” 代替 “特定的猎物表型” 使用更准确的形容词，更好地表达原 意。 提升段落间逻辑和连贯性指令 指令：请分析以下文本中每个段落中句子之间的逻辑性和连贯性，指出句子之间的流畅性或关联性有哪 些地方可以改进，并提出具体建议，以提高内容的整体质量和可读性。请只提供改进后的文本，然后用

性能对标（vs NVIDIA） 华为昇 腾 昇腾910B原⽣⽀持R1全系列，提供端到端推理优化 ⽅案 等效A100（FP16） 沐曦 GPU MXN系列⽀持70B模型BF16推理，显存利⽤率提升 30% 等效RTX 3090 海光 DCU 适配V3/R1模型，性能对标NVIDIA A100 等效A100（BF16） 2. 国产硬件推荐配置 模型参数 推荐⽅案 适⽤场景 1.5B 太初T100加速卡 70B模型：需3张以上80G显存显卡（如RTX A6000），单卡⽤户不可⾏。 671B模型：需8xH100集群，仅限超算中⼼部署。 2. 替代⽅案： 个⼈⽤户推荐使⽤云端API（如硅基流动），免运维且合规。 3. 国产硬件兼容性：需使⽤定制版框架（如昇腾CANN、沐曦MXMLLM）。 llama-gguf-split --merge DeepSeek-R1-UD-IQ1_M-00001-of-00004.gguf DeepSeek-R1-UD-IQ1_S 沐曦GPU：免费API体验 李锡涵博客：完整部署教程 结语 Deepseek R1 的本地化部署需极⾼的硬件投⼊与技术⻔槛，个⼈⽤户务必谨慎，企业⽤户应充 分评估需求与成本。通过国产化适配与云端服务，可显著降低⻛险并提升效率。技术⽆⽌境， 理性规划⽅能降本增效！ ⼿册更新与反馈：如有补充或修正，请联系⽂档作者，接⼊细节请阅读详细⽂档硅基流动社 区。 全球企业个⼈渠道附表 1. 秘塔搜索：https://metaso

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1467 24.3.3 改进的 shell 兼容性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1468 25 Tk 图形用户界面 (GUI) 1469 通用类别”Nd” 中的一个字符。 str.isdigit() 如果字符串中的所有字符都是数字，并且至少有一个字符，返回 True ，否则返回 False 。数字包 括十进制字符和需要特殊处理的数字，如兼容性上标数字。这包括了不能用来组成 10 进制数的数 字，如 Kharosthi 数。严格地讲，数字是指属性值为 Numeric_Type=Digit 或 Numeric_Type=Decimal 的字符。 ASCII 匹配而不是完整的 Unicode 匹配。这仅对 Unicode (str) 模式有意义，而对字节串模式将被忽略。 对应于内联旗标 (?a)。 � 备注 U 旗标仍然存在以保持下向兼容性，但在 Python 3 中是多余的因为对于 str 模式默认使用 Unicode，并且 Unicode 匹配对于 bytes 模式则是不允许的。UNICODE 和内联旗标 (?u) 同样也是 多余的。