主键表优化写入作业优化Paimon写入作业的瓶颈通常由小文件合并引起。默认情况下，Flink每次做检查点时，如果分桶中小文件数量过多或使用了lookup变更数据产生机制，则需要等待当前的Paimon小文件合并过程结束。如果等待时间过长，或部分并发的检查点出现了长尾，会造成反压，影响作业效率。您可以从以下角度进行优化：调整Paimon Sink并发通过SQL Hints设置sink.parallel

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Doris 3.0 引入 存算分离架构，计算节点与存储节点独立扩展，支持冷热数据分层（热数据存 SSD，冷数据存 HDD / 对象存储），资源利用率提升 40%。MPP 分布式架构：无共享设计，Frontend 负责元数据与查询调度，Backend 并行处理计算任务，支持向量化执行引擎，单节点写入吞吐量达 550MB/s，是 Elasticsearch 的 5 倍（后者约 124MB/s）。然而，

另外，当有特定的数据提取需求时，它也能辅助生成相应的查询代码，展示结果，并支持可视化数据分析，进而高效地完成高质量的数据分析报告，助力企业更好地挖掘其数据资产潜力。在大模型领域，Agent是一种基于大模型技术，能自主感知环境信息、运用自身智能进行分析决策，并采取行动以达成特定目标的智能实体，具有自主性、智能性和交互性等特点，可应用于智能客服、机器人控制、数据分析决策等多个场景。：在客服场景中，Da

适当的调优可能显著提升运行AI函数的吞吐量和稳定性。此外，Flink 2.1的ML框架已经原生支持「Embedding→向量存储→向量检索→LLM」的RAG链路，我们后面再单独分享。扩展ML_PREDICT表值函数，支持通过Flink SQL实时调用AI模型，为构建端到端实时AI工作流奠定基础。新增AI模型DDL，支持通过Flink SQL与Table API创建和修改AI模型，实现AI模型的灵活

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由 Redis 的原始创建者 Salvatore Sanfilippo 开发，向量集借鉴了有序集（sorted set）的灵感，并扩展了有序集的概念，允许存储和查询高维向量嵌入，从而增强了 Redis 在涉及语义搜索和推荐系统等 AI 用例中的能力。Redis大家应该不陌生，Redis是一款高性能的内存数据库，具有丰富的数据结构和强大的功能，在整个软件开发领域，Redis在缓存、分布式锁、大数据处

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