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本文讨论了新的 Amazon Neptune T3 可突增性能实例以及如何使用此实例创建数据库集群。有关如何使用 db.t3.medium 启动测试集群的更多信息，请参阅“Neptune 入门”。有关 T3 的定价信息，请参阅 Amazon Neptune 定价。AWS 始终欢迎提供反馈。请利用评论区域或通过支持论坛联系我们。

SEC EDGAR 数据库包含大量金融信息。您可以使用 Neptune 的图形模型来记录关系并映射共性，以了解 SEC EDGAR 公司之间的依存关系。 通过公开数据创建的模型只是一个构建块。您可以扩展它以显示问题关联、与证券相关的市场事件以及与证券相关的经济事件。我们在笔记本中包含了示例数据集，该笔记本位于 Amazon Neptune GitHub 存储库中。

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AWS 始终为客户设身处地考虑，持续构建客户需要的功能。本文介绍了如何使用 $dateFromString 聚合运算符和 executionStats 来帮助构建和优化应用程序。

在本文中，我们了解了如何使用Robo 3T接入Amazon DocumentDB集群。在Robo 3T与Amazon DocumentDB集群之间建立连接之后，我们即可进一步创建数据库、集合与索引；插入文档；并通过工具对集群发起查询。关于更多高级功能，例如就地查询编辑、MongoDB上的SQL查询、可视化查询构建器、聚合编辑器以及schema浏览器等，请参阅Studio 3T发布的相关说明。

在本文中，我们探讨了AWS所构建的多种不同类型的数据库服务和相应的用户案例和应用场景，帮助我们了解如何针对不同的需求场景，在AWS云上选择一款适合自己需求的数据库服务。

本文向您展示了 Amazon DocumentDB 的入门操作，包括创建 AWS Cloud9 环境、安装 mongo shell、创建 Amazon DocumentDB 集群、连接到集群以及通过执行一些查询在 Amazon DocumentDB 内部轻松插入和查询 JSON 文档。

本文向您展示了 Amazon DocumentDB 的入门操作，包括创建 EC2 实例、安装 mongo shell、创建 Amazon DocumentDB 集群、连接到集群以及通过执行一些查询在 Amazon DocumentDB 内部轻松插入和查询 JSON 文档。

Amazon Aurora全球数据库允许用户创建全局分布式应用程序，保证为远程区域内的本地读取操作提供支持。以此为基础，您可以在灾难恢复解决方案中实现极优的RPO与RTO水平，也可以向世界各地的用户提供延迟更低的读取响应。通过写入转发功能，我们现在还能够让全局应用程序以更少的代码变更在远程区域内轻松执行写入操作。

深度学习在大数据领域上的应用日趋广泛，可是在Java/Scala上的部署方案却屈指可数。亚马逊开源项目团队另辟蹊径，利用DJL帮助用户部署深度学习应用在Spark上。只需10分钟，你就可以轻松部署TensorFlow，PyTorch，以及MXNet的模型在大数据生产环境中。