时序数据库
万物智联，时序有你
随着企业越来越认识到数据在现代社会中的重要性，数据治理正在改变商业和 IT 世界。这种转变对数据库管理产生了重大影响。从法规遵从性到数据质量和安全性，DBA 必须驾驭不断变化的环境，其中有效的数据管理是业务的关键优先事项。数据治理的兴起带来了新的责任，但也带来了 DBA 必须应对的独特挑战。
数据库开发技术
虽然AI推理的价值很大，但是面对国产数据库的时候，依然面临巨大的挑战。首先是可观测性的问题，这方面PG系的国产数据库稍微好一点，MySQL本身的可观测性能力就比较弱，不过因为MySQL足够简单，也凑合用了。反而是一些自研比例比较高的国产数据库产品的可观测性能力挺令人崩溃的。
数据库开发技术
随着大数据的发展如火如荼，了解数据治理与数据管理之间的根本区别非常重要。由于生成式AI的兴起，对大数据的审查程度越来越高，这凸显了许多组织在数据战略和数据实践中长期存在的缺陷。企业如果能同时做好数据管理和数据治理工作，不仅能更好地利用已经出现的 GenAI 功能，还能更快地利用即将出现的新AI功能。
数据治理
4月数据库圈一片热闹景象，AI成为了主流的叙事点。Snowflake报告发现早期GenAI采用者走在了前面;Supabase融资2亿美元，投后估值20亿美元;OceanBase迎来最大规模组织人才升级，全面进入AI时代……
数据库开发技术
在较早采用人工智能的公司中，92%的公司报告称其投资获得了积极回报。那些对投资回报率进行了测量的公司，平均回报率达到了 41%，这一成功推动了进一步的投资，81% 的早期采用者增加了数据基础设施方面的支出，以加强其人工智能能力。
数据库开发技术
本文介绍并概述了 RAGA：这是一个流行的评估框架，用于从信息检索和文本生成的角度系统地衡量 RAG 系统性能的多个方面。了解该框架的关键要素是掌握其实际用途以利用高性能 RAG 应用程序的第一步。
人工智能
国际数据公司(IDC)近日发布了2025年V1版本《全球大数据支出指南》(IDC Worldwide Big Data and Analytics Spending Guide)。IDC最新数据显示，2024年全球大数据IT总投资规模约为3,540亿美元，2028年预计接近6,441亿美元，五年复合增长率(CAGR)约为16.8%。
数据分析
深入研究 NoSQL 数据库的世界，会发现既有优势也有挑战。本文通过行业专家的智慧，揭开了其中的复杂性，并提供了清晰的路线图。从实时分析到移动社交网络，您将获得有关 NoSQL 如何改变技术各个方面的深刻见解。
数据库开发技术
谷歌云在其Next 2025大会上推出了很多重大的数据库增强功能，包括AlloyDB中的一系列新人工智能特性、Firestore的兼容MongoDB的应用程序编程接口(API)、BigTable中的连续物化视图、大量的模型上下文协议(MCP)连接、新的数据库迁移服务，以及在其云端引入甲骨文的Exadata数据库。
数据库开发技术
各大厂商、技术大会都在鼓吹用LLM能彻底革了我们那套靠正则表达式和关键字硬撑的数据分类分级体系的命。有趣的是，LLM在数据分类分级领域，就像一辆新能源汽车——很酷、很想要，但多数企业真实的需求可能只是一辆电瓶车。
数据分析
本文探讨了为什么 RAG 尽管很实用，但与真正的记忆系统有着根本的不同，以及为什么我们需要超越 RAG 来开发具有更像人类的记忆能力的人工智能。
人工智能
经常有同学抱怨：感觉平时做的都是描述性统计，同比、环比，深入的数据分析到底怎么做?今天系统地讲解一下。话不多说，直接上干货。
数据分析
生成式人工智能 (GenAI) 为缩短开发周期、减少技术和维护工作量以及实现以前看似遥不可及的创新用例打开了大门。与此同时，它也带来了新的风险，比如幻觉和对第三方 API 的依赖。
数据分析
干货有很多种，介绍一个小经验，小用法，大家不太知道的命令，这是干货，但是这种干货含“货”量太低，在AI时代，这些东西以后大多可以通过AI来获得。
数据库开发技术
人工智能还能有效地将非结构化数据与结构化数据相结合，以丰富洞察力。其中一个例子是从社交媒体内容或客户对购买数据或交易历史的反馈中添加上下文信息，从而创建更丰富的数据集，推动更有洞察力的分析。
数据治理
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