Timescale 最近推出了 Dynamic PostgreSQL，这是一种新的云托管选项，可在预定义的 vCPU 范围内扩展数据库容量。这个新选项的宣传亮点是“购买基础容量，峰值需求靠租用解决”，它可以根据负载变化来扩展容量，试图以这种方式解决无服务器产品的不可预测性和可变性问题。
无代码和低代码开发平台让全世界的人们在不写代码的情况下建立他们的业务和应用，为他们服务。根据 Forrester到2021年，无代码/低代码类别将增长到212亿美元。 在这些平台之前，为企业建立一个应用程序需要雇用有经验的软件开发人员。但现在情况并非如此。今天，许多无代码/低代码平台使独立创作者、艺术家和企业家都有可能自己建立应用程序。 尽管似乎有一个从写代码到使用可视化开发工具的范式转变，但拥有一个后端和前端的基本概念仍然是相同的。要为你的业务建立一个应用程序，你将需要一种方法来连接你的后端和前端。一个叫
这是SAP HANA曾经反击的文章，今天再次翻出来阅读觉得意味深远。由于过于技术对于两家到底谁优谁劣一直没有定论，不过从SAP HANA问世起至今，SAP和Oracle的战火就从未停止过。 这段时间以来，Oracle 一直试图传播有关 SAP HANA 的负面消息，而且有愈演愈烈的趋势，这真让人难以置信。对此，SAP 的传统做法是走正道，只对这类消息做正面回应。Oracle 所传播的信息几乎是百分之百错误的，他们的目的只有一个，就是保护其现有的营业收入。您只要回顾一下 Oracle 在过去 10 年中对云计
营销的基本原理是一致的，每个人都喜欢洞察力，因为这些数字模式可以提供最安全的方法来确保企业采取正确的行动，更有效地运作，以及将其资源用在何处。数据已经成了战略的据点。
我们用过很多数据仓库。当我们的客户问我们，对于他们成长中的公司来说，最好的数据仓库是什么时，我们会根据他们的具体需求来考虑答案。通常，他们需要几乎实时的数据，价格低廉，不需要维护数据仓库基础设施。在这种情况下，我们建议他们使用现代的数据仓库，如Redshift, BigQuery，或Snowflake。
在云数据库占据主导地位之前，计算数据库成本有一个非常简单的公式：软件成本+硬件成本=数据库成本。如果你选择开源数据库，则软件成本还会降低。 至今，云已经从根本上改变了我们使用和部署软件的方式，但仍有太多人仍在使用这种过时的计算方法。但事实是，在对数据库的总成本进行定价时，还有很多事情要考虑。硬件和软件成本仍然存在，但是你还需要考虑数据库扩容，与现有和将来的系统集成，以及计划内或计划外停机的代价。 在对云数据库的成本进行定价时，至关重要的是事先提出这些问题。在《 The Cockroach Hour》的最
云开发扩展能力是云开发团队为开发者提供的一站式云端服务，旨在降低开发者使用云服务的门槛，助力开发者快速开发应用。
关系型数据库管理系统在数据库技术领域占据主导地位已经多年了。当SQL在1970年代首次出现时，关系型数据库管理系统的使用和受欢迎程度迅速提升。很快，MySQL成为了大多数公司和团队首选的数据库。
关注技术博客的读者肯定有这样感受，Spring Boot 相关的文章铺天盖地。 仿佛一切都在证明，Spring Boot 已成为Java 程序员必备技能。 未来 Spring Boot 的发展还会更好，说 Spring Boot 是当今最重要的 Java 框架也不为过。今天我们就来推荐一些李刚老师的高能课程，一站式学到并掌握Spring Boot所整合的各种技术！内容涉及： MongoDB RabbitMQ Neo4j Kafka 全文检索 即便你是入门水平，完整学习后，也将能够在企业级Spring Boo
Netflix 高级软件工程师 Surabhi Diwan 在 2023 年旧金山 QCon 大会上发表了题为管理 Netflix 的 2.38 亿会员 的演讲。她在演讲中分享了 Netflix 的会员团队为满足 Netflix 不断增长的会员需求是如何实现分布式系统的：架构选型、技术决策和运营语义。
2023年6月14日消息，Zilliz 希望通过战略增强和现在包括免费套餐的具有成本效益的新定价模型，成为 LLM（大语言模型） 支持的应用程序的首选向量数据库选择。该公司刚刚发布了最新版本的 Zilliz Cloud，这是其完全托管的向量数据库服务，具有面向 AI 开发的新功能和增强功能。
独立数据库 这是第一种方案，即一个租户一个数据库，这种方案的用户数据隔离级别最高，安全性最好，但成本也高。 优点： 为不同的租户提供独立的数据库，有助于简化数据模型的扩展设计，满足不同租户的独特需求； 如果出现故障，恢复数据比较简单。 缺点： 增大了数据库的安装数量，随之带来维护成本和购置成本的增加。 这种方案与传统的一个客户、一套数据、一套部署类似，差别只在于软件统一部署在运营商那里。如果面对的是银行、医院等需要非常高数据隔离级别的租户，可以选择这种模式，提高租用的定价。如果定价较低，产品走低价路线，这种方案一般对运营商来说是无法承受的。 共享数据库，隔离数据架构 这是第二种方案，即多个或所有租户共享 Database，但是每个租户一个 Schema。 优点： 为安全性要求较高的租户提供了一定程度的逻辑数据隔离，并不是完全隔离；每个数据库可以支持更多的租户数量。 缺点： 如果出现故障，数据恢复比较困难，因为恢复数据库将牵扯到其他租户的数据； 如果需要跨租户统计数据，存在一定困难。 共享数据库，共享数据架构 这是第三种方案，即租户共享同一个 Database、同一个 Schema，但在表中通过 TenantID 区分租户的数 据。这是共享程度最高、隔离级别最低的模式。 优点： 三种方案比较，第三种方案的维护和购置成本最低，允许每个数据库支持的租户数量最多。 缺点： 隔离级别最低，安全性最低，需要在设计开发时加大对安全的开发量； 数据备份和恢复最困难，需要逐表逐条备份和还原。 如果希望以最少的服务器为最多的租户提供服务，并且租户接受以牺牲隔离级别换取降低成本，这种方案最适合。
今天，我们非常高兴地分享一项创新的云原生架构，它专为优化实时应用程序而设计。这种架构提供了大规模存储容量、低延迟查询，并且集成了强大的搜索和人工智能（AI）功能，以支持现代应用程序的需求。
在搜索商业智能（BI）工具时，可能每个BI供应商都将其产品称为唯一的“最佳”解决方案进行宣传，晕乎转向。笔者身边有很多在数据中心工作的朋友，也有各种IT信息部的大佬，也见惯了各家上门兜售产品的厂商。
使用 LangChain 社区、Mixtral 8-7B 和 ChromaDB，利用向量数据库检索和语义搜索开发一个功能强大、直观的聊天机器人。
PostgreSQL 11正在酝酿之中，即将发布。同时，使用您自己的应用程序对其进行测试是确保社区在零点发行之前捕获所有剩余错误的好方法。
Snowflake 是在 Cloud 之上开发的基于云的数据仓库平台，截至目前，亚马逊网络服务 (AWS)、微软 Azure 和谷歌云等流行的云提供商都在支持 Snowflake。
从单体应用向较小服务的迁移是目前的主流趋势。投资进行这样的迁移，其动力在于，围绕业务能力构建较小服务，能够提高开发者的生产力。团队一旦成为服务的主人，同时也就成为自身命运的主人，这就意味着可以不受系统中其他服务的限制，自由的对自有服务进行改善和升级。
这次大猫想聊一下“公有云”这个话题，特别的，是使用微软的Azure公有云服务后的一点感受。
就在不久前，AWS发布了其重量的数据库产品-Aurora Serverless形态的最新预览版本：Aurora Serverless V2。其对云数据库产品发展带来很大的引领意义。本文将从Aurora Serverless V2的能力谈起，并谈谈数据库产品Serverless的发展趋势。
SQL Server数据库服务方式是安装在客户提供的服务器内。客户负责硬件、、软件安装、安全性、数据库备份、灾难恢复等相关的运维工作。需要较高的人为运维成本。
在分解单体应用程序到微服务体系架构时，重点考虑独立数据库拆分是很重要的。您需要想出一个可靠的策略，将您的数据库分割为多个与应用程序对齐的小型数据库。简而言之，您需要将您的应用程序/服务从使用单一的共享数据库中拆分出来。
编者注： 随着行业对营销和推广效果的重视，数据的作用越来越大。而营销渠道的多样化，也导致数据来源的数量和数据本身的体量都越来越大。如何挖掘，分析和展现各种数据就成为所有公司的一个关注点。众多商业智能解
2022 年 11 月 1 日，企业级开源分布式数据库厂商 PingCAP 在 HTAP Summit 上宣布 TiDB Cloud Serverless Tier BETA 版正式发布 ，这是一种完全托管的全自动 HTAP 数据库服务，使开发者能够以最经济的方式部署其基础设施。
近期， OpenAI 的开发者大会迅速成为各大媒体及开发者的热议焦点，有人甚至发出疑问“向量数据库是不是失宠了？”
通俗的讲，Web服务器传送(serves)页面使浏览器可以浏览，然而应用程序服务器提供的是客户端应用程序可以调用(call)的方法(methods)。确切一点，你可以说：Web服务器专门处理HTTP请求(request)，但是应用程序服务器是通过很多协议来为应用程序提供(serves)商业逻辑(business logic)。 下面让我们来细细道来： Web服务器(Web Server) Web服务器可以解析(handles)HTTP协议。当Web服务器接收到一个HTTP请求(request)，会返回一
内容管理系统 (「CMS」) 使没有强大技术背景的人也能够轻松发布内容。我们可以使用 「CMS」 来管理我们的内容和交付。市面上有不同类型的 「CMS」，它们执行不同的目的并具有不同的功能。
微服务是当前非常流行的技术框架，通过服务的小型化、原子化以及分布式架构的弹性伸缩和高可用性，可以实现业务之间的松耦合、业务的灵活调整组合以及系统的高可用性。为业务创新和业务持续提供了一个良好的基础平台。本文分享在这种技术架构下的数据架构的设计思想以及设计要点，本文包括下面若干内容。
其实早就想写这方面的了，只是由于各种原因一直拖到现在。终于开始动笔了。另外过了这么多年了，也不知道这种做法是否已经过时了。
前言 微服务是当前非常流行的技术框架，通过服务的小型化、原子化以及分布式架构的弹性伸缩和高可用性，可以实现业务之间的松耦合、业务的灵活调整组合以及系统的高可用性。 为业务创新和业务持续提供了一个良好的基础平台。本文分享在这种技术架构下的数据架构的设计思想以及设计要点，本文包括下面若干内容。 微服务技术框架中的多层数据架构设计 数据架构设计中的要点 要点1：数据易用性 要点2：主、副数据及数据解耦 要点3：分库分表 要点4：多源数据适配 要点5：多源数据缓存 要点6：数据集市 为了容易理解，本文用一个简化的销
多租户技术（Multi-TenancyTechnology）又称多重租赁技术，用于实现如何在多用户的环境下共用相同的系统或程序组件，并且仍可确保各用户间数据的隔离性。 具体的多租户隔离技术有多种，数据库通常有如下三种。 1. 独立数据库 这是第一种方案，即一个租户一个数据库。这种方案的用户数据隔离级别最高，安全性最好，但成本也高。 优点：为不同的租户提供独立的数据库，有助于简化数据模型的扩展设计，满足不同租户的独特需求；如果出现故障，则恢复数据比较简单。 缺点：增大了数据库的安装数量，随之带来维护成本和购置
说到选择一家公有云提供商，成本往往是首要因素。但是虚拟机迁移、存储和自动扩展等其他因素也应该加以考虑。 随着许多企业组织迁移到公有云或混合云，它们免不了要选择一家公有云提供商来托管运行基于云的虚拟机。虽说市面上有许多基础设施即服务(IaaS)提供商，但每一家提供商各有其优缺点。此外，每一家公有云提供商有各自的价格体系，所以一家提供商与另一家提供商在云端运行虚拟机的成本上可能大不一样。 本文概述了向供应商提交采购需求(RFP)时应该纳入的几个采购标准，确保你购买的服务适合自身环境。 确定公有云成本 新的公有云
物联网平台实现SaaS化是一个复杂的过程，涉及到多个关键步骤和要素。以下是实现物联网平台SaaS化的主要步骤和要点，以及如何确保成功实施。
原文地址：http://msdn.microsoft.com/zh-cn/magazine/hh205648.aspx 下载代码示例 生产线的产量下降后，将容易出现用户媒体流跳过这些流程，或者您的一个产品成为了“必需产品”的情况。 真正的窍门是在这些情况发生时进行识别，或根据以往趋势对其做出预测。 成功预测这些情况需要使用近乎实时的方法。 在对相关数据进行提取、转换并加载到 SQL Server Analysis Services (SSAS) 等传统商业智能 (BI) 解决方案中时，情况早已发生改变。
2007年，Rajive Joshi在RTI 白皮书中首次提出了面向数据的架构，后在2017年，Christian Vorhemus 和 Erich Schikuta 在维也纳大学的这篇iiWAS论文中再次进行了阐述。DOA是对传统二元架构(即一体式架构和微服务、面向服务的架构)进行翻转的结果。在面向数据的架构中，一体式数据存储是系统的唯一状态源，作用于松耦合、无状态微服务。
近日，微软正式开源缓存存储系统 Garnet。据微软研究院数据库小组高级首席研究员 Badrish Chandramouli 介绍，Garnet 项目是从零开始构建而成，且以性能为核心考量（特别是吞吐量中的线程可扩展性与更高比例的低延迟水平）。
导语 在复杂的云环境中，价格削减已经开始逐步局限于虚拟机。这使得服务提供商能够长期在其产品组合的剩余部分中利用其稳定增长的利润率。我们正在目睹的是一个即将扩展到计算之外的转变，它将渗透到更加广泛的存储领域中去，包括数据库。 云计算的价格战已经不是一个新鲜的事情。在2014年，微软、谷歌和亚马逊为了占据市场最大份额先后拉开价格战的序幕。接下来的几天，云计算市场迎来的大幅度降价，在某些情况中，云计算产品的收入平均下降了85%。对此，部分人认为，降价是一种解脱，这些公司一直在向客户收取过高费用。另外一部分人则认为
概述：在评测各个云厂商的云数据库的时候，我们经常被各种复杂的数据迷惑，不知道该怎么看数据库的性能，怎么评比价格，怎么选出性价比超高的产品，对于大部分没法试用（原因你知道的，费用太高）的产品，就只能听厂商宣传了，今天我们来一起探讨如何评选出一款性价比超高的云数据库。 PS: 目前主流的云数据库一般分两大类，一类是互联网公司常用的开源数据库MySQL,一类是Windows下标配的SQL Server，这两大类产品都拥有自己的客户群。本次评测也围绕这两类展开。 PPS: 本次参与评测的厂商有：AWS（国际），AW
作为全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司，Gartner报告非常值得从业者研究学习。从中我们可以了解到更多行业、产品、技术发展趋势。近日，数据库领域的重磅报告《Magic Quadrant for Cloud Database Management Systems》悄然出炉。作为数据库领域的重要组成部分，云数据库近些年来发展迅速。2020年，Gartner将魔力象限从Operational Database更名为Cloud Database。从2020年的数据来看，云数据库已占据整体数据库市场份额的40%，且贡献了增长市场的9成以上份额。据Gartner预测，到2022年云数据库营收数据将占据数据库整体市场的半数以上。可以说，云数据库代表着数据库行业的未来。本文将尝试从多角度加以分析，窥视云数据库2021发展变化。文中仅代表个人观点，如有偏颇，欢迎指正。
区块链是一项分布式共享记账技术，其表现形式是：由多个节点参与共同维护的、有统一共识机制保障的、不可篡改、时间有序的密码学账本数据库。区块链把一段时间内的信息打包成一个区块（赋一随机序列），盖上时间戳（用时间序列生成一个哈希值），与上一个区块衔接在一起，形成新的区块。改变区块链中任何一处的数据最终都会引起全区块链反应。 1 区块链的技术特征 区块链的技术特征可以归纳为：多中心，去中心；数据结构与数据库；账本功能；共识；不可篡改，不可伪造；时间序列。 多中心，去中心：区块链技术建立在 P2P 网络上，每个节点
OLAP 是一个很卷的赛道，创业公司也众多。在本文中，笔者基于 10+ 年的大数据与数据仓库的工作经验，就目前的主流趋势：离在线一体化、引擎一体化、云原生化等写一些思考，抛砖引玉，希望能与各位共同探讨。
本文来自作者 陈伟荣 在 GitChat 分享的文章【微服务开发中的数据架构设计】 前言 微服务是当前非常流行的技术框架，通过服务的小型化、原子化以及分布式架构的弹性伸缩和高可用性，可以实现业务之间的松耦合、业务的灵活调整组合以及系统的高可用性。为业务创新和业务持续提供了一个良好的基础平台。本文分享在这种技术架构下的数据架构的设计思想以及设计要点，本文包括下面若干内容。 微服务技术框架中的多层数据架构设计 数据架构设计中的要点 要点1：数据易用性 要点2：主、副数据及数据解耦 要点3：分库分表 要点4
作者：陈伟荣 来自：在GitChat 中分享的【微服务开发中的数据架构设计】 前言 微服务是当前非常流行的技术框架，通过服务的小型化、原子化以及分布式架构的弹性伸缩和高可用性，可以实现业务之间的松耦合、业务的灵活调整组合以及系统的高可用性。为业务创新和业务持续提供了一个良好的基础平台。本文分享在这种技术架构下的数据架构的设计思想以及设计要点，本文包括下面若干内容。 微服务技术框架中的多层数据架构设计 数据架构设计中的要点 要点1：数据易用性 要点2：主、副数据及数据解耦 要点3：分库分表 要点4：多源数据适
前言 微服务是当前非常流行的技术框架，通过服务的小型化、原子化以及分布式架构的弹性伸缩和高可用性，可以实现业务之间的松耦合、业务的灵活调整组合以及系统的高可用性。为业务创新和业务持续提供了一个良好的基础平台。本文分享在这种技术架构下的数据架构的设计思想以及设计要点，本文包括下面若干内容。 微服务技术框架中的多层数据架构设计 数据架构设计中的要点 要点1：数据易用性 要点2：主、副数据及数据解耦 要点3：分库分表 要点4：多源数据适配 要点5：多源数据缓存 要点6：数据集市 为了容易理解，本文用一个简化的销售
随着内部部署数据库基础设施和传统数据库管理系统的衰落，其逐渐被在云平台中运行的灵活、可扩展、经济高效的数据库管理系统所取代。
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