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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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
从前面两篇教程文章里，我们可以了解到 Serverless WordPress 的低门槛部署，免运维等功能优势。而建站场景中，开发者关注的另一个重点则是成本问题，Serverless 架构究竟如何计费，比起传统模式，它的优势究竟在哪里？本篇文章中，我们将为您做出详细介绍。 使用资源 首先，我们再回顾一下 Serverless WordPress 所用到的云端服务： 模块说明SCF 云函数负责 Serverless Wordpress 的接入层实现，从而运行 WordPressAPI 网关WordPress
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。
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
作者 | Arunkumar Arunachalam 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 程序员和非程序员通常可以在低代码 / 无代码（LCNC）平台上通过拖放的方式构建应用程序，几乎不需要编码，可以一键部署，在传统的缓慢、昂贵和效率低下的开发和部署过程提供了另一条途径。 这些平台旨在加快这一过程，提供快速的“应用程序开发和部署平台即服务”。 照片来自Felix Mittermeier（Unsplash） LCNC 的发展状态 Nasscom 的一份报告指出，LCNC 可以减少 3 到 7
最近，Pinecone 宣布了其新的无服务器向量数据库的公共预览，旨在降低基础设施管理成本，同时提高生成式人工智能应用的准确性。
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。
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。
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。
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。
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。
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
在企业内推行数据化运营，较为可行的方式是启动企业BI项目，让零散的数据都进入到数据仓库中进行数据的清洗整合，最终数据仓库内的数据，按业务分析的需要进行语义转换，通过数据建模的技术将其重新构建成多维分析模型，输送给前端用户使用时，前端用户基本只需按自己的业务分析需求，进行简单的拖拉字段，即可完成自己所需的分析报表需求，并且仅查看到自身权限范围内的数据。
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。
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。
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。
企业资源计划软件是企业投资的重头，几乎每个企业都要依赖ERP。传统的ERP基本都需要一年以上的实施时间。一般的ERP产品会涉及会计核算和财务管理、产品规划、库存管理、生产制造、分销、定价、运输、支付、营销和销售等。ERP系统通常是使用数据库作为后台支持，企业员工可以通过前端应用来进行相关操作。
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。
GitHub Actions是一个用于GitHub的因果关系的API，即基于任何事件协调任何工作流，与此同时GitHub负责管理执行、提供丰富的反馈，并保证整个过程中的每一步。
CDP Public Cloud现在可以在Google Cloud上使用。对Google Cloud的额外支持使Cloudera能够兑现其在全球范围内提供其企业数据平台的承诺。CDP公共云已在Amazon Web Services和Microsoft Azure上提供。通过添加Google Cloud，我们实现了提供混合和多云架构的愿景，无论如何部署平台，都能满足客户的分析需求。
大多数迁移到云计算的企业均期望，这一举措能够帮助他们大幅节省资金。但是，尽管云计算肯定可以帮助企业降低成本，但这些成本并不是自动的。为了最大限度地提高云的成本效益，企业必须有效地管理他们的环境，这其中就包括调整应用程序和云。 云成本优化规划的第一步是了解云服务供应商的收费情况。定价模型会随着云服务提供商的不同而不同——基础设施作为一种服务(IaaS)、平台作为服务(PaaS)或软件作为一种服务——所以，重要的是考虑每个服务类型的完整的定价模型。影响云服务的价格有四大要素：基本服务成本、数据库成本、活动成本和
通过快速部署、很低的资本成本和可扩展性，云计算给公司企业了巨大的价值。 然而，选择IaaS解决方案还是PaaS解决方案对云项目的回报速度以及应用程序开发创造价值的时间会有重大影响。 将大数据解决方案部
Mycat中的概念 数据库中间件 前面讲了Mycat是一个开源的分布式数据库系统，但是由于真正的数据库需要存储引擎，而Mycat并没有存储引擎，所以并不是 完全意义的分布式数据库系统。 那么Mycat是什么？Mycat是数据库中间件，就是介于数据库与应用之间，进行数据处理与交互的中间服务。由于前面讲的对数 据进行分片处理之后，从原有的一个库，被切分为多个分片数据库，所有的分片数据库集群构成了整个完整的数据库存储。 如上图所表示，数据被分到多个分片数据库后，应用如果需要读取数据，就要需要处理多个数据源的数据。如果没有数据库中间 件，那么应用将直接面对分片集群，数据源切换、事务处理、数据聚合都需要应用直接处理，原本该是专注于业务的应用，将会 花大量的工作来处理分片后的问题，最重要的是每个应用处理将是完全的重复造轮子。 所以有了数据库中间件，应用只需要集中与业务处理，大量的通用的数据聚合，事务，数据源切换都由中间件来处理，中间件的 性能与处理能力将直接决定应用的读写性能，所以一款好的数据库中间件至关重要。 逻辑库(schema) 逻辑库（schema） 前面一节讲了数据库中间件，通常对实际应用来说，并不需要知道中间件的存在，业务开发人员只需要知道数据库的概念，所以 数据库中间件可以被看做是一个或多个数据库集群构成的逻辑库。 在云计算时代，数据库中间件可以以多租户的形式给一个或多个应用提供服务，每个应用访问的可能是一个独立或者是共享的物 理库，常见的如阿里云数据库服务器RDS。 逻辑表（table） 逻辑表 既然有逻辑库，那么就会有逻辑表，分布式数据库中，对应用来说，读写数据的表就是逻辑表。逻辑表，可以是数据切分后，分 布在一个或多个分片库中，也可以不做数据切分，不分片，只有一个表构成。 分片表 分片表，是指那些原有的很大数据的表，需要切分到多个数据库的表，这样，每个分片都有一部分数据，所有分片构成了完整的 数据。 例如在mycat配置中的t_node就属于分片表，数据按照规则被分到dn1,dn2两个分片节点(dataNode)上。
调研市面主流APM（Application Performance Management）工具，了解不同工具的优缺点，再结合团队目前遇到的主要问题，选择最合适的一款。
前面讲了 Mycat 是一个开源的分布式数据库系统，但是由于真正的数据库需要存储引擎，而 Mycat 并没有存储引擎，所以并不是完全意义的分布式数据库系统。
微信云开发是微信团队联合腾讯云推出的专业的小程序开发服务。开发者可以使用云开发快速开发小程序、小游戏、公众号网页等，并且原生打通微信开放能力。开发者无需搭建服务器，可免鉴权直接使用平台提供的 API 进行业务开发。
嘉宾介绍： 李永，大数据厂商联盟理事长，20多年从事数据分析实践、10多年电信公司管理、10多年数据仓库BI经验；首批受聘广东省电子政务大数据专家；长期游历MIT、Stanford、CMU从事大数据技
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。
根据市场研究机构“科技商业研究(TBR) ”公司的调查，2010年公共云计算的市场规模约为200亿美元。到2020年，这一数字预计将达到近1700亿美元。这种惊人的增长是由许多趋势驱动的，而且不会很快
公共云存储服务供应商可帮助企业用户免于承担物理硬件及其相关成本的负担，其中包括能源、冷却以及服务器维护等。 很多企业都在使用公共云、私有云以及混合云这样的一个组合，但是其中的公共云存储服务是尤其吸引人的。它的成本效益高，它可提供可扩展性、可靠性以及性能优势。 使用公共云存储服务可以让企业将相关工作外包给供应商，从而从繁重的管理任务重脱身出来，并可以减少与支持物理硬件相关的成本开支。企业用户的数据是存储在供应商的数据中心内的，而供应商管理和维护着其数据中心的方方面面，具体包括能源、冷却和服务器维护等。因此，企
该文讨论了选择合适的PaaS（平台即服务）对于企业构建和维护应用程序的重要性。文章首先介绍了PaaS的基本概念，然后列举了选择PaaS的七个关键指标，包括供应商管理、自主管理、高控制型、高生产率型、开发语言和框架支持、云效益、架构需求和功能需求。最后，文章提供了评估和选择PaaS的建议和方法，以帮助企业在应用程序开发和部署过程中实现更高的效率和可靠性。
近日，中国领先的行业和市场大数据库头豹研究院联合全球著名增长咨询公司沙利文发布《2020年中国云主机安全市场报告》（以下简称《报告》），腾讯云主机安全服务Cloud Workload Protection（CWP）成功入围云主机安全产品领袖梯队，并取得了综合得分第一的佳绩。
存储仍然是企业云的主要应用，但其作为大量数据的低成本数据仓库的日子即将结束。展望未来，企业应该在云中采用扩大的数据阵列存储选项，其中大部分面向高度针对性的工作负载。 根据调研机构451 Research公司的报告，随着供应商将竞争环境从虚拟机转移到对象存储，云存储总体定价将继续下降。在过去一年中，对象存储定价下降了14%，而虚拟机成本下降了5%。这种趋势是由许多因素驱动的，其中包括云原生的存储解决方案的日益普及，以及对象存储本身正在迅速成为主流企业选项。同样，顶级云计算提供商也热衷于在计算和存储方面保
微信云托管是微信团队联合腾讯云推出的后端项目全托管服务。对于微信生态应用开发采用前后端分离架构的场景，云托管可做到免运维免服务器管理，从代码管理到CI/CD流水线部署发布，提供全链路、低成本、企业级的云原生解决方案。
9种隔离术 在硬件方案设计的时候，我们常提到过一个概念“故障域”。故障域指的是当一个区域出现故障以后，它的受影响范围。例如在设计双活数据中心的时候，我们要设置故障域，那个故障域是A站点，哪个是B站点。A站点出现断电，受影响的最大范围只限于本站点，那么A站点就是一个故障域。当然，硬件层面的故障域还可以分得更细：比如一个数据中心内部，不同楼层是不同的故障域；同一个楼层，不同的机架也是不同的故障域。在故障域这个问题上，关键是看故障的类型如何定义。 而隔离技术就是限制故障域的。当然，应用级别的隔离术比硬件的隔离更为
在2015数据库技术大会上，我在第二天上午的主会场分享了一个主题：风云再起 - 后IOE时代的Oracle架构变迁与创新。 在大会之前我为这个主题写下的简介是： 随着国内"去IOE"浪潮的起伏，Oracle在中国市场同样面临了来自技术与政策方面的双重挑战，一方面Oracle作为关系型数据库的王者，在分布式、开源开放等方面面临NoSQL等产品技术在细分市场的挑战，另一方面在政策上面临来自国产化、安全合规的挑战；在这个主题中，将和大家分享Oracle在云时代兴起之际的技术革新与挑战应对。 Oracle数据库技术
美团外卖已经发展了五年，即时物流探索也经历了3年多的时间，业务从零孵化到初具规模，在整个过程中积累了一些分布式高并发系统的建设经验。最主要的收获包括两点：
如今，各种组织正在越来越多地使用公共云基础设施，但是人们发现将数百TB或PB数据向云端的迁移比想像得更复杂，更具破坏性，并且不具备灵活性。 云存储的商业价值是可取的，但是大量的数据对迁移，兼容性和敏
Uber 拥有世界上最大的 Kafka 集群，每天处理数万亿条消息和几个 PB 的数据。如图 1 所示，Kafka 现在成了 Uber 技术栈的基石，我们基于这个基石构建了一个复杂的生态系统，为大量不同的工作流提供支持。其中包含了一个用于传递来自乘客和司机 App 事件数据的发布/订阅消息总线、为流式分析平台（如 Apache Samza、Apache Flink）提供支持、将数据库变更日志流到下游订阅者，并将各种数据接收到 Uber 的 Hadoop 数据湖中。
本文根据美团资深技术专家宋斌在ArchSummit架构师峰会上的演讲整理而成，主要介绍在美团即时物流分布式系统架构逐层演变的进展中，遇到的技术障碍和挑战，还有我们的解决思路。
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