上个月，我在这篇博客上发布了一篇关于期待已久的以在线方式将表从多表分段或简单表空间迁移到多个单表按增长分区表空间的功能的条目。本月，我将介绍一个更新的 Db2 功能部件，该特性还支持将表从一种表空间类型联机迁移到另一种表空间类型。此功能是随 Db2 13 for z/OS 的函数级别 500 一起引入的，它允许 DBA 使用 ALTER TABLE 语句和随后的联机 REORG 将表从按范围分区的表空间迁移到按范围分区的表空间。请继续阅读以了解更多信息。当 Db2 9 for z/OS 引入通用按增长分区 表空间类型时，许多 DBA 的反应非常热烈，这其中有很好的理由：它使表的大小能够增长到 64 GB 以上，而不必进行范围分区。毕竟，对表进行范围分区需要大量的前期分析。例如，如果表空间的 DSSIZE 值是 16G，那么当分区 1 达到该大小时，那么 Db2 将自动为该表空间添加第二个分区，当该分区达到 16 GB 时，Db2 将添加第三个分区，依此类推。随着某些 PBG 表空间变得越来越大，在多个 Db2 for z/OS 站点上出现了一些“买方的悔恨”。

数据仓库、数据湖和数据流的概念和体系结构是对解决业务问题的补充。存储静态数据以进行报告和分析需要不同的功能和 SLA，而不是连续处理实时工作负载的动态数据。存在许多开源框架，商业产品和SaaS云服务。不幸的是，底层技术经常被误解和过度使用，用于单片和不灵活的架构，供应商推销错误的用例。让我们在博客系列中探讨这个困境。了解如何使用云原生技术构建现代数据堆栈。可靠且可扩展的数据引入对于任何分析平台都至关重要，无论您是构建数据仓库、数据湖还是湖屋。与提取、转换、加载 工作流的数据集成连接到各种源系统并处理传入事件，然后再将其引入一个或多个数据接收器。Kafka 不仅仅是数据引入或消息队列。一个常见的选项是在数据仓库或数据湖中运行 ETL 工作负载。下游消费者在原始数据和精选的相关数据集之间进行选择。

在PostgreSQL上，AutoField、BigAutoField和SmallAutoField现在被创建为标识列，而不是带有序列的串行列。在这篇文章中，我们将详细介绍这意味着什么，为什么您可能希望将现有列从串行类型更新为标识列，以及更新它们的管理命令。

我感兴趣的是水从哪里来，流向哪里，径流发生在哪里，以及城市发展如何与这种强大的自然力量相互作用。然而，在使用PostGIS和p注浆:Polygons进行路由时，OpenStreetMap水层提出了一个挑战。现在，申明一个显而易见的事实:多边形不是直线。现实世界的水路网络是由直线和多边形组成的。河流、小溪和排水路线主要(但不是全部!)使用线条绘制。这些管线进出池塘、湖泊和水库。下面的动画展示了水多边形对水路网络的影响。当一些非常重要的路径被排除在外时，它们就会消失。为了使整个水网络可路由，我们需要创建一个组合线路层。本文的数据源是使用PgOSM Flex的Docker程序加载的科罗拉多州的OpenStreetMap数据。确保使用PgOSM Flex 0.6.0或更高版本。在上面的动画中消失的最大的水体是斯坦德利湖，也被称为3023193关系。路由的步骤在大型数据集上可能花费很长时间。定义了焦点区域后，下一步是计算和持久化这些多边形的中间轴线。210个多边形的输入创建了4415条中轴线，平均每个多边形21条线。

DynamoDB已经很久没有发表论文了。几天前，我读了它最新发表的一篇文章，“Amazon DynamoDB:一个可伸缩的、可预测的性能和完全管理的NoSQL数据库服务”，我认为从工程角度来看，这是近年来针对大规模分布式系统最实用的论文之一。它甚至没有解释太多的架构，因为它不需要解释。无共享系统看起来很相似，作者很清楚这篇论文的读者是谁_。更重要的是，这篇论文写得很简单，没有数学!毕竟，DynamoDB不需要尝试“证明”任何东西。在过去的十年中，它已经在规模和稳定性方面充分证明了自己。我不知道这是否是有意的，但它也在DynamoDB 2022论文的第一部分中展示了其重要性。DynamoDB考虑同一台机器上的分区的配额之和。DynamoDB选择动态分片策略。它也使用范围分割，但区别在于DynamoDB的分区概念使用大小作为默认的分割阈值。DynamoDB直接采用基于负载的拆分。在这种情况下，DynamoDB避免分裂。为了减少故障转移期间可观察到的影响，DynamoDB还改进了复制组的Leader选举。DynamoDB论文也提到了类似的机制。2015年的DynamoDB故障就是一个典型的例子。

在发布后 15 周后，PostgreSQL 15 GA 已在门户中正式发布，适用于所有 Azure 区域的适用于 PostgreSQL 托管服务的 Azure Cosmos DB。无论你是在适用于 Postgres 的 Azure Cosmos DB 中预配新群集，还是升级现有数据库群集，Postgres 15 现在都是你的选择。

对于嵌入式数据库，开销似乎非常低，但仍保留数据库会话将比分叉进程来处理它具有更好的性能。本文介绍了为后绿色SQL和汤字节数据库创建连接的延迟和解决方法。在 PostgreSQL 和 YugabyteDB 邮局主管启动后，与每个数据库的第一个连接将导致该会话重新创建存储全局数据库及其连接到的数据库的关系缓存的文件。此时，已建立后greSQL或YugabyteDB连接，并准备执行其工作，因此可以执行用户SQL。可悲的是，没有postgreSQL，因此是YugabyteDB，架构需要解析，重写，计划和执行阶段来执行SQL。因此，当 SQL 执行对常规数据库对象的访问时，它必须首先从目录中获取 SQL 中涉及的所有对象的元数据，以便能够执行执行阶段。

灾难恢复是企业级数据库的核心功能。数据库供应商一直在寻求改进灾难恢复，在过去10年中，他们进行了重大创新。本文简要介绍了数据库灾难恢复的历史，重点介绍了基于云的分布式数据库中的灾难恢复和高可用性创新。HA和DR的目标是保持系统在操作级别上正常运行。它们都试图消除系统中的单点故障，并自动执行故障转移或恢复过程。灾难恢复的重点是在发生灾难后以最小的数据丢失使系统恢复服务。RPO和RTO应尽可能降低。常用的FTT是地区级别的，它表示灾难已经影响到像州或城市这样的地理区域。数据库灾难恢复技术经历了三个阶段：备份和恢复、主动-被动和多主动。此解决方案的RTO和RPO可能长达数小时，因此最适合于没有严格可用性要求的应用程序。数据库集群标志着开发的第二阶段。因此，分片是解决多活动性的过渡方案。这称为数据冗余。许多分布式数据库供应商经常向其用户推荐此体系结构作为灾难恢复解决方案。

在本文中，我们将看到MySQL重写巴奇语句在使用JDBC，JPA或休眠时如何工作。当我编写高性能Java持久性书籍的批处理章节时，我第一次研究了这个MySQL配置属性，当时，我发现此设置允许通过重写发送到数据库的SQL字符串来进行批处理。因此，在很长一段时间里，我错误地认为此功能不适用于批处理 JDBC 预准备语句。显然，他们正在使用JDBC，因此，我决定测试此功能并在本文中写下我的发现。大多数 Java 开发人员在必须执行插入、更新和删除语句时使用接口的执行更新方法。String INSERT = "insert into post values ";现在，您假设上面的示例将在单个数据库往返中执行 INSERT 语句，但是如果您通过 MySQL JDBC 驱动程序进行调试，您将找到以下代码块：。默认情况下，MySQL 在使用普通 JDBC 对象时仍会单独执行 INSERT 语句。

对于金融市场中的高频数据，每条记录通常在特定时间戳保存股票的信息。我们经常需要将一列重新排列成矩阵或表，其中时间戳作为行标签，安全ID作为列标签。此操作可以使用 SQL 关键字或Mysql数据库中的函数来实现。结果可用于矢量化操作以获得最佳性能。

关系数据库曾经是数据管理技术的缩影，但随着单个服务器缺乏支持现代企业生成的大量数据的细微差别，它变得越来越过时。NoSQL 数据库为传统数据库架构提供了解决方案，提供了可扩展、一致的性能，但是如何在不使新架构过于复杂的情况下迁移如此大量的数据呢？DBTA 最近举办了一场由 AWS 赞助的网络研讨会，题为“使用您现有的 SQL 技能为 NoSQL 调整数据”，演讲者是专门从事 Amazon DynamoDB 的亚马逊网络服务专业解决方案架构师 Robert McCauley，讨论了一种通过利用 Amazon DynamoDB 的 SQL 技能将关系数据库迁移到 NoSQL 数据库的方法论方法。自 DynamoDB 于 2012 年成立以来，亚马逊已经拥抱了可扩展数据库技术的未来，以应对繁重的应用程序使用。尝试纵向扩展时性能不可预测，JOINS 会给 CPU 的可操作性带来负担，并且由于维护和扩展工作而导致的拥有成本增加，从而使关系数据库的成本高于其对许多组织的实用性。

关系数据库模型最早是由英国计算机科学家埃德加·弗兰克·科德于1070年在IBM工作时提出的，并已在商业上部署了40多年。在软件开发领域，这是一项罕见的成就，并在今天继续发展。关系数据库通常作为当今世界上最小到最大的应用程序和产品的后端。虽然关系数据库已经针对速度、并发性、延迟和总体性能进行了优化，但它们还没有适应大规模管理元数据更改。具体地说，许多组织在部署模式更改时都在努力保持开发速度、敏捷性和信心。过去，开发人员会提前几个月计划一个模式更改，并与数据库管理员批准并协调向新模型的过渡。为了应用这些变化，系统将被关闭维护数小时或数天。但是关系数据库并没有满足开发人员的需求。我相信关系型数据库能够而且应该满足模式部署的现代开发实践，从而允许更多的自动化、控制和速度，并因此在过程中灌输信心。数据库应该潜在地支持声明式模式部署，开发人员提交所需的状态，而不是命令式命令。

随着全球企业转向云托管数据库，数据库管理的世界发生了翻天覆地的变化。但是，满足现代世界的需求可能具有挑战性，特别是对于内部部署。相比之下，托管云数据库是为云构建的可扩展和关系数据库服务。亚马逊 AWS 和微软 Azure 是部署 MS SQL 服务器数据库的绝佳选择。但是，在决定进行亚马逊 AWS 或 Azure 迁移之前，比较功能、优势和限制至关重要。亚马逊 RDS 与Azure SQL — 哪一个更好？云计算使公司能够改善团队协作，减少资本支出，提高可扩展性并促进创新。因此，自然而然地，那些没有能力应对这些变化的公司可能会落后。AWS 和 Azure 是云域中最受信任的成员，它们争夺云蛋糕的更大份额。微软使用其最新版本 SQL Server 2019 中提供的二进制文件。相反，亚马逊提供了一个几乎固定的版本控制模型，允许您选择要使用的版本。由于 RDS 将存储与计算分开收费，因此其因子成本与 Azure SQL 不同。另一方面，亚马逊 RDS 已在其 MySQL 实例上禁用复制。

数据仓库、数据湖和数据流的概念和体系结构是对解决业务问题的补充。存储静态数据以进行报告和分析需要不同的功能和 SLA，而不是连续处理实时工作负载的动态数据。存在许多开源框架，商业产品和SaaS云服务。不幸的是，底层技术经常被误解，被过度用于单片和不灵活的架构，并被供应商推销为错误的用例。如今，没有人质疑数据驱动的业务流程改变了世界，并实现了跨行业的创新。事件无时无刻不在发生。传统的数据仓库分别是数据湖方法是将来自所有来源的所有数据引入中央存储系统，以进行集中的数据所有权。数据仓库和数据湖并没有死，但在数据驱动的世界中比以往任何时候都更加重要。Kafka 不会取代其他数据库或数据湖。无论您使用的产品称为数据仓库、数据湖还是湖屋。数据清理和数据质量保证是 DWH 管道中的关键部分。无论您是构建数据仓库、数据湖还是湖屋：关键的一点是了解动态数据和静态数据之间的区别，以便为您的解决方案找到合适的企业架构和组件。

如何为ApacheCassandra和数据 DataStax Astra DB构建一个高效而合理的数据模型？是否有任何数据建模规则需要遵循？这些和许多其他问题的答案可以在Cassandra数据建模方法中找到。在这篇文章中，我们简要概述了Cassandra和Astra DB的数据建模方法，并分享了来自各种现实生活领域的六个完整的数据建模示例。我们应用该方法为物联网、消息传递数据、数字库、投资组合、时间序列、购物车和订单管理创建 Cassandra 和 Astra DB 数据模型。顺便说一句，如果您不熟悉 Cassandra，或者术语单行分区和多行分区听起来很陌生，我们建议您在深入研究数据建模之前仔细研究Cassandra 基础。特别是，Cassandra数据建模方法基于四个目标，四个模型和两个过渡;以及特定的建模，可视化，映射和优化技术和方法。阿斯特拉数据库是Cassandra数据库。实例化视图在Cassandra中是实验性的，通常建议使用常规表。Astra DB 中的存储附加索引是二级索引，与常规二级索引或 Cassandra 中的实验性 SASI相比，具有更好的性能、空间效率和更多功能。

前，我们讨论了货币化在为组织创造新收入来源方面的作用，以及它对我们的数据治理计划的要求，以确保满足法律义务并生产高质量的数据产品。在构建数据治理组织时，尽早做出有关团队规模和运营原则的决策对于确保优先级、工作活动和投资与预期结果保持一致非常重要。数据治理计划的规模可以体现在负责正在交付的政策，技术和知识的组织的规模上。数据治理团队通过定义适合组织风险状况的策略和支持标准来提高速度和一致性，以确保组织能够最大限度地利用其技术技能，消除重复工作并确保在优先级和目标上保持一致。数据治理团队负责系统设计、部署和支持，以确保团队能够成功采用已识别的工具。一旦我们了解了我们的数据治理目标，我们就可以开始研究哪些特征将推动数据治理计划成为更大的组织规模，从而推动更大的组织投资。数据治理团队规模 – 数据治理团队的规模应该是有效管理上述四项关键职责所需的最小值，而不是更大。

从 MySQL v8 开始，我们有可用的公用表表达式 或 WITH 子句。我最近学会了如何在 INSERT 语句中使用 WITH 子句，类似于“使用 SELECT 插入”。像往常一样，我喜欢分享我学到的东西，所以让我们一起学习…您必须注意 WITH 子句在整个语句中的位置。Error Code: 1064. You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'INSERT INTO auto_test SELECT some_name FROM rogue_name' at line 4. 您可以看到，在尝试使用 WITH 插入时，已返回错误。此时，WITH 子句期望下一个语句是 SELECT，而此查询中的情况并非如此。如果您有一个 WITH 子句，该子句生成了一些您需要插入到另一个表中的数据，这将非常方便。

Patroni是一个使用异步流复制、Etcd和HAProxy的PostgreSQL高可用性解决方案。

当此详细信息以任何形式表示时，它就成为概念数据模型。这是数据建模过程的第一阶段。可以说，整个概念和逻辑模型可以用图的形式表示，该图被称为实体关系图，又名ERD。有许多行业领先的工具可用于 ER 建模。Azure 提供用于发布greSQL 的 Azure 数据库服务，作为其在 Azure 云上托管后greSQL 数据库的产品/服务，而 pgAdmin 是用于处理 Postgres 数据库的最常用工具之一。pgAdmin提供的工具之一是创建ERD项目，这有助于以ER图方式创建逻辑数据模型。虽然与市售的行业领先工具相比，它并不复杂且功能丰富，但对于那些希望使用pgAdmin作为其主要管理和开发控制台以及控制许可证成本的人来说，它仍然是一个非常方便的功能。还假定 pgAdmin 的实例已安装、配置并连接到适用于 PostgreSQL 的 Azure 数据库实例。因此，在本练习中，我们将重点放在探索 pgAdmin 工具为 ER 建模提供的功能上，方法是尝试以两个表的形式创建两个实体，并在它们之间创建关系，这在数据建模术语中称为基数。

要在MySQL中创建关系（表），“创建”查询与其他关键字“表”一起使用，其参数由列名及其各自的数据类型组成。表名和列名不能有转义字符，即空格、逗号、引号、斜杠等。列名后跟数据类型，括起来的括号包含长度 — 它决定了表能够为特定列处理的最大值长度。这些属性指定字段的各种约束，例如 NOT NULL，这意味着列值对于插入或更新不能为空。请参阅下图，进一步说明 MySQL 创建表 语句。对表名和列名使用大写字母或下划线分隔的单词，即 TABLENAME、TABLE_NAME table_name。为表选择的引擎应与数据库编码相对应。不要为数据类型提供过长的长度，因为这会使表变重，搜索查询速度变慢。始终为表指定索引。定义一个自动递增字段，该字段允许每行具有唯一的索引。通过适当的预防措施，用户可以实现高效和无缝的性能。它还允许将逻辑思想有效地映射到实际实现中。

今天我们将讨论如何提高MySQL中的查询速度。为此，我们将使用一个演示数据库，该数据库提供具有以下结构的相同MySQL主页：。机场数据库是一个大型数据集，旨在与 MySQL 数据库系统一起使用。该数据库的大小约为 2GB，由 14 个表组成，总共包含 55，983，205 条记录。必须对要优化的查询执行 EXPLAIN 命令。此命令可帮助我们验证数据库管理器如何处理查询，并阐明瓶颈所在，从而能够改进我们的查询。但是，与使用索引和搜索以“port”结尾的单词的这种方式不同，我们将使数据库的处理程序完成对进行查询的表中所有记录的搜索。SingleStoreDB 是一个实时的分布式 SQL 数据库，它将事务和分析统一到单个引擎中，以推动对大型数据集的低延迟访问，从而简化快速、现代企业应用程序的开发。单存储数据库与MySQL线兼容，并提供熟悉的SQL语法，但基于现代底层技术，与MySQL相比，速度和规模无限高。这是单一商店成为信任空间中排名第一的关系数据库的众多原因之一。

报告数据是数据消费领域最常见和最标准的做法之一。一些最流行的数据库的例子是sqlserver、Postgres、Oracle等，而一些最流行的报告工具的例子是powerbi、Tableau等。powerbi支持各种不同类型的数据源，如平面文件、关系数据库、NoSQL数据库、商业和开源数据库、来自不同云端的数据库以及其他支持使用报表工具数据的源和应用程序。

您已经用一个直观、用户友好的UI启动了应用程序。但是，如果您的应用程序遇到负载问题，它将使您的最终客户在使用它时感到沮丧。问题不在应用程序内部，而在数据库中。据调查，38%的数据库专业人员报告称数据库停机是导致他们夜不能寐的重要问题。停机可能是由许多问题引起的，包括不正确的数据库配置、糟糕的负载处理、数据库查询超时等等。在本文中，我们将讨论您是否需要扩展数据库以及如何解决数据库可伸缩性问题。应用程序的数据库应该能够扩展或收缩其计算资源，以满足应用程序的动态需求。确保良好的数据库可伸缩性的最佳方法之一是根据您的需求选择适当的数据库。云解决方案可以做到这一点。数据库可伸缩性是一项资源密集型且具有挑战性的任务。如果没有，您仍然可以使用旧数据库进行操作。如果您的企业是一家初创企业，那么投资资源购买可伸缩的数据库是没有意义的。amazonlasticache是一个缓存服务，可以帮助您缓存数据库。

apachecassandra是一个分布式数据库，它可以很好地处理地理分布的工作负载。另一方面，K8ssandra可以在配备了备份和仪表盘的Kubernetes上运行它。

停机的成本可能从业务损失到严重的声誉损害不等。数据库停机感觉不可避免，但通常是可以预防的。在这篇文章中，我们将探讨PlanetScale如何减轻这三者。这可能导致整个站点中断，以及影响其他系统的级联故障。使用标准MySQL，如果您删除了一个后来发现仍在使用的表，那么您现在必须从备份中还原。为了帮助防止这种类型的中断，如果最近查询了要删除的表，PlanetScale 会警告您。我们在Vitess之上构建了行星规模，Vitess是用于MySQL水平扩展的数据库集群系统，由YouTube的数据库团队构建，旨在为 YouTube.com 提供支持。PlanetScale也是维特斯的维护者。被互联网上一些最大的网站使用和贡献意味着Vitess已经进行了大规模的压力测试。我们之所以选择在维特斯的基础上构建 PlanetScale，首先要了解我们对开发人员体验重要性的基本信念。在 PlanetScale，我们致力于提供高性能的可扩展数据库，无需您放弃开发人员经验。Vitness使我们能够在经过验证的成熟解决方案的基础上进行构建。

在本次演讲中，佩尔科纳产品经理谢尔盖·普罗宁解释了为什么需要操作员在 Kubernetes上运行MongoDB，以及如何使用Percona的MongoDB运营商进行演示，将MongoDB迁移到库贝内特。

毫无疑问，当涉及到公司需要管理什么以及如何管理时，数据是王道。事实上，有许多公司投入了大量精力来始终保持其数据的安全，而这正是他们应该做的。MySQL - 以及Sun的销售团队 - 将开始踩踏Zmanda的开源备份和恢复软件，该软件专为MySQL编写给企业。从4月1日开始，MySQL企业版客户将能够直接从全球的Sun购买Zmanda的MySQL和MySQL集群恢复管理器的订阅。该协议是在Sun完成对MySQL的数十亿美元收购几天后达成的，这对这家初创公司来说是一个福音，这家初创公司以前只与MySQL达成了一项松散的营销协议，根据该协议，小Zmanda及其两名销售人员必须完成所有的销售和履行。首席执行官钱德·康德称这一安排是Zmanda的“游戏规则改变者”。现在，他所要做的就是说服Sun把Zmanda推入一个目前推动Veritas的备用状态。Zmanda for MySQL的运行费用为每位用户每年300美元，并在工作时间提供电子邮件支持。Zmanda已被用于保护全球超过100万台服务器。如果这就是您要追求的，那么Zmanda就是您的选择。

编纂数据库架构更改的想法并不新鲜。许多工程团队都采用了液基基地/飞行路线来采用这种做法。与此同时，我们观察到整个行业采用数据库即代码的加速趋势。一些创新产品也出现了，以挑战现有企业。在这篇博客中，我们将回顾数据库作为代码环境中的最新技术，并分享我们自己对该领域当前和未来趋势的见解。当有人在论坛上请求数据库模式更改建议时，您通常会看到一个提到Liquibase的回复。通过CLI，开发人员团队可以将数据库模式迁移集成到其CI/CD工作流中。应用程序通常嵌入Liquibase库，以便在启动时应用任何适用的模式迁移。它记录目标数据库架构的增量更改，而不是所需的结束状态。最近，Liquibase推出了HUB，这是一个面向付费客户实时查看、组织和监控数据库更改活动的信息门户。关于如何管理数据库模式更改，Sqitch有自己的设计理念。Tianzhou Chen user avatar通过陈天洲 · 7月24日、22日 ·数据库区域 ·意见

在本文中，您将了解何时应该考虑向表中添加JSON数据类型，以及何时应该避免它。大多数关系数据库技术现在可以存储JSON数据并对其执行查询。将JSON数据类型引入关系数据库代表了一个转折点，并开辟了许多新的可能性。考虑到这个特性的创新性，您可能对采用JSON数据是否是正确的选择有一些疑问。特别是，滥用JSON并失去关系模型好处的风险很高。这就是为什么清楚地理解JSON数据给关系数据库带来的优缺点是如此重要。在本文中，我们将探讨您需要了解的有关JSON列的所有信息，并告诉您何时最好依赖它们。JSON代表对象表示法并表示一种轻量级、易于理解、人类可读的数据格式。在关系数据库中，JSON数据类型是一个特殊的二进制或文本列，允许您以JSON格式存储数据。下面是一个JSON示例：。具体来说，在以下情况下应该避免使用JSON。第一种方法是将ORM映射中的JSON列定义为字符串，然后将它们转换为对象。多亏了这个，你可以介绍NoSQL在关系数据库中的优势。

例如，如果这是您的测试计算机，并且您希望始终使用该帐户，则可以通过修改 URI 来指定它：root. 使用命令，这次MySQL外壳程序启动并使用X协议连接到本地主机，我的会话现在处于JavaScript模式：mysqlx. 两个简单的别名，以摆脱在我的终端中使用旧客户端。

一个数据库显示了复制延迟，同一复制层次结构的所有其他实例也是如此，所有这些实例都驻留在Openstack中。

CockroachDB具有独特的数据注册功能，可通过多区域抽象，倒置和部分索引，计算列以及强大的一致性来实现。今天，我们将讨论MongoDB和CockroachDB中的独特约束。我将使用与上一篇文章中相同的CockroachDB专用集群。有关详细步骤，请参阅上一篇文章。FerretDB正在开发中，许多功能可能仍然不可用。

SQL Server 需要最大内存带宽才能充分发挥其潜力。他们需要尽可能快地访问内存，并具有尽可能多的吞吐量。当处理器必须通过单个系统总线以及 CPU 插槽之间）争夺带宽时，就会出现瓶颈。跨 NUMA 节点的成本非常高昂，并且可能成为 SQL Server 的高内存带宽需求的瓶颈。向来宾计算机提供套接字和核心时应格外小心，以确保其与 SQL Server 的要求正确一致。仍然比返回磁盘更快，但与本地 NUMA 节点访问相比，这是永恒的。这种现象可能会使 SQL Server 查询性能疑难解答变得极其困难，或者根本不可能。在上面的示例中，2 个套接字 4 个内核，每个内核最符合硬件 NUMA 布局，而 SQL Server 将对你刚刚为其预配的 8 个内核最满意。虚拟 NUMA 拓扑基于基础物理主机的 NUMA 拓扑。初始化虚拟机的虚拟 NUMA 拓扑后，除非该虚拟机中的 vCPU 数发生更改，从而导致 NUMA 布局不平衡，否则该拓扑不会更改。打开窗口电源后，SQL 服务器的 NUMA 配置不应偏离，并且应禁用虚拟机来宾 CPU 热添加。

由小型企业组成的新生态系统正在引领人工智能优先的数据库技术的“第三波浪潮”。新的搜索引擎和数据库出色地回答了用自然语言提出的查询，但它们的机器学习模型并不局限于文本搜索。同样的方法也可以用于搜索从图像到DNA的任何东西。客户可以保留对数据的控制，将数据安全地保存在自己的防火墙后面。第一波数据库技术通常被称为首字母缩写sql—用于管理关系数据库的通用查询语言的首字母缩写，关系数据库在概念上类似于电子表格或表格。在一长串功能中，第一波和第二波数据库各有优势。第三次浪潮的早期里程碑发生在2015年，谷歌将其搜索算法从基于页面排名改为基于机器学习模型，该模型被称为RankBrain。对于数据库中的任何给定项目，这些向量形成了项目的“表示”。四个亚群共同组成了生态系统。由于过去十年机器学习的进步和以人工智能为先导的数据库技术的商品化，您明天就可以在业务中使用它了。

MySQL 热浪添加了多项增强功能，可提高 8.0.30-u1 中的运营效率和查询性能。将表加载到热浪后，数据更改会自动从 MySQL 数据库系统上的 InnoDB 表传播到热浪集群中的对应表。分配内存以将更改的数据从MySQL传递到热波。热浪现在增强了内存管理，可以更有效地利用内存，从而缩短了热浪关机时间。数据解压缩操作是计算繁重的操作。在查询处理期间，表扫描运算符将解压缩查询中引用的所有列，以便进一步处理，从而增加查询执行时间。热浪现在仅解压缩 SQL 运算符所需的列。在存在高度选择性的运算符的情况下，HeatWave 不再需要解压缩已筛选出的数据，这有助于缩短查询执行时间。通过此增强功能，我们看到 4TB TPCH 的改进高达 10%。具有 ABS（）、电源（） 和 SIGN（） 函数的查询现在在热浪中加速。原文标题：New MySQL HeatWave capabilities released in 8.0.30-u1

在本文中，您将了解如何通过运行SQL查询从数据集合中获取有用的信息。我将使用一个超市公司、PostgreSQL和Arctype SQL客户机的不同商店的数据集。PostgreSQL，又称Postgres，是一个免费、开源的关系数据库管理系统。Arctype是一个快速易用的数据库管理工具，用于编写SQL查询、构建仪表板和与团队共享数据。现在，让我们在PostgreSQL中创建一个名为“超市”的数据库，用于存储超市CSV文件中的数据。

在本文中，我们将介绍使用Atlas CLI生成模式定义文件的基础知识，以及使用该工具更新PlanetScale数据库的模式。

下面，我们分析了为什么Redis是您最紧迫的Oracle障碍的答案的三个原因。Oracle是一个被广泛使用的关系数据库管理系统，而且很出名…当谈到Oracle性能时，我们自然会想到针对复杂、昂贵的SQL查询等的Oracle性能调优。

在这个博客中，我将解释pg_rewind用例来解决数据库故障转移发生后脑裂的问题。

今年，PostgreSQL取代MongoDB成为“最受欢迎”和“最受欢迎”的数据库平台。PostgreSQL也在db - enginees.com数据库排名系统中巩固了对MongoDB的领先地位。

如果您想拥有更类似于UNIX的东西，OpenBSD可以是一个选项。这种类型的BSD是完全开源的，就像FreeBSD或NetBSD一样，项目主要关注安全性、正确性和密码学。事实上，OpenSSH来自于OpenBSD。

PostgreSQL已经成为许多企业开发人员和初创公司首选的开源关系数据库，并为领先的商业和移动应用提供了动力。AWS提供了两个受管理的PostgreSQL选项:针对PostgreSQL的Amazon关系数据库服务和Amazon Aurora PostgreSQL兼容版。

所有行业的客户都使用Amazon DynamoDB作为关键任务工作负载的主要数据库。DynamoDB的设计目的是在任何规模下提供一致的性能。要利用这种性能，需要完成的最重要任务之一是数据建模。使用DynamoDB的成功与否取决于您如何定义和建模访问模式。数据建模的一个方面是如何在DynamoDB中处理大型对象。对于如何处理大于最大大小400 KB的项，必须有一个已定义的策略，以防止意外行为，并确保解决方案在扩展时保持性能。在这篇文章中，我将向您展示在DynamoDB中处理大型对象的一些不同选项，以及每种方法的优缺点。

在这篇文章中，我们将分享如何使用Amazon Kinesis集成和Amazon DynamoDB Time to Live 特性来设计数据归档。

DuckDB现在可以直接查询存储在PostgreSQL中的查询，并在不复制数据的情况下加快复杂的分析查询速度。 PostgreSQL是世界上最先进的开源数据库(自称). 从它的作为一个数据库管理系统的开端，在过去的30年里，它已经发展成为我们数字环境中的一个基本工作。

我非常喜欢深入研究我昨天在这篇文章中描述的解决方案，使用不可见列和触发器生成表审计信息。在本文中，我更关注使用JSON列存储审计信息的解决方案。当然还可以跟踪所有更改，不仅可以跟踪最后一次更改，还可以

通常我们从主数据库进行主动复制，但我认为如果我们从备用数据库进行主动复制，应该可以看到会发生什么。所以我做了一些测试 接下来是我的环境实际配置 ```SQL DGMGRL> show configu

Vitess支持基于VReplication的管理的、非阻塞的模式迁移，这一点很贴切vitess迁移。Vitess迁移是强大的、可恢复的。他们拿了一个异步方法，在数据库服务器上更轻量级。异步方法带来了

Confluent, Inc. 是用于设置动态数据的数据流平台，它正在与 Microsoft 建立新的战略合作伙伴关系，在技术集成、解决方案开发和上市活动方面增加更多投资。 凭借这一合作，Confl

Andrew Dunstan提交了 SQL_JSON - SQL/JSON 标准剩余部分中最受期待的部分之一，我们的 Postgres Professional 团队自 2017 年初以来一直在为此进