ITPub博客

在生产系统中，随着业务数据量不断累积，单表数据规模持续扩大，逐渐出现查询性能下降、维护难度增加、统计信息采集缓慢等问题。通过引入分区表结构，可以在逻辑上对数据进行拆分，有效提升 Oracle 在大数据量场景下的查询效率和可维护性。

随着国产数据库在政企核心系统中的规模化落地，日常开发、管理与运维对数据库客户端工具提出了更高要求：不仅要支持多类型数据库、稳定高效，还需要具备良好的开发体验和易用性。基于这一现实需求，金仓数据库推出了 KSQL Developer —— 面向开发者、DBA 和数据库应用人员的 统一图形化开发与管理工具。

过去几年，国产数据库的竞争从“能用”进入“好用”，从“功能完备”进入“体系成熟”。真正让国产数据库走入关键业务核心区的，不是单纯的兼容能力，而是能否以更低的成本、更低的风险、更低的难度，实现更平滑的迁移体验。

ITPUB 联合崖山科技策划了三期《论道国产数据库规模化替代时代》系列直播，话题从选型、迁移到运维，讨论的都是国产数据库规模化替代过程中最现实的问题。 我主持的是这组直播的最后一场——“崖山答疑茶话会”。

近年来，国产数据库在多模融合、高性能处理和智能化运维方向的发展速度非常快。从架构设计到执行引擎，再到生态工具链，越来越多产品开始从“功能完善”转向“体系化能力提升”。在这一背景下，KaiwuDB 发布的 3.0 版本，从多模引擎、时序处理、实时计算到边端协同等方面，都体现出一次较完整的技术升级。

AWR（Automatic Workload Repository）报告是 Oracle 数据库中的一项重要工具，它用于收集数据库性能数据并提供分析。这些报告可以帮助 DBAs（数据库管理员）检测和诊断性能问题，尤其是在需要优化数据库资源和排查性能瓶颈时。AWR 性能报告不仅包含了详细的统计数据，还可以帮助我们对比不同时间段的性能表现，从而找到潜在的性能问题。

在 Oracle 数据库管理中，Undo 段是关键组件之一，它用于存储事务的回滚信息并支持数据库的一致性读取。在一些特殊的维护操作中，DBA 可能需要直接修改 Undo 段的状态，而 BBED（Block Browser and Editor）工具提供了一个强大的手段来操作底层数据块。今天，我们将详细介绍如何使用 BBED 修改 Undo 段状态，并探讨这种方法的应用场景和注意事项。

通过 GDB 推进 Oracle SCN 的实验总结

控制文件（Control File）是 Oracle 数据库中最关键的核心文件之一，

国产数据库正在经历一场“从能用到好用、从支撑到引领”的转折。 过去，我们谈信创、谈替代；而如今，行业已经进入新的阶段——如何在核心场景中“扛得住”、在智能时代中“跑得快”。

最近这几天，数据库圈几乎被 Oracle Database 26ai 刷屏。各类公众号、博客、技术群都在讨论它的 AI 特性与未来方向，但仔细一看，大多数文章都停留在“理论层面”或是仅仅体验了 Oracle AI Database 26ai Free Platform。真正去折腾过“完整版（Full Version）”的人，几乎没有。

ACE 学徒——Oracle ACE 的全新入门路径来了！

在实际运维过程中，最怕遇到的就是“误操作”。

数据库是企业信息系统的核心，而性能优化则是保障业务稳定、高效运行的关键环节。本文将以实际优化案例为基础，从参数调整、SQL优化、分区表改造，到RAC高可用与容灾环境搭建，系统梳理数据库性能优化的全过程与关键思路。

在运维 Oracle Data Guard 环境时，ORA-16047: DGID mismatch between destination setting and target database 是一个非常常见的错误，尤其是在11.2.0.4 版本中。这个问题通常发生在主备库之间的归档日志传输过程中，而它的根源往往被 DBA 忽略。本文结合我最近排查与解决的经验，详细讲解产生原因及解决思路，并给出可操作的修复方法。

在日常数据库运维中，AWR（Automatic Workload Repository）报告 是我们分析系统性能瓶颈、定位问题的重要依据。它记录了数据库运行过程中的关键统计信息，为性能调优提供了坚实的数据支撑。然而，很多 DBA 都遇到过这样一个棘手的问题：AWR 报告生成缺失。

今天发现各大公众号和朋友圈都在讲VexDB，这到底是个啥数据库？所以自己去了解了下： 源于清华的研发团队(技术顾问:李国良教授)，打造了一款融合关系数据能力、多路语义检索能力的向量数据库产品VexDB，用于企业级 AI应用落地，有开发版(免费)和商用版。故申请了开发版，接下来跟着我看看吧。

验证金仓数据库对 Oracle 常用特性的兼容性

昨天听了白鳝老师关于 DB4AI 的分享，感触颇多。白鳝老师从 Oracle 23ai 版本演进切入，梳理了数据库在 AI 应用开发中的能力扩展路径，并提出了一个重要观点：数据库完全有潜力成为未来 AI 应用开发的核心，就像当年 C 语言到关系型数据库的演变一样。

在面对归档日志分析或误操作取证时，异机挖掘是一种既安全又高效的方案：不扰动生产端，又能还原业务变更轨迹。实践中应关注两类工作流——纯挖掘（仅解析归档日志）与挖掘辅以最小化恢复（恢复 SYSTEM/SYSAUX/UNDO 以开库）。关键准备包括：在源库开启补充日志或生成字典文件、确保归档日志序列完整、并把归档日志与字典文件安全复制到分析机。