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最近一个定律出来了，我看到是毁誉参半在科技圈引发了不少讨论，但绝大多数人都说不清这个新定律的核心本质到底是什么。半导体不是我专业，不知道这最后真实情况如何结合我们现状来类比一下。其实抛开晦涩的专业术语，不用复杂的物理、技术理论去解读，结合数据库领域的行业现状，就能通俗看透熵定律的底层逻辑。也能看懂当下很多技术改造、国产化替代的普遍误区。从字面上讲，是另辟蹊径。绕道解决问题。这让我想到数据库行业的技

一顿饭局里藏着半个行业的现状前几天和朋友吃饭，他突然问了我一个问题：“我老婆他们银行最近在换数据库，好像叫什么……什么的？你懂不懂？”作为一名在国产化数据库圈子里摸爬滚打多年的从业者，我几乎是下意识地接了一句：“是不是XXXX？”他立刻拍大腿：“对对对！就是这个名字！你了解吗？”我点点头，说：“了解一些。但你让她拿去做复杂查询，多半是不行的。”朋友马上接话：“没错！他们内部也说，表一多就不行了。”

周期短了能赚到钱了吗？这事还是要分人和分事如果你觉得AI时代“谁先拥抱谁就赢麻了”，那你可能只看到了上半场。因为我拥抱的算是可以的了，但是没有赚到钱当AI把生产力拉满，真正的战争才刚刚开始。我自身企业性质是ToB的，甚至觉得AI都不能结合业务去做，因为太复杂了。我自身AI使用的场景都是非工程化的领域。所以更加不要提用AI赚到钱了。即使有人说在自己领域提效了，“以前做一个定制化模块要一个月，现在用了

前段时间有人讨论以后的方向是什么？我觉得是没什么方向。有人说：“你这样的担心什么？”但是我说的不仅仅是我个人，我说的是大部分。不能全是正能量，有时候也需要泼泼冷水2026年，没有逆袭，没有风口，只有一场无差别的生存绞杀。经济下行的寒意渗透每一个角落，AI的镰刀疯狂收割岗位，国产化替代的浪潮看似宏大，却让无数普通人沦为时代的垫脚石。当降薪裁员成为常态，当AI替代不分岗位，当国产化转型的成本最终压在底

今天内容主要是我和AI的对话我问：MySQL PostgreSQL redis mongodb这些数据库都是开源的。现在AI编程都很强了。那么你们AI能结合这些开源数据库做一个数据库吗？为什么？直接复制过来改改不行吗？AI回答：直接说结论：AI 不能直接把 MySQL/PostgreSQL/Redis/MongoDB 复制改改就做出一个新数据库，更不可能靠 AI 随便拼接就造出一个能用、稳定、生产

其实因为AI提效裁员大部分是借口昨天我在群中说AI最大的落地场景是裁员，得到了一些认可。AI风口烧得正旺，所有人都在夸它高效、智能、颠覆未来，可普通职场人的日子，却一天比一天难熬。首先，我们要承认AI的强大。其次，我现在已经离不开AI了。他让我对自己不擅长的领域与了极大的帮助，从前就是看代码，现在写代码能力强大了。但是大家似乎都感觉不好轻松，很多人都说更累了。关键是每天都是裁员，心累。我们本以为，

当下计算机⾏业裁员潮愈演愈烈软件开发⼈员⾸当其冲，成为受冲击最严重的群体。我仅仅个人观点，这是最近很多朋友都失业或者担心失业，我也在想这是为什么。我分析他们企业或者行业的想法。可能也是国内很多行业和企业面对的问题。所以泛泛而谈一下。不要对号入座。很多⼈将这⼀切归咎于经济不景⽓，可经济下⾏不过是压垮骆驼的最后⼀个杠铃，真正导致⾏业陷⼊困境的，是多年来积攒的盲⽬跟⻛、过度建设与⽆休⽌的伪需求，在寒冬⾥

各大云厂商都开始自己的专属龙虾了我这里尝试的是QclawQClaw 是腾讯电脑管家团队基于 OpenClaw 打造的本地 AI 助手，支持 Mac & Windows 双端。关联微信即可远程操控电脑，让 AI 帮你干活——数据全部留在本地，隐私安全有保障。QClaw 产品官网：https://qclaw.qq.com/安装简单点击上面的官网链接。点击windows的。130M的文件几乎秒完

KaiwuDB 3.1.0 社区版发布作为KWDB的MVP怎么说也要体验和支持一下。KWDB具备千万级设备接入、百万级数据秒级写入、亿级数据秒级读取等时序数据高效处理能力，具有稳定安全、高可用、易运维等特点。面向工业物联网、数字能源、车联网、智慧产业等领域，提供一站式数据存储、管理与分析的基座。KWDB 3.1.0 版本在保持原有特性的基础上，针对数据库对象、数据写入与查询、数据库运维与安全、数据

去年我才听到这个数据库，估计熟悉他们产品的人不多但是第一时间我得到了一个数据，券商头部都是用他们的产品且都是用户主动找上门的金融领域的做的很出名瞬间觉得是自己孤陋寡闻了。后来经过一系列了解发现他们非常低调，宣传不是太多。主打产品实力强。今年我也尝试了一下。说说自己的感受。为了快速体验，使用了容器安装容器安装只能单实例。没有体验分布式架构。（金融场景必须要求高可用）启动容器以后可以有web页面进入管

最近一点感受，主要不是说厂商，而是说用户今天想跟大家聊一聊数据库选型这个话题，这也是我从业这些年，被身边同行、朋友问得最多，也最想好好拆解的一个核心问题——很多时候，面对同一款数据库、同一份厂商宣传，内行和外行看到的东西，完全是两个维度，甚至可以说天差地别。如果把宣传资料或者视频给我爸妈这样的看，他们觉得都很厉害。从事数据库相关工作这么多年，市面上主流的、小众的、国产的、国外的数据库，我几乎都接触

数据库概念是20世界60年代，而1970年是关系型数据库模型转眼就到2026年，而Oracle都已经快50岁了，翻看数据库的发展历程才发现，这项支撑全球数字化运转的核心技术怎么说也超过50年了。数据库从实验室走进各行各业，见证了计算机从巨型机到智能手机的迭代，也撑起了电商、金融、医疗等所有核心业务的数据底座。但令人无奈的是，半个多世纪过去，我们在数据库安装这件事上，依然会踩坑。多年前一次技术大会上

Clawdbot Moltbot OpenClaw 一时间风光无限，都找不到北了其实这就是诸葛亮、孔明和卧龙。这就是一个。也不知道改名字图啥。很多教程有，但是我觉得对不了解的人来说还是迷茫。不知道怎么安装使用。不知道具体能连什么。不知道能干什么。我这里就从一个0基础的讲解。先说说效果在某一个指令窗口（QQ、钉钉、飞书）发命令，就可以执行。实现以上效果的路径（步骤）到腾讯云上搜索“轻量应用服务器”购

曾经我分析过在MySQL数据库上字段扩位是否只是快速更新元数据的那次是因为是在实际工作中意外遇到的问题，所以做了实验得出在64以下改变没有问题。64以上的改变也没有问题。但是当从小于64的改到64以上时候则会发生问题。（不是简单的改元数据）当时这个结论使得我们在日常变更中可以判断影响面。最近有一个新的场景，精度变更出于对上次的判断，我觉得这里有一些不确定性。十有八九会有要注意的问题。事实证明我判断

一次从业务到技术的分析上周路过街边，几个工作人员推销办卡送礼品的。礼品恰好挺好的。我就办张信用卡吧。别以为我是闲得慌凑热闹，作为混迹技术圈多年的老炮儿，我心里早就打着小算盘 —— 正好看看银行的业务系统实际运行起来到底怎么样。工作人员麻利地接过我的身份证，拿着 pad 开始走流程，拍照、录入信息、绑定手机号和微信，一套操作行云流水。她一边操作一边跟我解释：“现在办卡都要求绑定后激活使用，这些优惠券

许多开发者在数据库选型和使用时，往往并不清楚为何选择某一种数据库，以及它在特定场景下的真正能力。例如，何时使用 ElasticSearch、ClickHouse、Redis、MongoDB 或 MySQL，常常缺乏清晰的判断。这种模糊的认知可能为系统埋下隐患。本次分享的案例正是由于对 MongoDB 使用不当而导致的问题。问题现象用户反馈 MongoDB 负载异常，从系统监控可见 CPU 使用率几

关于碎片的形成一般来说，关系型为主的多模数据库或者纯关系型数据库，对于执行delete的操作都不会释放数据空间。从而产生碎片。最好的方式就是，有一定的规划，比如分区之类。通过分区的转移来移除数据。这样不产生碎片。一旦产生碎片。怎么办？最 低级的操作就是把表进行逻辑导出，然后再进行逻辑导入。如果表大的话，这种几乎不可行。还有就是新建一个表，然后两个表换名字，慢慢搬迁需要的数据。还有一个方案就是做碎片

这个我之前没有研究过，看名字就是替换。 因为我实在想不出我现在业务场景中会用到它。没想到还有开发人员居然去使用。从名字解析可能类似Oracle的merge into update的做法先实验看看实际效果为了观察binlog，新刷新一个。mysql>  truncate table t1; Query OK, 0 rows

一、AI编程的双面体验：从工具革命到成本陷阱我最近在技术圈里观察到一种有趣的分化现象。一面是铺天盖地的AI编程“爽文”，讲述如何用几句话生成完整系统；另一面则是技术群里越来越多的成本抱怨。我自己也用AI做了不少工具，虽然开发能力本身很弱，但借助AI还能用不同的开发语言完成各种工作。这种体验确实很爽——一用AI一时爽，一直AI一直爽，甚至有点上瘾。但这种爽感背后隐藏着一个容易被忽略的事实：AI编程正

首先申明这个技术含量不高初始化问题数据。注意这里的t代表时间，数据类型是字符串。为什么用字符串来表示时间？那这就是问题所在。当初创建的人不懂。这个回答不知道满意吗？mysql> create table t1 (id int,t varchar(20)); Query OK, 0 rows