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近日，西安电子科技大学与 OceanBase 团队合作完成的论文《PromTCS: An Efficient Two-Dimensional Metadata Management and Tailored Hybrid Storage Architecture for Performance Monitoring Time Series》被 FAST 2027 接收。FAST（USENIX Conference on File and Storage Technologies）代表着计算机存储领域的国际最高研究水平。FAST 2027 将于 2027 年 2 月 23 日至 25 日在美国华盛顿州伦顿（Renton）

编者按在具身智能加速落地的当下，“模型”与“算力”之外，数据正悄然成为决定技术迭代速度与能力边界的真正变量。多模态、高复杂度的数据挑战面前，拼装而成的传统方案已显乏力。本文从 OceanBase AI 湖库的实践视角切入，系统拆解具身智能数据管理的四重困境，并展示如何以统一底座重构数据管理逻辑，打通从采集入库、处理加工、检索快照到训练供给的完整闭环，为行业构建高效、智能的数据基础设施提供

“新故相推，日生不滞。”——王夫之，《尚书引义·太甲二》[1]模型收到的每一次请求，都会由“旧（上下文）”与“新（提示词）”进行交接。Prompt Cache 要处理的就是这交界处的一笔账：旧的计算能不能继续使用，以及新的请求又需要付出多少代价。背景9 月 22 日，OpenAI 发布 《Better prompt caching for GPT-6》[2]，介绍了 GPT-6

作为联通广东产互的数据平台团队，承担着 AI 数据湖建设、语音模型训练数据管理、Hive 冷数据归档等核心数据基础设施职能。随着数智化转型推进，AI 训练数据与小文件规模快速增长，传统 HDFS + NAS 架构在元数据扩展性、跨地域一致性及运维成本方面逐渐难以满足业务需求。当前业务核心痛点如下：上述痛点的共同根

近日，浙江大学与 OceanBase 团队合作完成的论文《DADO：a LLM-based Distribution-Aligned and Diversity-Optimized Data Generator》被国际顶级期刊 IEEE TKDE 接收。TKDE（IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering）是数据库与数据工程领域最具影响力的国际顶级期刊之一，被中国计算机学会（CCF）列为 A 类推荐期刊。此次被接收的论文聚焦大模型合成数据中的分布对齐与多样性问题

近日，华东师范大学与 OceanBase 团队合作完成的论文《Metis: Workload-Aware Multi-Dimensional Histograms for Cardinality Estimation》被 VLDB 2027 接收。VLDB 是国际数据库领域最具影响力的顶级学术会议之一，与 SIGMOD、ICDE 并称为数据库领域三大国际顶级会议。VLDB 2027 将于 2027 年 8 月 23 日至 27 日在希腊雅典举行。此次被接收的论文聚焦数据库基数估计中的多维统计信息问题。基

在爱回收的交易世界里，每一天都是一场高强度的接力：C2B 端，消费者递出一部旧机，估价、下单、打款在分秒间完成；B2B 端，货品跨仓流转，批量结算指令在上下游之间穿梭；B2C 端，翻新商品陆续上架，零售订单潮水般涌入。三条业务线环环相扣，每一笔交易的背后，都是支付系统在毫秒级窗口内完成的一次响应。

9 月 22 日至 24 日，2026 年中国国际信息通信展览会在北京举行。在这一颇具分量的行业年度盛会上，OceanBase 作为唯一受邀数据库企业，在主论坛发表“从数据库到 AI 数据平台——助力通信核心系统现代化和生产级 AI 落地”主旨分享，并正式发布通信 AI 一体化数据解决方案。政企事业部 FDE 总经理李楠表示，OceanBase 目前已覆盖中国移动、中国联通、中国电信三大运营商近 4000 个核心节点，每年稳定服务超 10 亿

近日，OceanBase 团队提交的 Data Agent 方案在国际数据智能体基准 Data Agent Benchmark（简称 DAB）中，以 90.62% 的准确率刷新纪录，成为该榜单中第一个准确率达到 90%以上的参评方案。值得关注的是，这一成绩由 OceanBase 基于国产大模型 GLM-5.2 构建，超过多项基于 GPT、Claude Opus、Claude Fable 等海外模型构建的 Data Agent 方案。本次参评方案内部代号为 Scout，相关能力将融入 OceanBase DataPilo

9 月 12 日，由 OceanBase 和 MiniMax 联合主办的“面向生产级 Agent seekdb × PowerContext 技术专场”在上海外滩大会收官。专场聚焦 AI 编程、长文本与智能体三条技术主线，汇聚来自 OceanBase、MiniMax、Nowledge Mem、EverMind 的近十位技术专家，围绕上下文工程的四大核心议题展开深度分享，并正式发布 PowerContext 1.0。

随着“人工智能+”配套政策与新一轮央国企数智化转型专项行动的持续推进，央国企数智化建设正迈入全新周期。ERP 系统正从“业务在线化”迈向“决策智能化”，成为驱动企业管理变革的核心引擎。在此背景下，OceanBase 与浪潮海岳联合推出“央国企 ERP 一体化数智融合解决方案”。该方案将浪潮海岳企业 AI 智能原生产品体系与 OceanBase “根自研”的一体化分布式数据库深度融合，面向百

I am a part of all that I have met.一路所遇，皆融于我。—— Alfred, Lord Tennyson，《尤利西斯》[1]AI Native 组织困局AI 时代中，一个屡见不鲜的场景就是：Agent 已经把一个难查的重复提交问题推进了一半，代码改过，测试跑过，两条不合适的路也排除了。第二天，后续的工作被交接到另一位同事，或者换到另一个 Agent，一切又从“先介绍一下项

分享从移动端结算页面的问题展开。对开发者来说，截图、仓库和日志属于同一项任务；对 Agent 来说，它们之间的对应关系仍需要被建立。截图中出问题的区域，要能对应到页面和组件；代码片段要能定位到仓库、路径和提交；日志则需要说明发生时间、触发条件，以及相关的工具调用。多模态数据治理的关键，是让检索命中的内容能够回到具体现场。一个重要做法，是把

想象一个值班夜。周五晚上 9 点 40，群里跳进来一条消息：灰度环境的支付回调偶发重复入账。同一笔支付，被系统记了两次。你从沙发上捞起笔记本，打开项目，新建一个 Codex 会话。白天那条对话太长，已经关了。新会话能读仓库，却不知道三件事：白天试过的分布式锁会拖慢对账；复现必须回放同一个幂等键；客户现场没有缓存集群，方案得在现有数据库条件下成立。你花了 20 分钟补背景。Agent 随后又推荐

“…it must be stored, and above all it must be consulted.”“录而存之，尤须考而用之。”Vannevar Bush，《As We May Think》[1]，1945。楔子GPT-6 Astra 发布后，小编在 LINUX DO 论坛里，看到了一个引发很多网友讨论的帖子《不用担心爆上下文了，Astra 新技术，“几乎”无限上下文》[2]，帖子里贴出了 Codex 的一项实验配置，并引发了

这篇文章中，庆涛大佬会为大家详细分析一批 OBCP V4 的实验模拟题目，他还贴心地增加了很多批注和实验手册里没有的内容，分享了大量在实验考试题目以外的 OceanBase 数据库开发设计与优化方面的经验与思考。希望大家都能把 OceanBase 数据库给运维的服服贴贴~ OBCP V4 考试有两场。第一场是在考点上机考理论题，第二场是在自己电脑上在线考实验题。OBCP V4 官方给出了 5 个

“浙里办”的发展历程，是中国数字政府建设的一个缩影。早期，基于RDS（关系型数据库服务）的架构支撑了业务的快速起步。然而，随着用户量从百万级跃升至亿级，服务场景覆盖社保、医保、公积金等数千项高频民生事项，原有架构逐渐显露出疲态，成为制约“数字浙江”服务体验进一步提升的瓶颈：存储扩展极限：RDS 采用主备架构，存储容量受限于单机物理上限。面对持续膨胀的亿级数据，传统的

《DB大咖说》第 28 期来啦AI 浪潮来袭，对内容创作平台而言，是机遇还是挑战？答案或许取决于我们如何真正用好AI技术。快看漫画，作为国内领先的漫画平台，正在给出自己的答案——推出旗下产品 Livo，打造可生长、有记忆、甚至能与用户深度对话的数字生命。支撑这一切运转的数据底座，正是 OceanBase AI 数据库。数字生命究竟是什么？它是如何感知、记忆、生长的？OceanBase AI 数据库又在其中扮

“Future users of large data banks must be protected from having to know how the data is organized in the machine.”“宜使后来之人，得其用，而不必知其藏。”—— E. F. Codd，《A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks》[1]，1970AI 时代，正在把数据库从“持久化结果”的基础设施，推向“参与检索、推理与试验过程”的数据底座。

日前，2026 年 CCF 产学合作基金项目成果合集完成收录遴选，并完成公示。由 OceanBase 与浙江大学研究员、博士生导师唐秀合作的项目“数据库系统内的大模型推理及蒸馏技术研究”成功入选。自 2024 年起，CCF 启动产学合作基金项目成果合集收录遴选工作，旨在更好地服务 CCF 产学合作基金合作伙伴以及项目承担人，提升项目成果质量。2026 年度遴选工作面向 2024 年度共 348 个项目发起征集，实行企业推荐