ITPub博客

做数字化转型，其实80%的传统企业都是在摸索，而研究表明，90%的企业做数字化转型都以失败而告终，都在传统与现代的矛盾中做转型。

​关系型数据库是如此根深蒂固且无处不在，以至于我们在遇到新的应用需求时会条件反射地想使用关系型数据库。然而，对于具有特定处理要求和数据结构的应用来说，图数据库更胜一筹。

PostgreSQL数据库的索引没有Oracle Clustering Factor的概念，那么PostgreSQL是根据什么来判断索引扫描的效率的呢?

通过对数千名数据从业者调查，“在准备数据进行分析时，您认为最具挑战性的是什么? ”。 43% 的受访者回答说，不明确的数据所有权是他们面临的最大挑战，这一比例在所有答案中最高。

随着大数据技术的飞速发展，数据仓库、数据湖和湖仓一体成为了企业数据处理和分析的核心架构。它们各自拥有独特的特点和优势，同时也存在相互联系和互补关系。给数据资产方向的数据产品经理求职同学做面试辅导时，ta对这几个概念理解不透彻，总结下分享给更多同学。

登月任务充满了挑战和不确定性，那些认为成本高得令人望而却步的公司可能有道理，但最终，它是成功的——人类聪明才智和毅力的胜利，引发了众多的商业发明。

IT世界正在向着芯片与算力的方向发生巨变，AI会深刻地改变这个世界，每个国家都在为此布局。幸运的是，与大多数国家已经被淘汰出局不同的是，我们起码还是这个赛场上少数的几个决赛运动员。回顾历史，我没有理由不看好中国数字化的未来。

本文的重点是财务领导者，他们正在与不良数据作斗争——关闭时间长、报告和预测不准确、决策缓慢、不断调整。

三大云巨头都提供 Postgres 作为服务，但在这一领域，AWS 是无可争议的重量级冠军。根据 Shamgunov 的说法，Amazon Aurora 每年的收入达到 40 亿美元，而 Amazon 关系数据库服务（RDS）每年的收入达到 70 亿美元，加起来占到了 Gartner 估计 2023 年全球数据库市场 1000 亿美元的 11%。“其他所有东西都只是个小数目，”这位前 Microsoft SQL Server 工程师说。

本文将重点讨论该B2B营销公司在图数据库方面的需求，选型时考虑的因素以及建议等，希望能为大家带来启发。

很早之前我说开发的主题语言其实更多的是SQL(这里并没有说Java不重要的意思)，只是Java中并没有太多的业务逻辑。真正的业务逻辑主要还是在SQL中体现的。说的直白一点是如何写数据，如何读数据。

随着国产数据库在各行业应用规模不断增大，并开始进入深水区。国产数据库从之前的不能用、不敢用逐渐过渡到如何用好。特别是以分布式数据库为代表的新架构数据库产品的出现，颠覆了原有架构产品，之前很多的知识不能复用

最近业务反馈，8.0.32在使用union和union all的过程中，发现含有中文等特殊字符时查询返回数据为空。这个影响是比较严重的。

数据世界中的工作从未如此令人兴奋。二十年前，数据被认为是后台职能。到 2023 年，它将成为组织竞争优势的核心。数字化加速了 IT 领导者特别关注其数据、人工智能和分析数据资产的需求。

日前，Databricks收购了AI初创公司Einblick，以提高其生成式AI能力，这是 Databrick 在过去 12 个月中的第四次收购。对于手握重金的Databricks来说，有钱就是任性，该公司正在通过收购来加速实现其在AIGC时代的野心。

目前数据库中使用最为广泛的存储引擎不外乎两个系列三种引擎，分布式数据库喜欢采用的LSM-TREE存储，以及普通通用型数据库常用的BTREE/HEAP存储。

企业数字化转型建设本就价值体现难，一直以来还被企业领导认为是成本投入部门，在没有任何盈收的条件下，在降本增效的模式下自然会首当其冲，成为被重点优化的对象

我们今天所说的大数据处理早已经不是2004年谷歌发表那几篇论文时代的大数据处理了。如今我们对大数据有了更丰富的处理方式。

数字经济背景下，数据要素深入推进。下面我们将深入探讨为数据专家、项目协调员和数据决策者创建有效、安全和高质量的数据治理框架。

024年首月，是继往开来的日子。PostgreSQL 被 DB-Engines 评为2023年年度数据库；IDC预测，到2027年，数据和分析软件支出将以16%的复合年增长率增长，达到3400亿美元；首届阿里云PolarDB开发者大会召开……