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现在基于PG或者脱胎于PG的国产数据库越来越多，再加上PG社区版用户也在快速增长，因此多学点PG的知识对于DBA今后的转型来说，还是挺有用的

据调查，56%的组织面临至少四种不同类型的数据质量问题，而71%的组织面临至少三种不同类型的问题。组织在设计数据质量框架和解决数据质量问题时花费了大量时间和资源。

最近这一年里，做了大量的数据库国产化替代相关研究与测试工作，我发现现在绝大多数国产数据库都在高唱秒杀一切的性能，优秀的TPC-C/TPC-H指标，不过我们的用户的实际体验是应用从Oracle迁移下来以后大量的SQL执行性能下降数十倍甚至数百倍。

受访嘉宾普遍认为，无论如何发展，DBA的角色不会消失，但是DBA的技能需要随着新技术的到来进行调整。受访嘉宾普遍建议DBA在学习数据库技术之外，要多接触业务，多了解业务，如此才能为企业带来更大价值。

实际上SQL最容易出问题的地方还是表连接，单表的访问，哪怕走错了索引，SQL跑的慢点了，影响还没那么严重。表连接的执行计划出问题了，可能在Oracle上秒出的SQL，几个小时都跑不出来。

据张杰观察，多模态技术正在逐渐走入下沉市场、垂直细分场景，如方言ASR(自动语音识别)、领域ASR、特定动作识别等。通用的模型往往不满足商业应用，定制化的模型往往开发成本高。

读写分离，作为一种常用的数据库访问优化手段，得到广泛的应用。本文尝试从读写分离的技术实现、适用场景及典型产品等角度，阐述这一技术的整体现状。

2023年新年伊始，市场寒意袭来，海外科技巨头相继宣布裁员消息，降本增效，捂紧钱袋子；NOTAM故障导致美航班停飞……

随着春节假期的结束各企业都已经开始忙碌起来，俗话说“一年之计在于春”，“千里之行始于足下”，现在正是各项工作计划付诸行动的开端，企业数字化转型工作同样如此。

数字化转型工作跟数据治理很大的不同，就是更多涉及业务流程的重构和优化，更加依赖业务部门的主动推进，对于IT来说，方向的选择远大于执行

数据库与云平台这两个企业信息化最为关键的IT基础设施目前还处于单打独斗的状态，这让企业信息系统全面上云也面临巨大的挑战。

展望2023年，孙元浩认为，技术的变革将会继续前进，新的技术不断涌现，并且在经过市场的验证后逐步成熟。而在实际应用中，新的技术也会不断替代老的技术，并且涌现出更多的应用场景。

什么是数智化，通俗的解释就是企业利用数字化技术，以海量系统大数据为基础，结合人工智能相关技术，全面实现企业各个场景的智能化管理，是企业数字化管理的高级进阶版

随着美国不断加息，人力投资也变得越来越贵。为了给股东和投资人一个交代，最好的方式就是裁员以降低成本。整个SaaS行业一直在讲一个故事：当前不赚钱没关系，未来将以可预测和可持续的方式，赚更多的钱。

数据库上云的方式一般数据库服务器云纳管、云主机部署、RDS服务、容器云这四种方式。云纳管仅仅是一种最低程度的云管，实际上数据库和云还是完全分离的。

本文主要结合实践总结了大规模报告稳定性保障方法。

软件公司是各种信息系统的缔造者，同时也是企业数字化转型之路的合作伙伴，但由于各软件公司对于服务的理解不同，所以因服务问题而对企业数字化建设造成的困扰也不在少数，轻则影响工作效率，重则关乎数字花成败。

虽然大多数公司都认识到他们的数据是一种战略资产，但许多公司并没有充分利用它来取得成功。下面我们讨论成功数据战略的关键要素，这些要素将帮助企业根据数据分析而不是直觉做出明智的决策。

春节假期即将结束，新一年的工作即将开展，正所谓一年之计在于春，春天也正是数字化军团们大展生手的时刻

好的数据质量管理对于理解数据至关重要。它有助于为组织建立框架并支持数据质量规则。