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国产数据库该回归 TCO 本质
当前，数据库国产化已从“要不要替”进入“如何规模化替”的深水区。企业用户在选型时愈发理性，不再仅关注功能清单，而是更加重视产品核心能力与总拥有成本（TCO）。产品核心能力是平滑替代的前提，而TCO（包括软硬件采购、业务改造、系统迁移与长期运维的综合投入）则是规模化替代的关键。
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穿越数据安全雷区
在互联互通的世界里，数据泄露始终是潜伏的威胁，而数据库管理员（DBA）正是守护企业最宝贵资产“数据”的前线卫士。现代数据库环境融合了本地部署、云端和混合系统，犹如一片雷区。要成功穿越这片雷区，不仅需要技术能力，更需要采取主动、战略性的安全措施。
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技术会不会过时
DBA是一个无法在书本上快速成长的职业，必须在实战中摸爬滚打才能真正成为高手。不过仅仅依靠实战又不足够，没有充分的理论作为辅助，仅仅依靠实战也很难成为真正的高手，不断实践、不断总结，在实战和总结中发现自己的理论基础缺失，主动去学习，可能是每个高水平DBA都不断在重复的事情。
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企业若想做好数字化，管理者应首先能够回答出这50道问题
很多企业在做数字化之前也并未深入思考自身业务逻辑与数字化的结合点，盲目跟风投入大量资源，导致系统与实际业务管理脱节。其中作为企业的管理者，在数字化转型建设过程中起着决定性的作用，但当前突出的问题是管理者对数字化的理解仍旧处于表面化。
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DBA的AI自由
现在，代表未来应用发展方向的AI基础设施似乎正在脱离DBA的管理范围。DBA应该有所警醒，要加快拥抱AI的速度，尽快在数据库运维领域引入AI技术，引入AI能力，千万别成为AI时代的边缘人。
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基于Iceberg构建Lakehouse的5个要点
随着越来越多的组织采用Lakehouse架构，Apache Iceberg已成为现代Lakehouse核心的开放表格式。Iceberg为跨引擎的数据存储提供了统一、可扩展且互操作的基础。
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应用的可观测性
随着AIOPS技术的发展，以数据推理为核心的系统为可观测性项目打开了一个新的通道。不是通过固化的程序和算法去分析数据，而是用数据推理的方式去分析问题。这会让应用可观测性系统的建设周期大大缩短，问题分析的能力大幅提升。这
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将智能融入数据库层
数据库的下一次进化不仅关乎更快的查询或更廉价的存储。其核心在于将智能直接嵌入数据库层——这种智能能在数据抵达时即时检测异常，预测未来趋势，并实时触发行动，无需等待协调管道或外部系统响应。
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DBA如何积累运维知识？
DBA面临的一个很大的问题就是积累运维知识，大多数DBA都是用自己的脑子来积累知识。确实人的脑子是运维知识最好的载体，不过人的记忆和回忆是受一定的限制的，对于海量的知识积累，光用脑子是不够的。知识积累其实是一个挺麻烦的事情，首先如何去获得知识;其次是如何去表达知识;第三是如何去记忆知识?
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低代码是效率革命，还是程序员鄙视链的底端？
企业数字化转型建设离不开各种各种的系统，从技术实现角度来说无外乎代码原生开发与低代码(零代码)开发两种，很多人肯定要问哪种方式更优?喜欢低代码的认为其高效、能快速响应业务部门的需求，而反对者尤其是企业技术部门的开发人员则对其是嗤之以鼻
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9月数据库圈值得关注的事 | 2025
9月，甲骨文换帅，宣布将由Clay Magouyrk和Mike Sicilia两位高管共同担任联席CEO；腾讯云正式公布自研数据库TDSQL全新产品家族，包含TDSQL、TDSQL-C、TDSQL-B三款产品，推出数据库AI服务(TencentDB AI Service，简称TDAI);阿里云瑶池数据库正从云原生数据底座向“AI就绪”的多模态数据底座全面演进;PostgreSQL 18正式发布……
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“数”风流人物｜对话万里数据库李正：为全球MySQL平滑替代提供一个更优选择
本期《名人堂——“数”风流人物》栏目就相关问题对话万里数据库副董事长&副总经理李正。他指出，MySQL裁员带来的不确定性以及国产化替代不断深入，为市场带来了挑战和机遇，万里数据库看到了更多的机遇，在日益激烈的竞争环境下找准定位，坚定前行方向，为MySQL平滑替代提供一个更优选择。
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Agentic AI时代，StarRocks如何打造更具性价比的实时分析方案?
在日前举办的StarRocks Connect 2025上，镜舟科技CTO&StarRocks TSC member张友东，介绍了Agentic AI时代，现代数据分析面临的挑战和机遇，以及StarsRocks在Lakehouse、AI Agent方面的思考与实践，他强调，StarsRocks要打造更具性价比的实时分析方案。
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甲骨文换帅，迎战AI时代
AI时代，存在不确定性和诸多挑战，同时也充满机遇。此时换帅，也表明这家数据库巨头将进入一个新的发展阶段，希望以更好的姿态迎战AI时代。
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微软Fabric如何推动重构AI数据认知方式
图结构通过提供清晰的起点赋能系统，能精准锁定关键要素——无论是关联特定产品的客户群体，还是序列连接的设备链条。一旦定义目标集，向量搜索便能在其中挖掘模式与意义。模型不再盲目遍历全部数据，而是聚焦于更具上下文关联的局部空间。
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做数据十年，第一次见到这么棒的“归因模型”
数据分析领域有几个经典的终极难题。多影响因素归因，绝对是其中最让人头大的。特别业绩好的时候，品牌、售后、客服、供应链、运营、产品、商品管理都会跑来，说：“今年业绩不错呀，公司多赚的10个亿，到底几个亿归功于品牌，到底几个亿归功于供应……请量化分析一下，谢谢”。
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AI规模化应用，必须释放非结构化数据的价值
过去两年间，我们见证了大型语言模型(LLMs)的飞速发展。随着这些模型日益强大且趋于商品化，企业真正的竞争优势将取决于其有效利用内部数据的能力。非结构化内容构成了现代人工智能系统的基石，因此企业必须构建强大的非结构化数据基础设施，方能在人工智能驱动的时代取得成功。
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销售易Engage 2025：标准立，智能生 AI CRM在不确定中找到确定的增长点
时隔五年，销售易用户大会Engage 2025再次回到北京召开，时过境迁，如今外部环境不确定性加剧，所有的企业都面临着“不确定的现实里如何找到确定的增长点”的问题。
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国产数据库进入下半场了，成为王者的厂商有什么特征？
今年数据库国测第一批结果发布，出乎大多数人的意料，不过又都在大多数人的期望之中，可谓几家欢喜几家愁。就像三十年前挤公交一样，上车的人希望马上关门，别太挤了;还没上车，排在前列的人希望里面的人能再往里挤挤，自己也能上了这趟车。排在后面的人，反正与自己无关，看着只能看着热闹等下一班车。
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DBA的演变：超越数据库守护者的角色
到了2025年，DBA的职责正以前所未有的速度转型。当今的DBA不再仅是数据库保管员，更需成为数据战略家、自动化专家、云集成师乃至业务赋能者。单纯管理备份、调优SQL和处理存储分配的时代正成为过去，但我们必须思考：DBA的适应速度是否足以保持其价值?
