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导读2025 年，AI 技术呈爆发式发展，数智化转型成为企业构建竞争优势、实现可持续发展的核心驱动力。在这一关键进程中，数据库与技术栈的选型，作为企业数字化基础设施建设的关键环节，深刻影响着企业整体效能的提升和业务的拓展。本文将围绕企业数智化转型目标，深入剖析转型的四大阶段，并详细阐述 TiDB 在各阶段的独特应用优势，为企业数智化转型提供有益参考。本文作者：TiDB 高级售前顾问 李振环1.&n

导读作为 PingCAP 的“一号员工”，TiDB 研发副总裁唐刘亲历了 TiDB 从一个开源小项目到全球知名分布式数据库的蜕变。本文，唐刘从亲历者视角，回顾了 TiDB 的技术演进、产品迭代和全球化历程，还分享了自己从程序员到技术管理者的成长与感悟。这是一段关于技术理想、客户成功与团队协作的旅程，也是一次对开源精神、创新勇气和商业智慧的深度剖析。通过唐刘的视角，我们得以窥见 TiDB 背后的点滴

导读本文介绍了 APTSell 与 TiDB AutoFlow 联合打造的 AI 原生销售数字员工解决方案，围绕销售团队在效率、知识获取与管理、数据利用等方面的核心痛点，展示其如何通过知识图谱、智能任务流、实时分析等技术，实现从客户准备到拜访跟进的全流程智能化闭环管理。依托 TiDB Serverless 的统一存储与计算架构，APTSell 为企业构建高性能、低成本、强扩展的智能销售平台，助力销

以下文章来源于 InfoQ ,作者凌敏原文链接：从单一到多活，麦当劳中国的数据库架构迁移实战IT 基础设施改造的这把火，终于从互联网行业烧到了餐饮行业。过去十余年，互联网行业通过 IT 基础设施的革新，实现了从单一数据库到多活数据库架构的跨越，显著提升了业务的高可用性和容灾能力。如今，餐饮行业也沿着这一路径，开始向多活数据库架构迁移。从表面上看，餐饮作为最传统且极度下沉的行业，似乎和相对复杂的多活

Dify.AI 作为 GitHub 上排名第二的 LLM 开发平台，凭借 TiDB Cloud Serverless 和 AWS 基础设施的创新架构，为众多 AI 应用开发者打造了一个可扩展的平台，显著提升了开发效率。面对 AI 时代海量数据和多租户管理的挑战，Dify.AI 通过统一数据存储、自动扩缩容及向量检索优化，大幅提升开发效率，基础设施成本降低 80%，运维开销减少 90%。 本文将深入解析 Dify.AI 如何借助 TiDB 打造高效、可扩展的 AI 平台。

2025 年 3 月 28 日，由湖北省卫生统计与信息学会卫生信息专委会、《中国数字医学》杂志社有限公司主办，宜昌市中心人民医院承办的“走进宜昌——医院‘云数智’技术实践研讨及成果展示交流会”在湖北宜昌成功举办。平凯星辰作为受邀企业代表出席，并围绕国产化和数智化背景下国产数据库的选型思考，带来了前沿观点和实践经验的分享。

本文为 TiDB 可观测性解读系列文章的第二篇，将探讨如何利用算子执行信息更准确地分析和诊断 SQL 性能。

随着 AI 技术的不断演进，数据基座的重要性愈发凸显。TiDB 作为一款高性能分布式数据库，在 AI 时代的数据管理中扮演着重要角色。本文将结合 TiDB 的技术特性，探讨在 AI 应用场景下，企业需要什么样的数据基座，以及如何构建高效、灵活且安全的数据基础设施。

本文将深入探讨现代应用架构的发展趋势，分析数据库的挑战与需求，并为架构师们提供数据库的选型建议，助力企业在数字化浪潮中稳健前行。

本系列文章将深入解读 TiDB 的关键参数，帮助大家更好地观测系统的状态，实现性能的优化提升。

本文将详细介绍 TiDB 在平台中的应用与实际效果，以及 TiDB 如何帮助安徽省提升数据分析和治理能力。

本文将深入探讨 Chat2Query 的工作原理及其背后的 Text2SQL 技术，以及我们如何提升 Chat2Query 的能力。

本文将全面介绍 TiDB 在咪咕视频的应用及收益、数据库选型思路与测评维度、TiDB 在咪咕视讯后续的应用方向与计划。

本文将详细介绍 TiDB 全局索引的工作原理、发展历程以及创建方法，并通过性能测试和最佳实践，帮助用户更好地理解和应用全局索引，提高数据库的查询性能和整体效率。

TiDB 2024 年度报告：增长的故事

AutoFlow 是 PingCAP 开源的 Graph RAG 知识库工具，基于 TiDB Vector、LlamaIndex 和 DSPy 构建，开发者可快速搭建对话式知识库聊天助手。最新的 0.4.0 版本支持 Gitee AI，为本地知识库问答机器人提供强大支撑。本文详解 AutoFlow 从部署到配置的完整流程，包括数据库连接、模型设置、知识库创建及聊天引擎配置，实现了一行代码不用写的问答机器人快速搭建。轻松上手，助力开发者探索智能问答解决方案。

本文将分享某客户在 TiDB 分布式数据库中实现多业务资源隔离的实践案例。该客户是中国领先的全球化消费电子品牌，专注于智能配件和智能硬件的设计、研发与销售。其业务起步于线上，销售网络覆盖全球主流电商平台。公司以创新为核心，致力于将富有科技魅力的产品带给全球消费者，旗下拥有多个自主品牌，在 AIoT、智能家居、智能声学和智能安防等领域表现出色，覆盖全球多个国家的海量用户。

爱奇艺作为业内知名的在线视频平台，凭借其丰富多样的内容和优质的用户体验，业务增长迅猛，数据量也随之剧增。为了满足业务需求，爱奇艺自 2017 年开始使用 TiDB，应用涵盖 30 多个业务线，服务器数量超过 500 台，集群数量超过 100 个，同时运行的 TiDB 版本数量达 20+。本文将深入探讨爱奇艺如何通过升级，成功将百套 TiDB 集群从多个旧版本升级至 v7.1.5，攻克多版本运维挑战，获得更稳更快的 TiDB 使用体验。

本文由华安基金大数据开发工程师郑圣瑜撰写。探讨了华安基金在 HTAP 场景下的数据库选择。从实际业务场景出发，解析了选择 HTAP 数据库的原因及选择 TiDB 的决策过程；以及如何通过 POC 测试和实际应用，验证 TiDB 的优势；同时展示报表系统后台数据库从 MySQL 迁移到 TiDB 的案例及性能提升，分享测试和使用中的挑战及 TiDB 的新特性应用。

本文将详细分享数禾科技在使用 TiDB 进行技术栈简化过程中的实践与经验。从技术选型的考量、实施过程中的挑战与收获，到运维管理的策略与创新，全方位展示数禾科技如何借助 TiDB 实现技术架构的优化升级，为金融科技行业的技术发展提供有益的借鉴和启示。