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强网兴算 智汇生态｜GBASE南大通用亮相2026年国际信息通信展览会
近日，2026年中国国际信息通信展览会在北京国家会议中心拉开帷幕。GBASE南大通用携GBase数据库（gbase database）系列产品亮相，并收获2026 PTEXPO“最受欢迎品牌奖”，以深耕通信行业二十余年的规模化实践，呈现“强网兴算”时代的国产数据底座实力。本届展会聚焦信息基础设施、前沿技术创新、数智融合应用、数字社会治理及智能硬件终端五大板块，覆盖万兆光网与智算中心、6G与量子信息
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南大通用GBase 8c数据库-两阶段提交事务状态保持（下）
南大通用GBase 8c数据库（gbase database）通过两阶段提交（2PC） 事务状态保持机制，在经典两阶段提交协议的基础上增加了一层“保险”——协调器故障时，其他 CN 节点可以自动接管并完成未决事务，既保证了分布式事务的强一致性，又避免了传统 2PC 的阻塞问题。这一设计体现了分布式数据库的一个核心思路：与其试图消除故障，不如让系统在故障发生时依然能够自愈。对于金融、政务等对数据一致
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2030年，两个智能体的深夜回忆：幸亏那年，人类重构了数据库
写这篇文章时，我有一种错觉：到底是我在写2030年的那个深夜，还是那个深夜，借着我，在2026年把自己写了下来？
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GBase 8c数据库-两阶段提交事务状态保持（上）
在分布式数据库的世界里，事务的原子性和系统的可用性之间始终存在着一对天然的矛盾——要保证跨节点事务的 ACID，就离不开两阶段提交（2PC）；而 2PC 中协调器一旦宕机，就可能造成事务悬挂甚至集群阻塞。南大通用GBase 8c数据库（gbase database）是如何化解这个矛盾的？本文将从分布式架构出发，深入剖析其 2PC 事务状态保持机制，看看它是如何在保障强一致性的同时，实现协调器故障下
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GPT-6 发布“Better prompt cache” - 企业级数据库实践
“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
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TDSQL Boundless V21.6.4 数据生命周期与降本实战
—— 表级 TTL 自动过期 · TTL 归档到指定表 · 自动日期分区，真机实测与踩坑一、数据生命周期与降本：数据留得久，成本降得下继续上次COS特性后，官方升级到了V21.6.4,推出了一些新功能。为了体验这些功能，利用腾讯云的资源开通了TDSQL-B（即TDSQL Boundless）的验证环境。做数据库运维的可能都经历过订单、日志、审计、埋点这些表，而这些中除了订单数据，其他都
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信创数据库兼容Oracle，是捷径还是陷阱？
一、一个真实项目的教训 去年我参与了一个政务系统的信创迁移项目，从Oracle 11g迁到达梦DM8。达梦的一个卖点是“高度兼容Oracle”，官方文档也强调PL/SQL语法兼容。项目组一开始很乐观——既然兼容，迁移应该很顺利。但实际迁移中，我们遇到了几个意想不到的问题。二、兼容性带来的“隐性陷阱” 陷阱一：隐式类型转换的行为不一致。Oracle中，WHERE varcharcol = 123会自
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Oracle 到 OceanBase 迁移实施方案：对象转换和增量同步实践
本文介绍 NineData 在 Oracle 到 OceanBase Oracle 模式迁移中的完整方案，涵盖结构复制、对象转换、全量迁移、DML/DDL 增量同步、数据校验和低停机切换，重点说明主键约束、Oracle 日志准备、异构兼容性验证和回退方案。
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OpenAI 的 Rust 战略与 Codex 架构全拆解
AI Agent 从 Demo 走向生产，难点不在"能跑"，而在"稳得住"——工具调用顺序错乱破坏 KV Cache、并发调度数据竞争、沙箱权限边界模糊、AI 生成代码悄悄击穿架构边界。 本次直播以 Codex 为线索，拆解 Rust 为何正在成为 AI Agent 基建的底座。 一、Rust 为什么适合 AI Agent Rust 的五个特性，本质是同一件事：把运行时才暴露的问题提前到编译期。
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数据库安全防护体系构建要点
数据库承载着企业最核心的资产——业务数据、用户信息、交易记录与经营指标。一旦发生泄露、篡改或不可用，影响往往不止于技术层面，还会波及合规、声誉与业务连续性。构建一套完整的数据库安全防护体系，目标不是堆砌安全产品，而是围绕"数据"这一核心对象，建立可落地、可审计、可持续演进的防护能力。 一、先明确防护对象与边界 在动手部署任何工具之前，需要先回答几个基础问题： 有哪些数据库：关系型、NoSQL、缓存、数据仓库、对象存储中的结构化数据等，是否都纳入了管理视野。 数据分布在哪里：自建机房、私有云、公有云、混合云，是否存在影子数据库和未登记的实例。 谁在访问数据：应用账号、运维账号、开发测试账号、第三方接口、数据分析人员。 数据有多敏感：哪些是个人身份信息、支付信息、商业机密，需要分级分类。 资产不清、边界不明，后续的
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PGConf.Asia 2026 议程公布！53 场技术分享，11 月相约香港
2026 年，PostgreSQL 迎来 30 周年。亚洲 PostgreSQL 社区技术盛会 PGConf.Asia 2026 将于 11 月 17—18 日在中国香港举办，大会初步议程现已公布！本届大会以 “Reconnecting Asia to Shape the Next 30 Years of PostgreSQL” 为主题，共收到来自全球 21 个国家的 128 份投稿，80 位演讲
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PostgreSQL 日报｜ PostgreSQL JDBC 安全更新（10 月 10 日）
PostgreSQL 技术文章2026-10-07：PostgreSQL JDBC 42.7.14 多个 CVE 安全更新PostgreSQL JDBC 团队发布了 42.7.14 版本，此次为安全更新，修复了两个 CVE：CVE-2026-107314（对应 GitHub 安全公告 GHSA-rhp9-mr79-r74h）和 CVE-2026-107315（对应 GHSA-f64h-wr5q-3
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秒级创建分支：当数据库开始像代码一样思考
在云原生与 DevOps 的叙事里，“分支”一直是个轻量词。代码分支几乎零成本，想开就开，想删就删。但当同样的动作落到数据库上，事情就变得沉重起来——复制数据、等待同步、协调环境、担心污染生产。于是，一个被反复提及却始终难以兑现的承诺浮出水面：数据库分支，能不能也做到秒级？ 这个问题的答案，正在重新定义现代研发基础设施的边界。 为什么“秒级创建分支”是一个值得认真对待的命题 要理解秒级分支的价值，先要理解它试图解决的是什么。 在传统研发流程中，代码分支早已是肌肉记忆。开发者创建一个 feature branch，提交、评审、合并，整个过程以秒计。但支撑这个分支运行的数据环境，却往往以小时甚至天计。测试库需要从生产快照恢复，恢复过程可能耗时数小时；多个团队共用一套测试数据，彼此干扰；敏感数据在复制过程中被反复搬运
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深度参与多线亮相：e签宝在数贸会展示全球数字信任“硬实力”！
9月23日至27日，第五届全球数字贸易博览会在杭州大会展中心举行。本届数贸会以“在数贸会遇见AI未来”为年度主题，以“可触达、可互动、可交易”为展陈理念。本届数贸会上，e签宝深度参与、多线亮相。五天时间，e签宝的身影出现在比展位大得多的舞台上：【第五届全球数字贸易博览会启动仪式】【第五届数字贸易法治论坛】【金砖国家电子签名互信互认专题研讨活动】【金砖国家特殊经济区杭州对话】【数字服务贸易创新产业对
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Apache Doris x Fluss：面向湖流一体的统一查询与分析
实时分析如何同时兼顾最新事件、历史数据和不断更新的状态？Apache Doris 5.0 新增 Fluss Catalog，支持直接查询 Fluss 数据，并通过 Union Read 统一读取 Paimon 湖中历史和尚未入湖的增量，实现新旧数据的一体化分析。
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瀚高技术全揭秘 | PostgreSQL + Apache Ossie：当数据库有了统一的业务语义
数据库能够保存可信的业务事实，却不一定能够直接告诉上层系统：这些数据在业务上究竟意味着什么。这正是 Apache Ossie 试图填补的空白。
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为什么PostgreSQL成为事实上的数据库标准：面向智能体时代
面向智能体时代，企业需要完成两项关键转型：一是摆脱传统数据库生态锁定，例如 Oracle Database、MySQL、Microsoft SQL Server、Greenplum 等，以释放架构灵活性。二是基于PostgreSQL的可扩展能力、开源生态及ACID特性，实现数据与AI的一体化融合。
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胖头鱼的技术专栏-475 蹭到最后，就没人摆摊了（20261010）
白嫖这事里没有谁是坏人，只有一套没人定价的规则
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国产 AI 算力三路对比（2026）：商汤大装置、寒武纪、摩尔线程，谁是中国版 H100？
国产 AI 算力三路对比（2026）：商汤大装置、寒武纪、摩尔线程，谁是中国版 H100？数据截至 2026 年 10 月 · 横向比对：商汤大装置 SenseCore 2.0 / 寒武纪 MLU / 摩尔线程 MTT · 阅读约 9 分钟摘要：在美国对华芯片出口管制背景下，国产 AI 算力的供给方式正在分化——一类是芯片厂商，一类是把国产芯片纳管、
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2026商汤科技大模型与算力服务解析：适配多元场景的技术落地路径
核心结论：技术积累扎实，服务覆盖多元AI应用需求（总结：清晰呈现企业核心定位，为不同需求的客户提供务实参考） 商汤科技是深耕人工智能领域的软件服务企业，起源于香港中文大学多媒体实验室，由人工智能领域资深科研人员创立，长期围绕原创技术研发搭建覆盖感知智能、自然语言处理、决策智能、智能内容生成的技术体系，同时布局AI芯片、AI传感器及算力基础设施相关能力，能够为不同规模的客户提供从底层技术支撑到行业场
