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深度学习与python
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图灵奖得主回顾与展望：数据库发展 60 年，AI 颠覆在即？
数据库
数据湖
架构
模型
数据
文章概要：数据库领域的两位重量级人物 Michael Stonebraker 和 Andrew Pavlo 联合发表论文，以 20 年为周期洞悉数据库产业发展，盘点数据库领域的发展，本文是第二篇（https://db.cs.cmu.edu/papers/2024/whatgoesaround-sigmodrec2024.pdf），第一篇发表于 2004 年（https://books.google.com/books?hl）。文章结合近 2 年来 AI 蓬勃发展，给出了非常具体的辛辣“评论”。两位大神作者，帮助读者拨开迷雾，了解数据库领域发展的脉络，帮助读者看清数据技术的发展路线。Michael Stonebraker 和 Andrew Pavlo 的总结很有洞见，但笔者不完全同意文中对未来的预测观点，同时认为支撑 RDBMS 和 SQL 的核心支柱正在发生动摇：AI 的出现正在撼动数据库领域的“传统”模式。未来的数据架构和模式的演进，有更多可能性等待业界学者和产研专家们发掘。
深度学习与Python
2024-07-24
202
0
从 OpenAI 收购实时分析数据公司看未来数据库长什么样？
架构
数据
系统
数据库
openai
前不久，OpenAI 宣布收购了一家以数据索引及查询功能而闻名的实时分析数据库 Rockset。消息一出，数据库领域和 AI 圈一片哗然。
深度学习与Python
2024-07-24
154
0
被全球最大用户弃用！曾经的数据库霸主 HBase 正在消亡
hbase
服务
集群
数据库
存储
近日，Pinterest 品趣志的工程团队最近公布了弃用 HBase 集群的流程规划，理由是该方案基础设施建设与维护成本过高、HBase 专业人才难寻以及产品功能不足。而随着 Pinterest 也转向 Druid/StarRocks、Goku、KVStore、TiDB 等数据库技术，技术社区开始质疑在 Hadoop 和 HDFS 之上运行非关系数据库的作法是否正迅速衰落。
深度学习与Python
2024-06-27
161
0
联创用 ChatGPT 写的一行代码让公司损失上万美元！网友：老板自己写的，找不到人背锅了
后端
模型
数据库
chatgpt
工具
编者按：ChatGPT 在编程时的使用已经非常广泛。近日，一支国外技术团队在利用 ChatGPT 生成代码进行开发时遇到了严重的问题，导致了他们的订阅功能崩溃，并且给业务带来了重大损失。尽管 ChatGPT 等 AI 工具在编程领域具有潜力，但它们并不总是能够提供完美或适用于特定场景的解决方案。在这种情况下，如果技术团队过于依赖这些工具，并在时间压力下被迫做出决策，那最终的结果往往都是不乐观的。
深度学习与Python
2024-06-27
108
0
OpenAI 突然收购实时分析数据公司，传统数据库厂商：快来，OpenAI 又带我们玩了
数据库
开源
openai
产品
数据
近日，OpenAI 正式宣布收购 Rockset——这是一款以数据索引及查询功能而闻名的实时分析数据库。OpenAI 在其官方博客上发表的一篇文章中表示，它将整合 Rockset 的技术来“为其所有产品的基础设施提供支持”。
深度学习与Python
2024-06-27
145
0
远离硅谷、不靠风投！18人团队逆势搞出超人气数据库，CTO 一人5年多写了15万行代码
cto
数据
系统
数据库
分布式
有一个数据库项目，每月下载次数高达数百万，仅扩展的下载流量每天就超过 4 TB 。在 GitHub 和社交媒体平台上，该数据库拥有数以万计的 Stars 和粉丝，还拥有两家以其为业务核心建立的初创公司。
深度学习与Python
2024-06-17
111
0
面对千亿规模的数据库市场，开发者如何选择符合业务场景的数据库？| 极客时间
数据库
分布式
开发者
设计
原理
而数据库作为软件系统的核心组成部分，尤其是面对当下很多基于微服务、容器化的服务层可以无限弹性扩展的云原生时代，了解不同数据库的基本原理和适用场景，对很多技术人来说避免瓶颈、解决瓶颈，从一开始就能选择好适合自己业务场景的数据库，都是很有帮助的。
深度学习与Python
2024-06-17
127
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SQL 50 周年了，但 SQL 之父已经“投靠”NoSQL 了
系统
性能
数据库
nosql
sql
哪怕大牛也得承认，有时候单凭自己的成果不足以解决问题。如今，SQL 之父认为 NoSQL 才是出路。
深度学习与Python
2024-05-22
114
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TiDB 如何利用 Copilot 优化数据库操作，提升用户体验与内部效率？
数据库
tidb
效率
用户体验
优化
在应对不断增长的数据量、复杂的业务逻辑和对更高性能与可靠性的追求中，数据库系统面临着重重挑战。其中，有效处理大规模数据并保障数据的安全性与隐私性是当前需要解决的问题。随着人工智能技术的不断演进，LLM 的应用成为了数据库领域的热点。LLM 技术不仅能够优化数据库系统的性能和可靠性，还能为数据库查询、流程优化等提供更智能化的解决方案。
深度学习与Python
2024-05-22
107
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新增 300 多项功能，Oracle Database 23ai 正式发布！年近 50 岁的数据库巨头正迈入 AI 时代
模型
数据
数据库
oracle
database
北京时间 2024 年 5 月 3 日凌晨， Oracle 公司宣布正在为其数据库产品提供最新的长期支持版本 Oracle Database 23ai。值得一提的是，这款数据库的曾用名是 Database 23c，后来由于数据库中添加了一些 AI 功能而变更为现在的名称。
深度学习与Python
2024-05-06
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Meta 如何将缓存一致性提高到 99.99999999
meta
事件
数据
数据库
缓存
缓存是一种很强大的技术，广泛应用于计算机系统的各个方面，包括高速缓存硬件、操作系统、Web 浏览器，特别是后端开发。对于像 Meta 这样的公司来说，缓存非常重要，因为它可以帮助他们减少延迟，扩展繁重的工作负载，并节省资金。由于他们的场景中大量使用了缓存，所以他们遇到了另一个问题：缓存失效。
深度学习与Python
2024-04-26
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Redis 容器化，是不是个“软柿子”？
数据库
容器
存储
redis
服务
在 Kubernetes 大行其道的今天，数据库容器化对于云原生团队而言是一个极具吸引力，但往往不知道从何下手的挑战。
深度学习与Python
2024-04-14
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如何将技术债务纳入路线图
数据库
产品
服务
工作
数据
多年来，Honeycomb 稳步增长，吸引了更多客户的同时也面临着扩展的挑战。伴随着成长的阵痛，Honeycomb 学习、适应，克服了一个又一个的障碍。这其中也伴随着各种各样的副作用，每一种都不一样，每一种都不可预测，每一种都将公司的系统推向了极限。尽管面临着这些挑战，该组织的基础设施仍然保持稳健，虽然我们在遇到新的意外情况时也会有点紧张。
深度学习与Python
2024-04-13
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Copilot for SQL Azure 开启内部预览
azure
编辑器
服务
数据库
sql
微软宣布开启 Copilot for SQL Azure 内部预览，提供自然语言到 SQL 的转换和数据库自助管理功能。
深度学习与Python
2024-04-12
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提示工程、微调和 RAG：你该选择哪一种方式？
工具
模型
数据
系统
数据库
自众多大型语言模型（LLM）和高级对话模型发布以来，人们已经运用了各种技术来从这些 AI 系统中提取所需的输出。其中一些方法会改变模型的行为来更好地贴近我们的期望，而另一些方法则侧重于增强我们查询 LLM 的方式，以提取更精确和更有关联的信息。
深度学习与Python
2024-04-12
1.2K
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面向数据库的操作系统：80 岁的 PostgreSQL 之父宣布推出 DBOS Cloud
开源
cloud
操作系统
数据库
postgresql
DBOS 的创建者最近推出了 DBOS Cloud，这是一个为 TypeScript 开发人员量身定制的事务性无服务器应用程序平台。由于所有的状态信息都存储在一个高可用的 DBMS 中，这个新平台可确保事务性无服务器计算，提供可靠的执行以及所谓的“时间穿越”（time travel）功能。
深度学习与Python
2024-04-12
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15 年云数据库老兵：数据库圈应告别“唯性能论”
性能
云数据库
数据库
测试
工作
本文由 Cloudberry Database 社区编译自 MotherDuck 官网博文《PERF IS NOT ENOUGH》，原作者为 Jordan Tigani（ MontherDuck 联合创始人兼 CEO），译文较原文稍有调整。
深度学习与Python
2024-03-18
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使用托管数据库的隐性成本
服务
工作
数据
数据库
备份
2024 年，云计算无处不在，但很多时候并不引人注意（如 iCloud 和 Google Docs）。云计算已经变得像真正的云一样无处不在。云计算的许多优点，如弹性、可扩展性和易用性，现在都得到了很好的理解。它们缩短了新产品上市的时间，并解决了现有产品的扩展挑战，而且无需经历艰辛的计划和采购过程。
深度学习与Python
2024-03-18
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Firestore 多数据库普遍可用：一个项目，多个数据库，轻松管理数据和微服务
数据库
微服务
测试
管理
数据
谷歌云最近宣布 Firestore 多数据库 普遍可用。这一新特性旨在隔离客户数据，并促进微服务以及开发、测试和 staging 环境的管理。
深度学习与Python
2024-03-18
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Uber CacheFront：每秒 40 M 的读取，延迟显著降低
缓存
uber
数据
数据库
存储
Uber 为其内部分布式数据库 Docstore 开发了一种创新性的缓存解决方案 CacheFront。CacheFront 可以实现每秒超过 40M 的在线存储读取，并实现了可观的性能提升，包括 P75 延迟减少 75%，P99.9 延迟减少 67%。这证明它在提高系统效率和可扩展性方面非常有效。
深度学习与Python
2024-03-07
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【纪录片】中国数据库前世今生
穿越半个世纪，探寻中国数据库50年的发展历程
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