本次分享将介绍Pigsty：PostgreSQL RDS的Me-Better开源替代。Pigsty是如何从可观测性，可靠性，可维护性，可用性，可扩展性与安全性六个维度上，让裸奔的PostgreSQL内核成为全盛状态的六边形战士，以云数据库5%～30%的成本，提供更好的生产级关系型数据库服务（RDS）。
传统的Oracle DBA都会把SQL解析问题看的很严重，这实际上是来自于早年的DBA对共享池问题的恐惧。实际上，我刚刚开始接触数据库的时候，SQL解析根本不是一个什么技术问题，因为那时候的服务器的性能有限，顶多两颗CPU，几十M的物理内存，虽然连接了几十台上百台终端，实际上大多数时候都在处理前端显示等缓慢的外设操作。真正访问数据库的并发量并不大，因此那时候的数据库问题主要还是DB CACHE的命中率问题，只要保证DB CACHE命中率高于80%，大多数SQL都能跑的还可以。不过那时候的SQL也都比较简单，码农的素质也比较高，自己能用算法搞定的事情一般不会交给数据库去做。
现在，安全研究者对网站或者应用程序进行渗透测试而不用任何自动化工具似乎已越来越难。因此选择一个正确的工具则变得尤为重要，正确的选择甚至占去了渗透测试成功半壁江山。 如果你在网络上搜索渗透测试工具，你会找到一大堆，其中不乏付费的、免费的、商业的以及开源的。但是，热门的测试工具都有哪些呢？这里我们将为大家梳理出2015年度十大最佳渗透测试工具。 之所以强调是本年度的，这点尤为重要，因为研究者使用的工具年复一年的都在发生着变化。 Metasploit——独一无二，不可取代 Metasploit自2004年发布
基于C#的Access MsSQL MySQL 三种数据库访问演示（含源文件Demo）
Pgvector、pgvectorscale 和 pgai 都是根据 PostgreSQL 许可证发布的开源软件，您可以将它们用于您的 AI 项目。
OceanBase Cloud是OceanBase做的跨云SaaS的HTAP数据库服务。之前我写了一篇文章：OceanBase Cloud大战PolarDB，好戏上演。。。，主要分析了OceanBase Cloud面对公有云厂商自己的云SaaS HTAP服务的时候，需要面临什么样的竞争和战斗。
开头还是介绍一下群，如果感兴趣PolarDB ,MongoDB ,MySQL ,PostgreSQL ,Redis, Oceanbase, Sql Server等有问题，有需求都可以加群，群内有各大数据库行业大咖，CTO，可以解决你的问题。加群请联系 liuaustin3 ，在新加的朋友会分到2群（共1500人左右 1 + 2 + 3 + 4） 3群460 已经关闭自由申请，新人会进4群（120）,另欢迎 OpenGauss 的技术人员加入
确实是大部分软件都有开源的，从系统到数据库到各类工具、应用，都有开源，而且开源的东西大都比较流行，拥趸众多
数据君一般不带货，除非太实惠 腾讯云一年一度的双11盛典已全面开启！ 今年各大电商平台的“双节棍”让你心累了吗？定金立减、尾款、品类券、购物券、店铺券、专享券、满减券……不仅让人算得心累，可能到头来还没平时买的便宜省心。 但是，我们的双11不一样，没有花里胡哨的玩法，也没有心机满满的算法，简单直接的降价带给您更加直观的新“云”体验！上云就上腾讯云，双十一全网年度最低价来袭：MySQL高可用版1C2G低至99元/年！更有价值11000元代金券大礼包等你来领取，玩法简单直接，错过又要等一年！ 11月1
首先说说什么是轻量应用服务器，官方解释就是新一代开箱即用、面向轻量应用场景的云服务器产品，可以建站、小程序、电商、云盘、图床等各类开发测试和学习环境，相比普通云服务器更加简单易用。
很久以前，Sybase中国研发中心的技术总监曾经问过我一个问题，他说：从你的观点来看，为什么Oracle广受欢迎，超过Sybase以及其他产品。 我说，因为Oracle开放。 他问，这是什么意思，大家都不开源？ 我说，Oracle在商用数据库产品中，在技术上是最为开放的一家，Oracle数据库提供了大量的技术手段用于跟踪、分析和研究，由此Oracle相关技术爱好者可以开展非常深入的研究，进而获得知识积累、技能和成就感，甚至开发出非常丰富的第三方工具软件。 也正因为如此，Oracle培养了最为完善的生态圈。
便宜云数据库早已出现，就是因为它十分便宜，所以许多人并不完全信任它，甚至认为这款存储软件的各项性能一般，只有亲自试用过后才能够明白它的价值。
周一在发了一篇关于DOCKER的文章后，群里有同学反馈，见下图，我的确是没有从这个角度来出发，实际上很多技术的骗局就来自于非技术的因素。
当他询问自己的大模型时，可以看到模型已经学会了这几天作者说的话，非常详尽的介绍了他的穿戴设备。
本周四晚，3场公开课，一！起！来！AI芯片听说很贵，可是你知道用树莓派也能玩AI吗？ 树莓派（Raspberry Pi）是为计算机编程教育设计的一种微型电脑。它是世界上最小的台式机，外形只有信用卡大小，却具有电脑的所有基本功能。 用树莓派到底能实现什么？它和商业芯片之间有多大差距？ 智能视觉监控作为公共安全监控的一个有效手段，越来越受到各方的重视。分析视频中的群体流量，尤其是大范围覆盖、多视场协同场景下的群体目标，对公共安全领域有重要意义。 计算机视觉领域又有哪些趋势和热门应用？让我们在公开课中一探究竟吧！
Ventoy 是一个开源工具，用于创建支持 ISO/WIM/IMG/VHD(x)/EFI 文件的可启动 USB 驱动器。其主要功能包括将镜像文件复制到 USB 驱动器并进行引导、一次性复制多个镜像文件并提供引导菜单选择以及在本地磁盘中浏览和引导 ISO/WIM/IMG/VHD(x)/EFI 文件等。该项目的核心优势和关键特点包括：
近年来，社交网络已经革新了人们的生活习惯。人们每天都会使用社交频道与朋友和家人联系。但是涉及到隐私和数据安全时，仍有一些共同的问题。尽管社交网络创建了复杂的隐私策略来保护用户的信息，但如果你不想自己的信息被泄露，最好的办法还是把数据保存在自己的服务器上。
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自大模型爆火以来，它的关注度也一路飙升，官方显示，目前Milvus已经拥有超过1000+企业用户。
整理｜褚杏娟、核子可乐 近日，加州大学伯克利分校的 Sky Computing 实验室发布了开源框架 SkyPilot，这套框架能够在任何云环境上无缝、且经济高效地运行机器学习与数据科学批量作业，适用于多云和单云用户。SkyPilot 的目标是大大降低云使用门槛、控制运行成本，而且全程无需任何云基础设施专业知识。 SkyPilot GitHub 地址： https://github.com/skypilot-org/skypilot 据悉，Sky Computing 实验室成员研发了一年多的时间，Sky
这是我做云原生数据库架构结构的第三篇：腾讯云TDSQL-C架构解析。
但是后来上云了，上的很深，没法了，开始关注什么是云原生，什么是POALRDB 最终也是双脚结结实实的踏入了，之前睬都不睬的领域。没有办法，人才江湖，身不由己，吃那锅的饭，说那个国的话！
我最常用的数据可视化工具有两个，tableau和matplotlib，基本可以解决所有可视化场景。
在AI盛起的当下，各类AI应用不断地出现在人们的视野中，AI正在重塑着各行各业。相信现在各大公司都在进行着不同程度的AI布局，有AI大模型自研能力的公司毕竟是少数，对于大部分公司来说，在一款开源可商用的大模型基础上进行行业数据微调也正在成为一种不错的选择。
Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎，适用于交互式分析查询，数据量支持GB到PB字节。 Presto的设计和编写完全是为了解决像Facebook这样规模的商业数据仓库的交互式分析和处理速度的问题。
Mysql安装简单，速度较快，功能丰富。另外它还是开源运动的标杆，它的伟大成就向我们展示了一个成功的公司是可以建立在开源代码之上的。 然而用过mysql的人都曾对着显示器挥舞过拳头。但你不可能发明一种每秒能保存成千上万行互联网数据，并且一点错误都没有的技术吧。 为了在这个夏天躁起来，我们列举了8个抱怨开源关系型数据库的理由。下面列举的理由中不仅限于 MySQL，有一些是针对关系型数据库的。如果我们没有理清楚关系型数据库和 MySQL，我们将会永远陷入90年代的思想上。我们需要推倒然后重建这些。或者我们转
在数据库的领域尤其是国内,专门搞单体方面的数据库公司是越来越少,基本上大部分都在搞或正要搞分布式数据库. 分布式数据库不光是专业的数据库公司在做, 各大银行也有在搞自己的分布式数据库. 如题,为什么现在都在搞"高大上" 的分布式数据库. 其实要说清这个问题,本身可能和数据库没有太多的关系.
大家知道 2022 年我又创业了，加入以虎哥 Startup 的 Databend 这个公司担任联创，我也从传统的 OLTP 转战到 OLAP,今年也接触了更多大数据用户。趁着元旦假期整理一下思路，从数据角度和大家聊一下 2022 年数据库发展，这里首先声明这篇文章更多只代表个人观点，大家看看就好，有兴趣后面找机会再交流。
数百家公司现在已经证明，单一数据泄露可能会造成长期的经济，法律和品牌上的损失。除了数据保护之外，仅仅管理云中的数据是不同的，如果做法不当，成本，复杂性和风险会使一切毁于一旦。
ETL是数据仓库中的非常重要的一环，是承前启后的必要的一步。ETL负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础 。
数据库根据其数据的存储方式可以分为关系型数据库和非关系型数据库。常见的关系型数据库有Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等。常见的非关系性数据库有 NoSql、Cloudant，Hbase等
作者 | 吴炳锡 中国数据库行业随着 2021 年 7 月 PingCAP 完成 3.4 亿美元融资，估值达到 30 亿美金，把中国数据库行业引爆了。2022 年 12 月 23 日达梦数据库 IPO 顺利过会，如果上市成功预计估值在 500 亿人民币，不出意外的话，这将是科创板最大的 IPO 之一。 那么你知道中国的数据公司有多少吗？据不完全的统计已经超过 300 多家，那 2023 年数据库市场又会是什么变化呢？我这里抛出来 5 个问题借本文与大家讨论一下。 Q1. 中国和海外数据库的差距还有多远？
数据库技术已经有了些念头，在最近几年中市场的乏力，让技术的创新又提到了新的日程上。HANA是第一个基于内存计算的数据库方案，紧跟着的是O，第一个基于闪存技术的数据库方案。经过2年的市场洗礼，从总体上看还是O要多些，S的市场份额要远低于O，但从技术的角度来看，SAP的方案更加开放，更加提现出一个基于完整的生态圈合作的方式。
wordpress建站的预算一般是多少?这个问题很难有一个确切的答案，如果什么都不考虑，几乎可以0元建站的，比如在自己的电脑上安装wordpress，或者是去找免费的空间再用二级域名的话，完全就是免费
根据DB-Engines的数据，MySQL是全球最流行的开源数据库，并且在过去十多年中一直排名第二。MySQL推动了LAMP堆栈的崛起，并多年来一直是开发人员和数据库管理员的可靠伴侣。到2023年10月，版本5.7将达到终止生命周期状态，这意味着该版本将不再接收更新或安全补丁。
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ChatGPT 的出现让大模型再一次成为业界的关注热点，然而，并不是每个组织都要去训练及生成大模型的，而且各个组织的技术积累和计算资源也不太允许这样去做。更多的时候， 我们还是基于大模型开发业务应用。所谓智能原生（AI Native），往往是指那些没有大模型就无法成立的应用，那是一些新的业务机会和挑战。很多时候， 我们还只是Applied AI， 即通过AI 尤其是大模型为应用赋能。
周日那天冯老师，云斗士又针对云资费贵的问题写了文章进行了DISS，我对这个事情是赞同的，只有不同的声音，才能让平民用上更便宜的资费，必须有人站出来说说这些事情。
InfluxDB 3.0 现在是当前和未来所有 InfluxDB 产品的基础，首次为 InfluxDB 平台带来了高性能、无限基数、SQL 支持和低成本对象存储。InfluxDB 3.0 在 Rust 中作为列式数据库开发，在单个数据存储中引入了对各种时间序列数据（指标、事件和跟踪）的支持，以支持依赖于高基数时间序列数据的可观测性、实时分析和 IoT/IIoT 用例。
1、关系型数据库 关系型数据库：关系型数据库的官方解释比较难理解，其实简单点来讲，关系型数据库就是以行和列的形式储存数据的组织结构，这里体现为二维结构的表，而且多个表之间可能会存在一些关系。
导读：接下来的网上商城的项目，需要用到MySQL数据库了。这个对于我来说，是一个新接触的东西，按照惯例，在刚开始学习一个东西的时候，先从宏观上去了解它。本篇博客，先介绍SQL Server的基本内容，然后介绍MySQL的基本内容，最后介绍两者之间的区别。
0×00 SQLCipher 在移动端，不管是iOS还是Android，开发人员用的最多的本地数据库非SQlite莫属了。SQLite是一个轻量的、跨平台的、开源的数据库引擎，它的在读写效率、消耗总量
由于各种原因，我似乎缺了一篇严肃的文章，来阐述我本人对大数据这个领域的看法，以至于有人看到我这篇文章里的这个观点，就扩展到了我认为的那个领域里的那个观点。我还是决定严肃的写一篇文章，阐述一下我个人的观点。这样一来，多少有据可查。
低代码应用平台（LCAP - Low Code Application Platforms）在多样、复杂的现代软件开发情势下应运而生。根据 Gartner 的数据，Mendix 是这方面的翘楚，但其实类似的分析也适用于 Outsystems、Appian、Kony、Betty Blocks 以及其他低代码平台。
0 月 23 日，EGO 北京分会会员、PingCAP 联合创始人兼 CTO 黄东旭作为 EGO 线上分享第二季嘉宾，与超过 400 位 EGO 会员交流了自己在开源软件和创业方面的感悟。本文为根据口
提到大数据分析平台，不得不说Hadoop系统，Hadoop到现在也超过10年的历史了，很多东西发生了变化，版本也从0.x进化到目前的2.6版本。我把2012年后定义成后Hadoop平台时代，这不是说不用Hadoop，而是像NoSQL （Not Only SQL）那样，有其他的选型补充。 背景篇 Hadoop: 开源的数据分析平台，解决了大数据（大到一台计算机无法进行存储，一台计算机无法在要求的时间内进行处理）的可靠存储和处理。适合处理非结构化数据，包括HDFS，MapReduce基本组件。 HDFS：提供
与关系型数据库相比，MongoDB的优点： ①弱一致性（最终一致），更能保证用户的访问速度： 举例来说，在 传统的关系型数据库中，一个COUNT类型的操作会锁定数据集，这样可以保证得到“当前”情况下的精确值。这在某些情况下，例如通过ATM查看账户信息的 时候很重要，但对于Wordnik来说，数据是不断更新和增长的，这种“精确”的保证几乎没有任何意义，反而会产生很大的延迟。他们需要的是一个“大约” 的数字以及更快的处理速度。 但某些情况下MongoDB会锁住数据库。如果此时正有数百个请求，则它们会堆积
一、可以帮助我们解决什么问题 现在不管是在国内外的大公司，对于大数据都是非常的渴望，会想尽所有的办法搜集一切的数据，由于现代信息的不对称从而导致不断的数据变化，大量的信息是可以通过数据分析获取
最近在网上看到一个帖子，大概意思是自己之前学过SQL Server，现在想重新学SQL，发现网上都是MySQL的教程，于是有了SQL Sever比不上MySQL的疑问。
原文地址： https://sendgrid.com/blog/capacity-planning-for-databases/
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