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主要看点如下： 1.深入揭秘DBbrain智能优化引擎架构及原理 2.DBbrain推出业内首个SQL优化效果对比功能 为了便于大家理解DBbrain的SQL优化功能的使用场景和设计背景，先简单聊一聊...那么接下来就为大家揭秘，DBbrain的智能优化引擎是如何进行SQL优化的。 基于规则和代价估算的SQL优化建议 DBbrain的SQL优化引擎独立于数据库，避免对原生数据库引擎进行侵入。...在不更改用户数据库的前提下，DBbrain智能优化引擎能够对给出的SQL优化建议进行效果评估。SQL代价估算引擎在该功能中起到主要作用。...下面我们通过一个现网真实案例进行展示： 1、优化效果提前预知 DBbrain智能优化引擎通过代价对比，直观呈现出SQL优化后降低99.19%的效果，也可通过优化前后的执行计划比对进一步验证优化的效果...1.jpg 2、智能建议省时省力 DBbrain智能优化引擎给出的SQL重写+增加索引相结合的建议对SQL进行性能优化 1.jpg 3、辅助用户理解优化 为了辅助用户更好的理解优化，DBbrain
在上云的过程中，头部银行构建了一系列金融云服务产品，包括云存储、云数据库、云计算、云安全等。...六大国有银行普惠型小微贷款余额均超过1万亿，股份制银行也积极提升普惠金融服务力度。各银行针对小微企业的特点与需求，应用数字技术不断推出和优化小微信贷服务，推动普惠金融服务精准滴灌、落到实处。...中国银行推出普惠金融“惠如愿”APP，拓展数字化服务渠道，为客户提供融资申请、商业资讯、商机对接等综合服务，构建普惠金融智能化服务生态。...服务专精特新及科创企业客户5.40万户，贷款增速超过40%。...央行数据显示，2022年末，我国本外币绿色贷款余额22.03万亿元，同比增长38.5%，比上年末高5.5个百分点，高于各项贷款增速28.1个百分点。
这是学习笔记的第 2084 篇文章 今天在圈子里面有一篇文章很火， 前沿 | VLDB 2019论文解读：大规模数据库智能参数优化的创新与实践 在智能运维方向上算是迈出了坚实的一步，而这篇文章对运维方向的感触很深的一个原因就是优化的切入点很准很实际...，而不是以模型先行的偏理论方向的优化。...智能运维方向在前期的投入是比较大的，而且本身智能方向的理论门槛较高，从我的理解来说，以一个具体的业务场景做深做透，融入智能方向，会有一些帮助，而以这个作为切入点，逐步延伸，使得前期的成本投入能够尽可能平摊出来...我特别赞成那种把一件事情做到极致的方式，很多事情都是触类旁通，我们运维的数据库环境也是如此，如果你能够像呵护你的孩子/宠物一样去管理一台数据库，那么你投入的精力和成本是不低的，但是按照这种思路，我们可以复制已有的经验...智能运维带给我们的是更多的补充，是我们通过常规运维难以发现和掌握的信息。
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