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一、Data Agent簡介 Data Agent 是瑤池數據庫基於 Data+AI 數智融合與 Agentic AI 技術趨勢打造的數據智能體產品，全面覆蓋數據的產生、存儲、加工、治理、分析的全生命週期，並具備自主規劃、智能執行、迭代優化等特性，實現從需求分析、數據探索到結果交付的全流程自動化。使業務人員無需掌握複雜的查詢語言或數據分析技能，即可獲取專業級分析結果，並確保數據的準確性與安全性。
昵稱 數據庫知識分享者
GreatSQL 優化技巧：最值子查詢與窗口函數相互轉換 導語 近期 SQL 優化過程中遇到兩個案例，一個是將最值子查詢改寫為窗口函數，另一個是將窗口函數改寫為最值子查詢，覺得很有意思，特此記錄分享一下。 SQL案例 兩個 SQL 語句 SQL1： SELECT imei, c1 FROM (SELECT imei, c1, row_
昵稱 GreatSQL社區
在內核設計上，TiDB分佈式數據庫將整體架構拆分成了多個模塊，各模塊之間互相通信，組成完整的TiDB系統。對應的架構圖如下： 與傳統的單機數據庫相比，TiDB具有以下優勢： 純分佈式架構，擁有良好的擴展性，支持彈性的擴縮容 支持SQL，對外暴露MySQL的網絡協議，併兼容大多數MySQL的語法，在大多數場景下可以直接替換MySQL 默認支持高可用，在少數副本失效的情況下，數據庫本身
昵稱 趙渝強老師
在紛繁複雜的內網穿透服務市場中，選擇一款穩定、高效、值得信賴的工具至關重要。我們深知，您的聲音是最真實的衡量標準。 今天，我們不僅想分享用户們為什麼選擇 ZeroNews，更想為您提供一份實用指南，解答那些最常見的問題。 01 來自用户的真實選擇 “這個軟件解決了我大問題啊”—— @耗子，全棧開發者 “搞了一個小軟件，放自己的電腦做服務器，藉助ZeroNews，現場可以掃描
昵稱 ZeroNews內網穿透
在當今的數字化時代，企業面臨着數據孤島的問題，需要將分散在不同系統和數據庫中的數據進行整合，以實現數據的統一管理和分析。ETLCloud作為一款零代碼ETL工具，能夠幫助企業快速對接多種數據源和應用系統，無需編碼即可完成數據同步和傳輸。本文將詳細介紹通過ETL從MongoDB同步到關係型數據庫MySQL —、ETLCloud跨系統數據同步步驟 準備數據源：準備MongoDB源數據庫和MySQL目標
昵稱 RestCloud
一、動手活動 基於 Dify on DMS 快速構建客服對話數據質檢服務 企業面臨傳統開發環境割裂及數據流轉不暢的挑戰？本方案基於數據管理服務 DMS，深度集成雲數據庫 RDS 與百鍊大模型，快速構建客服對話質檢服務，顯著降低數據庫與 AI 應用的開發門檻。 （一）活動時間 2025年9月9日-10月9日16:00:00 （二）活動獎品 300社區積分，限量200個，前15名完成全部任務的用户可額
昵稱 數據庫分享小北
一、動手活動 基於 Dify on DMS 快速構建客服對話數據質檢服務 企業面臨傳統開發環境割裂及數據流轉不暢的挑戰？本方案基於數據管理服務 DMS，深度集成雲數據庫 RDS 與百鍊大模型，快速構建客服對話質檢服務，顯著降低數據庫與 AI 應用的開發門檻。 （一）活動時間 2025年9月9日-10月9日16:00:00 （二）活動獎品 300社區積分，限量200個，前15名完成全部任務的用户可額
昵稱 數據庫知識分享者
隨着生成式人工智能（Generative AI）從概念驗證邁向規模化商業落地，AI Agent已成為企業核心業務流程的重要組成部分。然而，當模型調用日益便捷時，核心痛點已不再是模型本身，而是集中在一個關鍵要素上：數據。 傳統的數據管理方式依賴於繁重的人工開發和漫長的維護週期，難以應對指數級增長的數據複雜度。數據孤島導致知識庫分散，通用大模型難以理解專業業務。AI Agent面臨"看不懂業務語
昵稱 數據庫分享小北
數據庫允許多個客户端同時訪問。當這些客户端併發訪問數據庫中同一部分的數據時，如果沒有采取必要的隔離措施就容易造成併發一致性問題，從而破壞數據的完整性。考慮下圖的場景： 在時間點1上，var的數值是100。客户端A在時間點2的時候更新了它的值為200，但沒有提交事務。在時間點3的時候，客户端B讀取到了客户端A還未提交的數值200。但在時間點4，客户端A執行了回滾操作。那麼，對於客户端B來説，
昵稱 趙渝強老師
OceanBase數據庫是多租户設計的數據庫，同一個進程會運行着多個租户的請求，從租户資源劃分上可以分為三類，500租户內存、系統租户內存、業務租户內存。 500是個特殊的虛擬租户，共享性的、非實體租户消耗的內存都被OceanBase數據庫劃歸500租户。 系統租户是OceanBase數據庫自動創建的第一個實體租户，管理着集羣相關的內部表，這些內部表上的請求觸發的內存就劃歸到了sys租户。
昵稱 趙渝強老師
視頻效果： 一、前言 在AI原生應用開發的時代，傳統的後端架構正在被重新定義。本文將帶你體驗如何使用 Qoder、阿里雲ADB Supabase 和通義千問圖像編輯模型（Qwen Image Edit），快速搭建一個完整的 AI 手辦生圖 Flutter 移動端應用。全程無需自建傳統後端，真實體驗一次 Vibe Coding 的極速開發。 二、總體思路 前端由 Qoder 根據需求自動生成
昵稱 數據庫分享小北
活動前言：當前，墨天輪社區文檔板塊收錄了大量優質的數據庫技術實操文檔，為廣大從業者提供了直接參考。但我們發現，隨着數據庫技術迭代與企業場景深化，總有朋友四處尋找一些“新的文檔”，可能是尚未被充分記錄的新問題，或是一些隱藏較深的技術難點——這些往往沒有現成的文檔可查，只能靠大家自己摸索。 為了把這些“還沒人寫過”的經驗留下來，我們策劃了【文檔懸賞令】系列活動，每次聚焦一個主題，徵集真實、可操作
昵稱 墨天輪
數據庫該用 MySQL 還是 PostgreSQL？網上眾説紛紜，也有人説PostgreSQL不能扛大樑。但其實沒必要糾結，根據自己項目需求就好了（好像説了句廢話）。 我接觸過很多項目，有的用MySQL跑得飛快，有的則非PostgreSQL不可。那一篇文章告訴你該怎麼選。 兩種不同的設計哲學 要理解它們的區別，首先要知道它們來自哪裏，要去向何方。 MySQL ：為速度和簡潔而生 MySQL的早期
昵稱 煩惱的沙發
前言 VibeCoding（氛圍編程）是一種由AI驅動的編程範式， 開發者通過自然語言描述需求，由AI自主完成選的代碼開發、調試以及部署運行。由OpenAI聯合創始人Andrej Karpathy於2025年提出，強調"對話驅動"的開發模式。 VibeCoding 極大的的降低了編程門檻，非專業開發人員也可通過自然語言交互來完成網站、APP的開發。 AI 雖然可以生成完美的前端甚至後端代碼，
昵稱 數據庫分享小北
前言 VibeCoding（氛圍編程）是一種由AI驅動的編程範式， 開發者通過自然語言描述需求，由AI自主完成選的代碼開發、調試以及部署運行。由OpenAI聯合創始人Andrej Karpathy於2025年提出，強調"對話驅動"的開發模式。 VibeCoding 極大的的降低了編程門檻，非專業開發人員也可通過自然語言交互來完成網站、APP的開發。 AI 雖然可以生成完美的前端甚至後端代碼，
昵稱 數據庫知識分享者
引言：在“摩擦力”中追尋心流 Vibecoding——是每一位開發者都在追尋的理想境界：一種思想與代碼完全同步、創造力毫無阻礙的沉浸式“心流”狀態。然而，在日常工作中會常被各種“摩擦力”無情打斷：繁瑣的後端配置、重複的API聯調、以及等待編譯的漫長時間。每一次中斷，都是對寶貴心流的消耗。 近年來，AI原生IDE（如Qoder）的興起看似將我們推向了心流的邊緣，卻也暴露了一道更深的鴻溝：前後端
昵稱 數據庫分享小北
引言：在“摩擦力”中追尋心流 Vibecoding——是每一位開發者都在追尋的理想境界：一種思想與代碼完全同步、創造力毫無阻礙的沉浸式“心流”狀態。然而，在日常工作中會常被各種“摩擦力”無情打斷：繁瑣的後端配置、重複的API聯調、以及等待編譯的漫長時間。每一次中斷，都是對寶貴心流的消耗。 近年來，AI原生IDE（如Qoder）的興起看似將我們推向了心流的邊緣，卻也暴露了一道更深的鴻溝：前後端
昵稱 數據庫知識分享者
9月24日2025雲棲大會上，阿里雲智能集團資深副總裁、數據庫產品事業部負責人李飛飛發表題為《瑤池數據庫：多模態AI數據底座，智能數據管理平台》 主題演講。他表示：“數據與AI大模型的開放融合是大勢所趨。面向Agentic AI時代，阿里雲瑤池數據庫正加速邁向新階段——從雲原生數據底座向“AI就緒”的多模態數據底座全面演進。” 這一戰略性升級聚焦3大核心路徑：持續增強雲原生能力、全面提升多模
昵稱 數據庫知識分享者
引言 AI Agent其基礎架構可以簡單劃分為 Agent = LLM + 任務規劃（Plan） + 記憶（Memory） + 工具使用（Tools），現象級的AI Agent，例如deepresearch、manus、claude code等都在這個基礎框架上構建。 圖源 https://www.promptingguide.ai/research/llm-agents 任務
昵稱 數據庫分享小北
引言 AI Agent其基礎架構可以簡單劃分為 Agent = LLM + 任務規劃（Plan） + 記憶（Memory） + 工具使用（Tools），現象級的AI Agent，例如deepresearch、manus、claude code等都在這個基礎框架上構建。 圖源 https://www.promptingguide.ai/research/llm-agents 任務
昵稱 數據庫知識分享者
本文作者：阿里雲數據庫高級技術專家 徐大丁(辰馬) 前言 “What I cannot create, I do not understand.” -- Richard Feynman 2025年3月，筆者曾撰文探討LLM驅動的AI Agent如何重塑人機協同模式，彼時更多聚焦於技術實驗與理論推演，尚未在實際業務場景中落地。如今，隨着Agentic AI技術的成熟，Data Agent for A
昵稱 數據庫知識分享者
質譜儀GCMS的調諧報告中發現半峯寬超過0.65，可以按照以下步驟進行調整： 檢查儀器狀態 真空狀態：確保分子渦輪泵的轉速達到百分之100，真空系統正常運行。如果真空狀態不佳，可能會影響峯寬。 離子源和四極杆温度：確認離子源温度為230℃，四極杆温度為150℃，並確保這些温度穩定。 清潔離子源和四極杆 離子源：如果離子源受到污染，可能會導致峯寬增加。可以考慮進行離子源的清潔。 四極杆
昵稱 星光閃閃
Greenplum本質上是一個基於PostgreSQL的關係型數據庫集羣，實際上是由多個獨立的數據庫服務組合而成的一個邏輯數據庫。與Oracle的RAC不同，這種數據庫集羣採取的是MPP（Massively Parallel Processing，大規模並行處理）架構。Greenplum最大的特點就是基於低成本的開放平台基礎上提供強大的並行數據計算性能和海量數據管理能力。下圖展示了Greenplu
昵稱 趙渝強老師
近日，第十三屆 CCF 大數據學術會議在天津成功舉行，吸引了近 700 位來自學術界、產業界的專家學者齊聚一堂，聚焦“數據要素築基、數智融合創新”，共同探討數字經濟時代的技術變革與產業機遇。 在這場國內大數據領域的年度盛會上，濤思數據高級副總裁、解決方案中心總經理陳肅受邀作專題演講，帶來了題為《如何打造 AI 驅動的物聯網工業大數據平台》的深度分享。 工業大數據的困局：存得下，卻用不快 陳肅開篇
昵稱 TDengine濤思數據
