在數字化時代，數據庫作為企業核心數據資產的載體，其穩定性直接決定業務連續性。然而殘酷的現實是，75%的嚴重業務中斷源於未被及時發現的數據庫隱患，超過60%的數據庫故障因缺乏提前預警而升級為重大事故。對於運維團隊而言，“事後救火”式的應急響應不僅成本高昂，更可能造成不可挽回的業務損失。因此，小編總結了降低數據庫故障概率的7大核心動作，可覆蓋80%以上的數據庫潛在隱患，讓企業的數據庫
本文分享自一位匿名中型製造企業的IT負責人 —— 該企業業務覆蓋生產製造、供應鏈管理、客户服務等多個模塊，IT 架構中並存 6 種國內外數據庫產品，30+套實例分佈在物理機、虛擬機及混合雲環境中。 在數據驅動的今天，數據庫早已成為企業IT系統的核心命脈。但一個殘酷的現實是：75%的嚴重業務中斷源於未被及時發現的數據庫隱患，超過60%的數據庫故障因缺乏提前預警而升級為重大事故
在中國中小企業協會的統計中，2023年國內小微企業佔全國企業總數的99%，但超過70%的企業在數字化轉型中遭遇“高成本、難落地、技術門檻過高”的困境。數據庫作為數字化轉型的核心基礎設施，傳統部署模式下的資源浪費、運維複雜、兼容性不足等問題，成為制約中小企業前行的關鍵瓶頸。而“數據庫一體化承載”模式的出現，憑藉資源整合、成本優化、運維簡化等核心優勢，正成為中小企業平衡效果與投入的高
在教育信息化建設過程中，“重建設、輕整合”的現象普遍存在，導致校園內各系統形成數據孤島，權限管理混亂，不僅影響管理效率，還存在數據安全風險。本文從數據集成邏輯、權限管控模型、落地實踐三個方面，探討校園多系統數據打通的實現路徑，為教育行業信息化建設提供參考。 數據孤島的核心成因主要有幾個方面。一方面，校園各系統建設時間跨度大，早期系統採用傳統數據庫，新系統採用雲數據庫
在醫療機構數字化建設中，HIS（醫院信息系統）、LIS（檢驗信息系統）、PACS（影像歸檔和通信系統）是核心業務系統，但各系統獨立建設導致的數據不通、性能瓶頸等問題，嚴重影響了診療效率和患者體驗，成為醫療機構數字化轉型的“絆腳石”。本文結合醫療行業數據庫集成項目實踐，分享HIS/LIS/PACS系統數據打通與性能優化的實戰方案，助力醫療機構提升信息化服務水平。 第一
在製造業數字化轉型過程中，“多工廠協同”是核心關鍵詞，但隨之而來的數據庫管理難題，讓很多IT團隊頭疼不已：分散的數據庫架構和多樣的數據庫種類導致數據不同步、監控碎片化，生產線因數據延遲出現排產失誤，IT人員天天奔波於不同系統的運維之間。 其實，解決多工廠異構數據庫統一管理的核心，在於“適配+集成+自動化”，結合多個製造企業的落地實踐，總結出3步實操方案，幫你快速打通
站在2025年的尾聲展望未來，數據庫運維（Database OM）領域正在經歷一場前所未有的範式轉移。 隨着企業數據資產的爆發式增長和AI技術的深度融合，傳統的“救火式”DBA（數據庫管理員）正在成為歷史。未來的運維不再侷限於保障數據庫“不掛”，而是要確保數據“好用、安全且成本可控”。結合全球技術風向與行業領先實踐，以下是筆者總結的2026年數據庫運維十大
長期以來，Oracle數據庫的SQL優化高度依賴數據庫管理員（DBA）的資深經驗與手工操作。他們如同數據庫的“救火隊員”，在性能問題出現後才能介入分析，面對海量且複雜的查詢往往力不從心。 隨着生成式AI與數據庫技術的深度融合，這一傳統範式正被徹底顛覆。AI並非要取代DBA，而是通過提供前所未有的洞察與自動化能力，成為DBA身邊的“智能夥伴”。 在Oracle數據庫的S
在數字化核心的數據庫運維領域，資深數據庫管理員（DBA）的一次手誤，可能引發一場波及全局的業務災難。傳統依賴命令行“黑箱”操作的模式，如同在精密儀器旁揮舞重錘，風險極高。將高危操作納入統一、可視化的自動化監控平台，不僅是工具的升級，更是一次深刻的運維範式變革。 本文將以Oracle數據庫“查殺會話”這一典型操作為引，聚焦DBA日常面臨的三大核心風險，系統闡述統一自動化監控平
11月26日，YashanDB V23.5正式發佈並舉辦線上發佈會。雲和恩墨作為崖山數據庫的戰略合作伙伴，公司聯合創始人張樂奕受邀出席發佈會，並在大咖對話環節詳細介紹了雙方合作的階段性進展與核心成果，展現出國產數據庫生態協同所積累的強勁勢能。 張樂奕表示，雲和恩墨與崖山數據庫的戰略合作目前已在多維度取得關鍵突破，首要體現為雙
在數字化轉型與信創浪潮的雙重驅動下，多元異構數據庫已成為企業IT架構的核心組成部分，但隨之而來的運維複雜性、技術斷層與合規壓力也成為各企業的普遍痛點。11月27日，雲和恩墨受邀參與移動雲“大雲海山技術沙龍”大咖面對面直播活動，公司解決方案架構師江寧發表《多元異構數據庫智能運維之道》主題演講。他詳細拆解了異構環境下數據庫運維的核心挑戰，並分享智能破局方案，為行業同仁帶來前沿技術洞察
導讀 在數據庫從 Oracle 遷移到 openGauss 等國產數據庫的過程中，SQL 看似能跑，但邏輯與性能問題往往在細節處暴露。不同數據庫在優化器、執行順序、索引選擇、表達式處理上的差異，會導致結果不一致、延遲升高，甚至出現隱形的業務風險。那麼如何規避這些遷移“暗坑”？本次分享結合項目中的典型案例，拆解最容易踩坑的 SQL 模式，幫助大家在遷移時少走彎路、提升整體性能
一場由AI引發的存儲芯片漲價風暴正席捲全球，CIO們不禁發問：該如何應對這非理性“瘋狂”？ 在人工智能應用爆發式增長的背景下，AI服務器所需的高帶寬內存（HBM）需求激增，擠佔了傳統存儲芯片（NAND閃存）的產能。這直接導致了以NAND閃存作為核心存儲介質的SSD出現嚴重的市場供需失衡——SSD價格在短期內出現大幅上漲。針對這一挑戰，zData X數據庫一
2025年10月31日，致力於實現“行業金盃，百年金盃”宏偉願景的金盃電工股份有限公司（以下簡稱“金盃電工”），以一場成功的項目驗收會，迎來了其“數據庫軟硬件一體化管理平台”項目的重要里程碑。這不僅是一次IT基礎設施的升級，更是一家傳統制造業巨頭在數字化浪潮中，為應對業務高速擴張帶來的挑戰而主動求變、實現技術破局的生動實踐。 作為一家IT系統覆蓋生產製造（MES）、供應鏈（
導讀 進入年底，系統運維中的“安全問題”再次成為焦點。每年這個階段，隨着業務衝刺、系統擴容與變更頻繁，運維壓力陡增，操作風險也隨之攀升。稍有不慎，就可能引發嚴重事故——從核心表被誤刪，到關鍵配置被覆蓋，甚至造成長時間業務中斷。為此，我們邀請到雲和恩墨聯合創始人、資深數據庫技術專家楊廷琨在11月5日做了一場主題分享《數據庫日常運維中的不可回退操作》。以下文章為演講實錄整理而成
導讀 AWR報告是DBA最常用的性能診斷工具，但它展示的其實是一種“彙總後的視角”。很多時候，我們從報告中看到的是現象，而不是問題的根源。如果想更深入地理解數據庫的運行狀態，就需要回到AWR的底層，去分析它的“裸數據”——也就是最原始的統計表信息。這樣我們才能獲得更細粒度的性能數據，更精準地定位問題，甚至構建出自己的分析與監控體系。 本次我們邀請到雲和恩墨性能優化專家
