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数据库

企业级对话分析落地：从自然语言查询到可治理的数据智能体

来源: cloud.google.com 29
企业部署生成式 AI，真正困难的部分并不是给聊天窗口接上一个大模型，而是让自然语言查询继承现有数据平台的语义、安全边界和运维能力。面对营收、供应链或客户数据，一条看似合理但口径错误的 SQL，就足以让整个系统失去信任。 Google Cloud 的对话分析能力正在从单点试验走向统一的数据入口：BigQuery 和 Looker 中的 Conversat...
# AI # AWS # GCP
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从 CTE 到 MERGE：PostgreSQL 11–18 值得掌握的 SQL 演进

来源: postgr.es 18
从 2018 年的 PostgreSQL 11 到 2025 年的 PostgreSQL 18，社区连续七年保持每年一个大版本，每个版本都带来约 150 到 200 项用户可见变化。运维、性能和复制占据了更新列表的大头，但 SQL 层也在稳定补齐能力：有些新语法减少了样板代码，有些功能让数据约束更贴近业务，还有一些改进直接改变了查询优化方式。 真正值得...
# AI # Azure # Docker
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ApiGo 5.2：用 AI 与低代码打通 REST API 开发、治理和运维

来源: oschina.net 18
ApiGo 5.2 面向企业 API 开发与治理场景，将数据源接入、REST API 生成、AI Skill 构建以及接口运维放进同一套低代码平台。它要解决的不是单纯“少写几行代码”，而是缩短数据到接口的路径，并让设计、开发、文档和运行治理共享同一份配置。 传统的数据接口通常要经过建模、编写控制器、处理分页、补充文档、部署服务等环节。业务字段变化后，代...
# AI # Go # MySQL
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用 PostgreSQL 19 SQL/PGQ 追踪数据血缘：让每个报表数字都有来路

来源: postgr.es 15
财务问“这个季度收入为什么是这个数”时，工程师往往要翻 ETL 脚本、追视图依赖、核对调度任务，再猜测两年前留下的处理逻辑。PostgreSQL 19 引入的 SQL/PGQ 图查询能力提供了另一种思路：把数据血缘作为数据库中的可查询数据管理，用一条图模式查询，从报表行一路追溯到原始事件。 数据血缘通常需要回答四类问题： 来源追溯：某个值来自哪些原始记...
# AI # Go # PostgreSQL
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PostgreSQL 16 的 Kerberos 凭据委派：启用 gss_accept_delegation 前要想清楚什么

来源: postgr.es 27
PostgreSQL 16 新增了 ：服务器可以接收客户端委派的 Kerberos/GSSAPI 凭据，并在访问其他服务时代表该用户完成认证。这解决了多跳认证中的一个老问题，但默认值仍是 ，因为一旦接受委派，数据库会临时持有足以代表用户行动的凭据，安全边界也随之改变。 普通 Kerberos 登录只证明“客户端是谁”。假设 Alice 使用 GSSAP...
# AI # PostgreSQL # 后端
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从持续贡献到逻辑复制改进：Fujitsu 如何参与塑造 PostgreSQL 19

来源: postgr.es 27
PostgreSQL 19 的演进不只来自某个单独功能，也依赖企业工程团队长期参与补丁开发、代码审查和社区协作。Fujitsu 的 PostgreSQL 团队通过持续提交代码、获得社区认可，并推动逻辑复制相关改进，进一步扩大了其在 PostgreSQL 开源生态中的影响。 由于摘要没有列出具体补丁名称和最终合入状态，本文不会把尚未明确的细节写成既定功能...
# AI # Go # PostgreSQL
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用 CALM 测试识别企业平台的隐性衰退

来源: postgr.es 30
企业平台很少在某次故障中突然死亡。更常见的过程是：升级不断延期，发布窗口越来越长，恢复演练一再推迟，团队开始绕开平台建设旁路系统。监控仍然全绿，但组织已经不愿意再碰它。 CALM 平台测试关注的正是这种“稳定但正在失去未来”的状态。它不盘点平台拥有多少功能，而是判断平台增长之后，组织是否更有信心继续改变它。 CALM 由四个维度组成： C，Change...
# AI # Go # LLM
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SAP BDC Connect for BigQuery 正式可用：用零复制数据打通分析与 AI

来源: cloud.google.com 27
企业数据平台长期面临一个两难选择：复制 SAP 数据可以方便分析，却会引入延迟、重复存储、语义丢失和治理成本；不复制，则很难让云端分析与 AI 工具及时访问核心业务数据。SAP Business Data Cloud Connect for BigQuery 的正式可用，提供了第三种路径：在 SAP Business Data Cloud 与 BigQ...
# AI # AWS # Azure
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从可靠运行到 AI 就绪：企业数据库真正需要守住的能力

来源: azure.microsoft.com 18
数据库选型正在同时面对两类要求：一类是多年不变的可靠性，包括可用性、数据一致性、恢复能力和安全控制；另一类是 AI 应用带来的新压力，例如更灵活的数据访问、更清晰的数据治理，以及可预测的查询延迟。Microsoft Databases 被用于关键应用、业务流程和 AI 驱动体验，说明企业关注的并不是某个孤立功能，而是数据库能否持续承担生产责任。 “数据...
# AI # Azure # Rust
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PostgreSQL MVCC 的代价：真正该比较的是谁为历史版本买单

来源: postgr.es 18
PostgreSQL 的 MVCC 经常因表膨胀、写放大、VACUUM 调优和 32 位事务 ID 被批评。这些问题都真实存在，但只说“PostgreSQL 的 MVCC 很差”还少问了一步：如果读者不能阻塞写者，那么旧版本必须保存在某个地方，清理成本也必须由某个组件承担。不同数据库没有消灭这笔成本，只是决定由写入、历史读取、缓存、临时空间还是后台整理...
# AI # Azure # Go
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