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数据库

用 BigQuery Identity Columns 简化数据管道中的主键生成

来源: cloud.google.com 34
数据写入流程中，一个看似简单的任务经常会制造额外复杂度：为每一行生成唯一的数值 ID。过去，这项工作可能由应用代码、ETL 工具或单独的序列服务完成，既增加了维护成本，也让数据导入链路变得更脆弱。 BigQuery 现在支持 identity columns，可以在表中定义自动生成的 标识列。插入新数据时，BigQuery 会负责生成 ID，数据工程师...
# AI # GCP # Go
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用 DBeaver 将 Northwind 示例数据库加载到 PostgreSQL

来源: postgr.es 30
学习 SQL 不一定要从生产数据开始。一个结构清晰、数据规模适中的示例数据库，足以帮助你练习 、过滤、连接、聚合和表结构设计。Northwind 原本来自 Microsoft 数据库生态，但借助现成的 PostgreSQL 脚本，可以很快在本地搭建出一套可查询的练习环境。 本文演示如何使用 DBeaver 打开并执行 ，将表结构和示例数据加载到 Pos...
# AI # Go # LLM
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接手一套糟糕的 PostgreSQL 数据库：从止损到治理

来源: postgr.es 47
接手遗留数据库，往往意味着面对不合理的编码、几百列的大表、缺失的索引、没有约束的数据，以及没人敢碰的配置。它们通常不是某个人单独造成的，而是赶工、团队缺少 DBA、系统自然膨胀，或者架构决策脱离实际维护需求共同留下的结果。 真正重要的不是追责，而是建立一条可验证、可持续的修复路径：先了解谁在痛苦，再检查数据库的真实状态，最后用小项目逐步降低风险。 “坏...
# AI # Go # PostgreSQL
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不用恢复备份，也能把 MongoDB 测试数据回滚到过去

来源: percona.com 47
每次准备预发布测试，都从生产环境恢复一份 MongoDB 数据库，往往意味着漫长的数据复制、索引重建和环境等待。Mongorewind 关注的是另一个思路：不重新恢复整份备份，而是把测试数据回退到某个时间点，从而缩短测试环境准备时间。 这类工具的价值并不只是“少执行一次 restore”。它还会改变测试环境的日常操作方式：测试人员可以反复制造数据、验证...
# Go # MySQL # 后端
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从提示词到上下文工程：用 Redis 构建可控的生产级 AI 应用

来源: infoq.com 37
把提示词写得更精巧，并不能自动得到生产级 AI 系统。真实请求往往携带多轮对话、用户偏好、检索结果、工具状态和安全规则；与此同时，系统还要面对 token 上限、上下文失真、API 成本增长与严格的延迟目标。 因此，工程重点需要从“怎样写一句 prompt”转向“怎样在每次调用前组装、压缩、排序和复用上下文”。这就是上下文工程：把模型输入视为一条有预算...
# AI # InfoQ # LLM
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MySQL 接入 OpenID Connect：开源 OIDC 认证插件带来的变化

来源: percona.com 34
Percona Server for MySQL 现在提供了完全开源的 OpenID Connect（OIDC）认证插件。它让 MySQL 账户可以交给符合标准的身份提供商（IdP）认证，而不必依赖数据库本地保存的密码。 该能力从 Percona Server for MySQL 开始提供； 也将包含该插件，但摘要发布时该版本尚未发布。对于已经使用企业...
# AI # MySQL # 后端
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缓存读取降价 75%：Fable 5.1 真正改变的是 Agent 的长任务成本

来源: oschina.net 51
Fable 5.1 发布中，最容易被基准测试和模型能力指标掩盖的变化，是缓存读取价格从每百万 token 1 美元降到 0.25 美元，直接下降 75%。标准输入和输出价格没有变化，仍分别是每百万 token 10 美元和 50 美元。 这意味着它并不是一次“所有调用都变便宜”的调价，而是精准降低了长上下文 Agent 在重复读取相同上下文时的成本。对...
# AI # LLM # 全栈
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用 VPC Service Controls 简化服务边界策略管理：BlackLine 的实践

来源: cloud.google.com 43
VPC Service Controls（VPC-SC）可以在 Google Cloud 中建立网络级安全边界，降低数据外泄、账号被攻破和内部误操作带来的风险。但边界策略一旦覆盖多个项目、身份和托管服务，真正困难的往往不是“启用策略”，而是理解一次访问为什么被拒绝，以及如何在不影响业务的前提下调整规则。 Google Cloud 最新的 VPC-SC ...
# AI # GCP # Go
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TabFM 入驻 BigQuery：用一条 SQL 完成表格数据预测

来源: cloud.google.com 29
企业里的流失预测、购买意向判断和欺诈评分，过去通常意味着一套完整的机器学习工程：特征工程、模型训练、超参数调优、部署，以及随着数据变化不断重新训练。XGBoost、随机森林和深度神经网络都能解决问题，但这条链路对时间、基础设施和专业人员的要求并不低。 BigQuery 现已推出由 Google Research 开发的 TabFM。它是面向表格数据回归...
# AI # GCP # Go
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Google Cloud 本月 AI 动向：从行业智能体到可控的 AI 成本

来源: cloud.google.com 35
Google Cloud 本月的 AI 更新，重点已经从“模型还能做什么”转向“企业如何把 AI 真正部署起来”。主题很明确：让智能体进入金融服务和法律等专业工作流，同时用更灵活的计费方式、预算控制和工程化指南，解决 AI 成本、治理与生产落地问题。 本月公布的 Gemini Enterprise for Financial Services，面向资本...
# AI # AWS # Azure
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