- 中型城市供水管网长度超过 5000 公里，流量计、压力计、水质在线仪表布点超过 1 万只。以某省会城市为例，其供水管网覆盖人口超过 500 万，每日供水能力接近 200 万吨，管网压力平衡和水质安全直接关系到市民生活。在政企合作方推进数字化转型的过程中，如何构建稳定、可扩展的时序记录底座成为关键议题。现有 BI 工具无法直接对接非 SQL 接口的时序保存。某企业希望用 Grafana 展示设... 中型城市供水管网长度超过 5000 公里，流量计、压力计、水质在线仪表布点超过 1 万只。以某省会城市为例，其供水管网覆盖人口超过 500 万，每日供水能力接近 200 万吨，管网压力平衡和水质安全直接关系到市民生活。在政企合作方推进数字化转型的过程中，如何构建稳定、可扩展的时序记录底座成为关键议题。现有 BI 工具无法直接对接非 SQL 接口的时序保存。某企业希望用 Grafana 展示设...
- 围绕核心数据域，把对象模型、标准映射、责任归属、血缘关系和治理规则连接起来，让平台在发现问题时自动识别影响对象、通知责任人、关联整改流程并追踪闭环状态。 围绕核心数据域，把对象模型、标准映射、责任归属、血缘关系和治理规则连接起来，让平台在发现问题时自动识别影响对象、通知责任人、关联整改流程并追踪闭环状态。
- 随着企业分析需求复杂度持续提升，AI 正在从分析助手演进为分析执行系统。对于企业而言，决定未来竞争力的关键，不是拥有多少 AI 工具，而是能否构建可规模化复制的分析生产力。 随着企业分析需求复杂度持续提升，AI 正在从分析助手演进为分析执行系统。对于企业而言，决定未来竞争力的关键，不是拥有多少 AI 工具，而是能否构建可规模化复制的分析生产力。
- CRUD——增删改查，Java开发者写得最多的代码。一个用户管理模块，Controller写四个接口，Service写四个方法，Mapper写四条SQL，DTO建两个类，再加上参数校验和异常处理，熟练的开发者也需要一到两个小时。而这些代码的结构高度一致：@RestController、@Service、@Mapper注解套路相同，insert/delete/update/select的SQL... CRUD——增删改查，Java开发者写得最多的代码。一个用户管理模块，Controller写四个接口，Service写四个方法，Mapper写四条SQL，DTO建两个类，再加上参数校验和异常处理，熟练的开发者也需要一到两个小时。而这些代码的结构高度一致：@RestController、@Service、@Mapper注解套路相同，insert/delete/update/select的SQL...
- 一、一站式全栈开发，浏览器闭环操作，免除繁杂本地环境配置1. 全流程线上闭环，无需本地安装任何开发工具传统开发需要电脑预装 JDK、数据库、IDE、编译工具、前端依赖、中间件，新人搭建环境耗时数天，极易出现版本冲突、依赖缺失。Geejing WebBuilder 全部操作依托浏览器完成，界面设计、业务逻辑编写、在线调试、打包部署集成在同一工作台，打开浏览器即可开工，设备更换、人员交接无环境迁... 一、一站式全栈开发，浏览器闭环操作，免除繁杂本地环境配置1. 全流程线上闭环，无需本地安装任何开发工具传统开发需要电脑预装 JDK、数据库、IDE、编译工具、前端依赖、中间件，新人搭建环境耗时数天，极易出现版本冲突、依赖缺失。Geejing WebBuilder 全部操作依托浏览器完成，界面设计、业务逻辑编写、在线调试、打包部署集成在同一工作台，打开浏览器即可开工，设备更换、人员交接无环境迁...
- 文章聚焦慢 SQL 治理，介绍如何用 ChatGPT 5.6 系列把慢日志、执行计划、代码调用点和业务场景整理成可排序的治理清单，先判断“哪几条最该改”，再比较索引、分页、异步化等优化路径，并强调脱敏、安全边界、人工复核与回归验证，避免只盯最慢语句而忽略真实业务收益。 文章聚焦慢 SQL 治理，介绍如何用 ChatGPT 5.6 系列把慢日志、执行计划、代码调用点和业务场景整理成可排序的治理清单，先判断“哪几条最该改”，再比较索引、分页、异步化等优化路径，并强调脱敏、安全边界、人工复核与回归验证，避免只盯最慢语句而忽略真实业务收益。
- 全球化、多云、国产化升级和 AI 驱动开发正在同时改变企业数据管理方式。面对更分散的数据源、更复杂的权限边界和更高频的数据库变更，NineData 的实践路径是把数据库 DevOps、数据复制、安全访问和 ChatDBA 统一到一套平台能力中，为智能体提供可治理的数据底座。 全球化、多云、国产化升级和 AI 驱动开发正在同时改变企业数据管理方式。面对更分散的数据源、更复杂的权限边界和更高频的数据库变更，NineData 的实践路径是把数据库 DevOps、数据复制、安全访问和 ChatDBA 统一到一套平台能力中，为智能体提供可治理的数据底座。
- 大家好，我是数据库小学妹 👋前段时间，一家制造企业找到我们，要把跑了七年的Oracle系统迁到国产数据库。我接了评估报告一看，心里没底。数据类型对不上，存储过程全要改，数据还不能丢。这是硬仗。今天我把这次迁移踩过的坑、趟出来的路，原原本本写下来。朋友，如果你也在做异构数据库迁移，这篇或许能帮你少走弯路。 为什么说异构迁移最难的不是数据，而是"习惯"？很多人觉得迁移就是导数据。其实数据导出导... 大家好，我是数据库小学妹 👋前段时间，一家制造企业找到我们，要把跑了七年的Oracle系统迁到国产数据库。我接了评估报告一看，心里没底。数据类型对不上，存储过程全要改，数据还不能丢。这是硬仗。今天我把这次迁移踩过的坑、趟出来的路，原原本本写下来。朋友，如果你也在做异构数据库迁移，这篇或许能帮你少走弯路。 为什么说异构迁移最难的不是数据，而是"习惯"？很多人觉得迁移就是导数据。其实数据导出导...
- 语义层通过定义指标及其计算逻辑，使系统能够进行推理，这是归因能力的核心基础。 语义层通过定义指标及其计算逻辑，使系统能够进行推理，这是归因能力的核心基础。
- 只有建立在统一语义层之上的 AI 分析搭档，才能提供可信、可解释、可复用的分析能力 只有建立在统一语义层之上的 AI 分析搭档，才能提供可信、可解释、可复用的分析能力
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- 随着美团业务规模持续增长，数据分析系统所面对的问题已经不再只是查询更快，而是如何在多业务、多场景、多负载并存的情况下，构建一套长期可演进的统一 OLAP 架构。基于此，美团 OLAP 平台完成了从多引擎并存，到基于 Apache Doris 构建统一分析引擎，再到大规模集群治理、无感升级和 AI 场景演进的建设过程。本文将围绕整体架构、核心能力建设与无感升级，介绍美团在 Doris 体系下的... 随着美团业务规模持续增长，数据分析系统所面对的问题已经不再只是查询更快，而是如何在多业务、多场景、多负载并存的情况下，构建一套长期可演进的统一 OLAP 架构。基于此，美团 OLAP 平台完成了从多引擎并存，到基于 Apache Doris 构建统一分析引擎，再到大规模集群治理、无感升级和 AI 场景演进的建设过程。本文将围绕整体架构、核心能力建设与无感升级，介绍美团在 Doris 体系下的...
- 大模型的出现，不仅不意味着数据治理的消失，反而要求在既有数据治理的基础上，进一步投入语义和上下文的治理。 大模型的出现，不仅不意味着数据治理的消失，反而要求在既有数据治理的基础上，进一步投入语义和上下文的治理。
- Oracle 性能问题经常会落到 SQL 上，很多时候真正持续消耗资源的只是其中少数几条 SQL。有些 SQL 单次执行时间长，有些 SQL 执行频率高，还有些 SQL 会因为统计信息、索引或执行计划变化突然放大资源消耗。关键是尽快把这些现象重新收敛到具体 SQL 上。先找最值得处理的 SQLOracle 的性能问题，最后往往都会落到 SQL 上。有的 SQL 单次执行时间偏长，有的 SQL... Oracle 性能问题经常会落到 SQL 上，很多时候真正持续消耗资源的只是其中少数几条 SQL。有些 SQL 单次执行时间长，有些 SQL 执行频率高，还有些 SQL 会因为统计信息、索引或执行计划变化突然放大资源消耗。关键是尽快把这些现象重新收敛到具体 SQL 上。先找最值得处理的 SQLOracle 的性能问题，最后往往都会落到 SQL 上。有的 SQL 单次执行时间偏长，有的 SQL...
- 注意：本文中的基准数据反映了 2026 年 5 月的 AgentLogsBench 结果。该基准会定期更新。当一个 Coding Agent 在生产环境中陷入循环时，问题往往不会以清晰的错误码出现。它可能为了修复一个失败的测试反复编辑同一个文件，多次调用相同工具，持续消耗 token，最终仍然返回一个不可用的 patch。此时，平台团队需要在极短时间内判断：这是单条 trace 的异常、某个... 注意：本文中的基准数据反映了 2026 年 5 月的 AgentLogsBench 结果。该基准会定期更新。当一个 Coding Agent 在生产环境中陷入循环时，问题往往不会以清晰的错误码出现。它可能为了修复一个失败的测试反复编辑同一个文件，多次调用相同工具，持续消耗 token，最终仍然返回一个不可用的 patch。此时，平台团队需要在极短时间内判断：这是单条 trace 的异常、某个...
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