对于分布式数据库上开发应用而言，如果应用规模不大，复杂度不大，对应用延时要求不高的时候，你可以不用为分布式数据库做专门的设计。而如果你的应用比较复杂，也十分关键，对于SQL响应时间要求十分严格的话，那么你还是在做数据库物理设计的时候多考虑一些分布式数据库的特点来优化你的应用。

一是数据用于决策，提升决策准确性，降低决策失误，就像竞技场上，有时不失误就可以取得胜利。二是数据融入产品，对于互联网等数字化产品来说，主要是将数据整合到产品或运营流程，让产品更智能，提升用户体验。而对于车企、制造业等行业来说，更多地是利用数据来实现产品生产加工流程的降本增效。

企业在出海，在数字化技术遍布的时代里此时怎能少了相关数字化系统，于是我们看到很多软件企业也在纷纷布局海外市场，作为一个出海企业的IT老兵，老杨在此提醒：企业管理软件出海有机遇，也有可能让你抑郁!

现在，比以往任何时候都更需要数据驱动的决策。高质量和及时的见解不仅仅是奢侈品，而且是明智的决策和行动的必需品。为了满足这一迫切需求，数据管理者需要加速提供卓越的分析。这需要在不影响质量的情况下最大限度地缩短数据产品的上市时间。我们需要坚实的技术基础来依靠它来大规模实现这一目标。

OceanBase在其“关键业务负载”的一体化战略上再迈一步。4月20日在第二届OceanBase开发者大会上，OceanBase发布4.3版本，推出全新列式存储引擎，打造PB级实时分析数据库，可实现秒级实时分析，进一步加强TP/AP一体化。

为了用好数据库，充分挖掘数据库的性能，企业需要构建数据库使用规范，并落实规范，关注SQL的健壮性。专家强调，功夫在平时，上工治未病。很多企业平时工作不到位，关键时候就容易掉链子。

当然用户画像有其他很多用处，比如支持新品开发，支持推荐系统，支持自动营销系统，支持投放系统等等，作分析只是它一小块作用。所以想做好分析，还是要多学习分析方法，操练分析逻辑哦。

企业做数字化转型建设总会要问一个为什么?其实原因也很好回答，从业务侧的角度来说无非就是降本与增效，从管理侧的角度来说无非就是提升与规范，为什么看似简单简单的目标大部分企业却很难达成?

那就是AIOps是未来的方向，如果你们想在这个领域做些尝试，那么不要好高骛远，就从简单的数据处理与分析做起，无论是分析日志还是分析监控数据，通过对历史数据的分析，从简单的分类与异常检测搞起

以上是一个甲方企业的IT老兵对软件行业当前需改变与提升的一点个人建议，希望中国的软件公司脚踏实地，不要瞎折腾，少玩一点概念，远离互联网的浮躁，多一些工匠精神，多一些能力输出，共同推进企业的数字化转型建设。

事实上，数据仓库、数据平台、数据中台、数据湖还是有区别的，不仅在技术架构上，更是体现在业务的支撑模式上。

有不少老铁问“如何学习数据库”，我的建议是阅读数据库官方文档。然而对于初学者来说，数据库文档显得冗长、晦涩，让人望而却步。因此，掌握一套高效学习数据库文档的方法至关重要。本文将介绍一些有效的学习策略，帮助读者更加高效地学习数据库文档，快速掌握数据库技术的核心知识。

企业数据库工作可以分为数据库选型、架构设计、建设实施、生产运维（连续性保障）、团队培养等五个主要方面。我将准备一个系列，尝试着说清楚这五个方面，本文是系列第一篇，从业务、数据库特性和可运维性等角度聊聊数据库选型那些事。

GitHub也在去年把MySQL升级到了8.0。他们分享了详细的升级过程，以及遇到的一些问题，我们就来总结一下大致步骤。

数据架构是数据系统的蓝图，它服务于产品的业务需求，并描述数据如何收集、存储、转换和分发。它由需要实施和遵循的数据模型、治理策略、规则和标准组成，以构建强大且安全的数据系统。

关于AIOPS的最后一公里问题一直是从业人员一直想解决的问题，传统的运维方式依赖于专家与大量的人力工作，而智能化运维的目的是让这一切都变得简单。

一款好用的数据库产品一定是在用户真实场景中打磨出来的。目前，普遍认为国产数据库正在从“能用”到“好用”阶段发展，做到好用是接下来取得成功的关键。什么是好用的数据库，不同的人可能有不同的答案。南大通用认为，一款好用的数据库，应该是一款值得用户信赖的数据库。

Oracle AWR报告是分析数据库问题的十分有效的报告，我以前也写过不少AWR报告导读方面的文章。Oracle 12C以后，AWR报告的内容有了较大的不同，增加了很多内容。

在这一部分中，我们将讨论数据质量和治理。内容包括：数据质量、如何实施数据质量、数据治理、如何实施数据治理

数据正以其独特的新质生产力属性，驱动着企业的创新转型与高质量发展。在这样的背景下，企业数据库承载和管理新质生产力中的生产要素的过程中，数据库的连续性管理(Business Continuity Management)的重要性尤为凸显。