数据建模是数据库设计的一个关键方面，在确保数据库的效率、准确性和可用性方面发挥着重要作用。从理解数据模型和规范化的基本概念到处理缓慢变化的维度和基数等复杂场景，掌握这些主题对于参与数据库管理或开发的任何人来说都是必不可少的。

大型AI系统需要持续访问海量数据，甚至需要跨环境跨区域调用数据。当数据远离计算节点时，成本激增且性能崩溃，这些问题难以掩盖。人工智能并未创造新的基础设施问题，而是暴露了早已存在的问题。因此可以说，数据引力问题已卷土重来。

与云时代推行多云战略类似，很多软件供应商也推行多模型战略，这种与多个模型合作的方式也是为了避免模型锁定，充分发挥不同AI模型的优势。

这些发布是在Snowflake宣布与OpenAI达成2亿美元多年期合作协议数日后进行，双方将通过共同创新与联合市场推广展开合作。这两项举措表明，Snowflake正将企业级AI直接引入客户数据领域，使组织能够在其现有数据存储位置构建并运行AI应用程序。

本体论的基本原理并不复杂，就是需要梳理出实体以及实体之间的关系，直接关系用图节点之间的关系表示出来，隐性关系则可以通过语义让大模型通过推理来构建。语义化知识图谱与传统知识图谱之间的比较大的区别就是存在语义网络与关系网络的双层网络。

就像以往的每一波技术浪潮一样，人工智能在数据管理领域的炒作终将回归正常。真正能为企业带来价值的实用应用，将会保留下来。而那些真正重视结果而非过程的组织，也会继续采用这些应用。

近日获悉，2026年支付宝集福活动首次上线智能穿戴设备扫福功能。用户佩戴夸克、乐奇Rokid等品牌的AI眼镜，无需操作手机，通过“看一下”配合“说一句”的简单方式，即可完成扫福、集卡、分享等全流程，实现“福在眼前”的沉浸式体验。

展望2026年，标准正在不断提高。仅仅尝试人工智能是不够的——如今，卓越的人工智能运营才是关键。令人鼓舞的是，对于那些愿意将人工智能、数据和现代化视为一项统一使命的人来说，这是可以实现的。

上周，甲骨文宣布面向Linux x86-64平台的Oracle AI Database 26ai企业版正式上市。但19c版本长达13年的支持周期，以及潜在的AI锁定风险，可能让用户对升级持观望态度。

经常有朋友问我，在做国产数据库替代选型的时候，是优先考虑兼容性呢，还是优先考虑性能呢?我们可能会遇到这样的情况，有些国产数据库的性能一般，但是兼容性和稳定性不错。有些数据库性能很好，但是与Oracle、MySQL等原有数据库的兼容性不太好。

2月2日，蚂蚁通用AI助手灵光宣布对其核心功能“闪应用”进行全面升级，正式推出“上传图片生应用”与“桌面小组件”两大全新能力，并集成音效合成、大语言模型（LLM）调用、日历服务、多模态理解、文本朗读、持久化存储、陀螺仪、震动反馈等近20项API工具。

在AI4DB方面，AlloyDB提供了AI 驱动的自动调优(Auto‑Tuning)：自动索引(Auto Indexing)、自动执行计划优化、自动资源调度、自动存储扩展、自动热点检测，这些能力让 DBA 的工作量显著降低。

本周，全球具身开源领域迎来高光时刻。蚂蚁集团旗下灵波科技连续四天开源了四款具身领域大模型，分别是：高精度空间感知模型LingBot-Depth、具身 VLA 基座LingBot-VLA、世界模型LingBot-World，以及具身世界模型LingBot-VA，引发了海内外广泛关注。

1月，Snowflake宣布以约10亿美元收购可观测性平台Observe;ClickHouse完成4亿美元D轮融资;EloqStore核心代码开源;开发者大会上，PolarDB正式发布AI数据湖库(Lakebase)等系列全新产品能力;MySQL 9.6.0创新班正式发布……

1 月 30 日，继空间感知模型、具身大模型与世界模型“三连发”后，蚂蚁灵波科技今日宣布开源具身世界模型 LingBot-VA。LingBot-VA 首次提出自回归视频-动作世界建模框架，将大规模视频生成模型与机器人控制深度融合，模型在生成“下一步世界状态”的同时，直接推演并输出对应的动作序列，使机器人能够像人一样“边推演、边行动”。

本周，蚂蚁集团旗下灵波科技自1月27日起三天内接连开源了LingBot-Depth、LingBot-VLA、LingBot-World三款具身领域大模型，意味着蚂蚁的AGI战略实现了从数字世界到物理感知的关键延伸，标志着其“基础模型-通用应用-实体交互”的全栈路径已然清晰。

1 月 29 日，继连续发布空间感知与VLA基座模型后，蚂蚁灵波科技再次刷新行业预期，开源发布世界模型 LingBot-World。该模型在视频质量、动态程度、长时一致性、交互能力等关键指标上均媲美 Google Genie 3，旨在为具身智能、自动驾驶及游戏开发提供高保真、高动态、可实时操控的“数字演练场”。

HTAP数据库首先必须有一个强大的心脏，能够对各种复杂查询都游刃有余，能够在优秀的资源管理器的控制之下，充分榨干现代硬件的能力，从而让用户的每一分投资都得到体现。HTAP数据库，先把这颗心脏锻炼出来，才是根本。

1月 27 日，蚂蚁集团旗下具身智能公司灵波科技宣布开源高精度空间感知模型 LingBot-Depth。

尽可能减少某个事务的延时对于分布式数据库应用而言也是十分关键的，一个设计良好的应用，每个事务中影响的数据行的数量必须有很理性的控制。虽然现在绝大多数分布式数据库都已经可以把每个事务相关的行数设置到无限大，但是受限于内存、网络包的大小等因素，尽可能减少每个事务修改的记录数，是一种比较安全的用法。