数据库

总之,建设好数据湖、湖仓一体、数据仓库等平台,可以有效支持大型模型的应用。需要根据企业的实际情况,选择适合的架构设计方案、数据库类型、数据采集策略、数据质量校验机制和数据整合策略等,同时需要考虑到数据的安全性和隐私保护等问题。
本文旨在对向量数据库的运维进行深入分析,并与传统数据库进行对比,以揭示其在运维方面的差异性。通过详细探讨向量数据库与传统数据库在数据模型、存储结构、查询处理、索引技术等方面的差异,方便理解向量数据库的特点和优势。通过提供一些最佳实践和运维设计策略,帮助运维团队更好的管理和维护向量数据库。
实际上,数据库知识的学习是必须基于实践的,每次要解决某个问题的时候,我总是会再次认真地阅读某个数据库产品的文档,而随着这种事情做得越来越多,我能从国产数据库手册中吸取的营养就越丰富。
近日,一个被全球主流银行和超过300个政府情报机构使用的“风控数据库”(又称恐怖分子数据库)发生数据泄露,530万条高风险个人信息落入犯罪分子手中并在网上泄露。
信创转型涉及到企业数据以及数据接口整体迁移到信创平台的全过程。这里面必然涉及数据转化、数据迁移以及数据测试验证等关键环节,这些环节的工作效率以及结果的正确都必须有相应的工具来保障。当然,这个工具有效性的评估不是依靠产品专家的讲解和说明,更多的是原理的分析和脱敏数据的验证。
向量数据库定位为大模型落地解决数据更新、知识图谱构建、消除幻觉等问题,当前向量数据库市场存在不同的技术路线和诸多厂商的产品,企业面临根据自身应用场景和大模型技术栈,选择适合自身需求的向量数据库的难题。
近期在多个场合都看到了关于信创数据库的争论,核心焦点在于“什么是信创数据库”。延伸而来的问题还包括:使用MySQL能做信创替换吗?基于开源二开的数据库算信创库吗?有很多信创名录,哪个才是靠谱等?
如果将整个软件产业体系比喻成一棵参天大树,数据库则处于其中最核心的基础部分,支撑着大部分的软件生态,进而使整个数字中国各行各业核心业务系统的正常运转。
现在我们已经进入了一个全新的时代,Oracle已经不是很多DBA今后谋生的主要产品了,我们是否需要像十多年前的DBA一样去学习这些数据库技术呢?对于我们这个岁数的人来说,可能不大需要了,再过几年就该退休了。而对于刚刚入行的年轻DBA们,你们怎么考虑这个问题呢?
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