介绍
当今世界正在经历一场重大变革，人工智能（AI）和机器学习（ML）能力几乎已融入到我们生活的方方面面。嵌入式 AI/ML 功能的新兴趋势现已进入数据库系统，从而彻底改变了组织处理、分析数据资产和从数据资产中获取价值的方式。这些新系统不再是从数据库中提取数据以在单独的环境中执行分析，而是在数据库本身内实现实时洞察和预测，从而不再需要数据移动并加速了洞察的实现。本文将探讨如何在数据库系统中直接嵌入 AI/ML 功能，从而实现即时分析，消除数据移动的难题，并在组织内广泛普及对先进预测能力的访问。
在不断发展的数据库技术领域，不可变数据库已成为数据管理领域的一个强大新趋势，它优先考虑数据完整性和历史保留。与可以修改或删除数据的传统数据库不同，不可变数据库只允许添加数据，从而创建所有信息的永久、防篡改记录。这篇文章将探索不可变数据库的兴起，并介绍 Navicat 等数据库管理工具如何帮助组织有效地利用这些强大的功能。
现代企业面临着前所未有的数据管理挑战。企业通常在众多系统中存储数据--云存储平台、内部部署的各类数据库、数据仓库、NoSQL 存储库、SaaS 应用程序和专业分析系统。这种数据分散的情况给需要全面了解信息以做出决策的业务用户和分析人员造成了巨大障碍。从多个系统检索数据需要掌握各种查询语言、了解不同的数据模型并手动集成结果，这些任务对于大多数业务用户来说过于复杂和耗时。将所有数据复制到集中式存储库的传统解决方案会产生自己的问题：数据重复、过时、存储成本增加和复杂的同步过程。本文探讨了数据虚拟化和联合技术如何创建分散在不同系统中的企业数据的统一视图。
在传统的软件开发工作流程中，数据库变更往往是事后才考虑的问题。应用程序代码遵循定义明确的开发运维实践，包括版本控制、自动测试和持续部署，而数据库变更则经常是由数据库管理员手动执行的高风险操作。这种脱节造成了瓶颈，带来了错误，并拖慢了整个开发流程。当数据库变更成为部署中的限制因素时，企业会发现自己无法快速交付价值。在本文中，我们将探讨如何将数据库变更集成到开发运维工作流中，从而创建更无缝的开发管道，并研究数据库开发运维的挑战、组件、优势和实施策略。
Edge 计算通过将数据处理推向数据源头彻底改变了传统计算范式。随着物联网设备、移动应用和分布式系统的大规模部署，面向边缘场景优化的数据库解决方案已成为关键技术需求。这类专用数据库能够在算力有限、内存受限且网络连接不稳定的终端设备上稳定运行，确保在脱离中央服务器时仍能维持数据可用性与可处理性。边缘数据库重构了数据架构的设计哲学，实现数据生成地的实时处理与分析，而非持续向远端数据中心传输原始数据。本文系统研究边缘数据库领域的技术演进，剖析这类新型数据管理系统在网络边缘资源受限设备上的高效运行机制，对比其相较于传统数据库架构的差异化优势，并着重阐述在断网或低带宽场景下支撑本地数据处理与跨节点同步的核心技术体系。
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