“无服务器”这一术语已应用于函数、应用程序接口（API）以及如今的数据库。与之前的术语一样，它并不意味着没有服务器；它只是意味着你无需去考虑服务器相关的问题。这是因为无服务器数据库会自动处理资源配置、扩展和容量规划，让开发人员能够专注于构建应用，而无需操心基础设施的维护工作。对于习惯了为 RDS 实例进行规模调整并手动调整读副本的团队来说，这种转变可能会感觉意义重大。本文将解释无服务器数据库的工作原理、概述主要产品，并探讨 Navicat 在其中所处的位置。
在数据库和基础设施的相关讨论中，“监控” 和 “可观测性” 这两个术语经常被交替使用，但它们实际上指的是截然不同的两件事。弄清楚它们之间的区别并非仅仅是语义上的探讨；它会影响你对系统的检测方式，决定在出现问题时你能回答哪些问题，以及最终能在问题影响到最终用户之前多快地解决这些问题。
询问任何一位经验丰富的数据库管理员，哪一个单一的改变最能可靠地提升查询性能，答案几乎总是相同的：那就是更好的索引。然而，索引也是数据库开发人员工具库中最容易被误解的工具之一。许多开发人员是被动地添加索引，犹豫不决地删除索引，并且仅仅因为不确定其他选择而错误地选择了某种类型的索引。本指南将详细介绍最重要的索引类型——B-tree索引、哈希索引、部分索引和复合索引，解释每一种索引何时适用，并展示 Navicat 的表设计器如何简化索引的创建和管理。
如果你曾试图加快运行缓慢的查询，想必有人会建议你“只需查看执行计划”。这是一条不错的建议，但如果你之前从未读过执行计划，其输出内容可能会让你觉得像是看不懂的外星语言。本文将解释什么是执行计划、如何理解它们，以及现代工具如何能大大减轻这一过程中的困扰。
在一个数据驱动组织各级决策的世界里，了解数据的来源及其随时间的变化不再是一种奢侈品，而是必需品。然而，许多数据库团队仍然缺乏任何正式的数据谱系或可追溯性方法，使他们面临合规风险、调试噩梦以及对数据本身的普遍缺乏信任。本文探讨了数据谱系和可追溯性到底意味着什么，为什么它们重要，以及如何将它们融入你的数据库实践中。
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