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。

CDP是企业精细化运营必备的能力，不管是自研还是外采，作为数据产品经理都需要具备CDP产品从0到1规划到落地的能力，那么当你作为产品经理独立负责一个CDP产品时，该如何着手呢？

这是数据工程概念系列 10 部分中的第 4 部分。在这一部分中，我们将讨论数据管道。内容包括：数据管道、数据管道的类型、如何实现数据管道、如何防止数据管道破损、Apache Kafka

这是数据工程概念系列10部分中的第2部分。在这一部分中，我们将讨论数据存储。内容包括数据仓库、数据湖、数据Lakehouse、数据网格、数据虚拟化、DataFabric

在一个复杂的系统故障中，数据库想要自证清白有时候比发现数据库的故障更加困难。因为大多数数据库故障都有较为明显的现象，阻塞、卡顿、性能下降、服务中断等都可以从数据库自身的指标中发现问题

实际上处于每个人自己的环境中，他自然而然会根据手边的资源以及自己对系统优化的认知来完成优化方案的选择。个体差异很大，因此优化方案的选择也是个性化的，不能说你的经验对别人就一定有效。优化方案的选择是全面权衡的结果

本系列完全与工具无关，讨论了可以根据其功能由不同工具处理的数据管理概念。在本文中，我们将讨论：元数据和参考数据管理、主数据管理

所有这些因素都有助于正确设计数据基础设施以满足数据处理的需求。通过对数据源的上述参数的正确理解，可以获得有关数据库大小、数据湖需求、大数据基础设施、NoSQL 数据库、实时数据消耗等不同问题的答案。

以用户体验提升作为优化项目开展的理由，对于IT部门的人来说是不够充分的，有些时候只有涉及到切身利益的时候，优化才从奢侈品变成必需品了。

数据就是新石油。就像石油一样，数据需要仔细提炼才能获得所需的输出。然而，与石油不同的是，数据随着其使用而不断增长。这两种说法的结合提出了当今组织面临的根本挑战：处理不断增加的数据量以促进其发展