不同的DBA所经历过的优化工作都会有所不同，这是因为他们面对的客户的优化需求是不同的。有些用户就是几条烂SQL引发了问题，那么解决掉这几条SQL的问题就没啥可优化的事情做了。

可以看到，支持多云、混合云，支持AI时代的数据处理，以及简化IT架构是云原生数据库发展趋势，越来越多的云原生数据库向着这些方向努力。

经营分析之所以叫“经营”分析，就是因为它需要从宏观上把控经营动作，积累业务经验。因此，需要从财务结果深入到业务行为，从宏观方向深入到标杆动作，这样才能上下齐心，做出成绩来。

一般政企客户数据量没有那么大的业务场景，大多会选择主备式集群高可用方案，但是在类似金融领域需要数据强一致性的业务场景，以及大数据量(数据量超过10T、20T)的业务场景，会选择共享存储集群解决方案。

数字音频的 A/D 转换涵盖三个过程：采样、量化以及编码。PCM（Pulse Code Modulation）脉冲编码调制属于数字通信的编码方式之一，它将一个时间连续且取值连续的模拟信号转化为时间离散、取值离散的数字信号，而后在信道中进行传输。

随着企业“降本增效”的不断深入，在企业领导的质疑声中部分传统企业的信息部门也被“优化殆尽”，数字化的尽头是优化，IT的宿命是什么?边缘化?优化?

应届毕业生找工作确定未来的职业发展方向至关重要，一旦拿到了offer确定入职了，未来再换切换成本随着工作时长的增加越来越高。所以建议找工作时，先想清楚自己未来想从事什么工作，结合近期秋招面试，分享大数据方向的主要岗位。

各种数据库都有对误删除文件都有一定的处理方式。今天说说Oracle的DRA。这个不是新技术，应该需要知道。

正如某位企业大佬所言“数字化转型就像一口气，一口气突破了、顶住了，可能就是一片新的天地。而没憋过去的，便只能回到起点。”

IDC预测，到2030年，AI会累计为全球经济带来19.4万亿的经济收入，每在AI解决方案和服务上花费1美元，就可以产生4.6美元的经济收益，包括直接价值链收益和间接全生态影响。

财务数字化转型经历了电算化、信息化、数字化的发展阶段，如今正向着智能化发展。发展新质生产力，推动财务数字化转型，需要不断创新，也需要政产学研用一起努力，才能走得长远。

如果你以前有运维其他数据库的经验。完成入门后就需要去学习一些Oracle的基础概念了 。如果你真正想成为一个Oracle数据库的高手，我十分建议你多阅读一本官方手册《Oracle Concepts》

从以上不难看出企业数字化转型建设是一项复杂的工程，在未真正了解企业现状与痛点、未明确数字化建设路径的基础上任何系统的推荐都存在着风险

如果有同学真的想学点PG数据库，从哪里入手比较好呢?很多朋友学PG都是在工作中遇到了，用到哪学到哪。这也是一种学习方法，只是不够系统。

借助复购率分析，可以帮助我们看到老用户的复购情况如何?哪个推广渠道对产生复购影响更大?复购率高的商品有哪些?哪些商品复购率不佳?

在未来的数年里，DBA们可能没办法像以前那样学好Oracle就能衣食无忧了。很可能需要一专多能，同时掌握多种数据库的基础运维才行。

9月，数据库圈比较热闹。K1 完成收购，MariaDB 转为私有；收紧许可限制后，大多数Redis用户都在考虑替代方案；基于Postgres的Supabase获得8000万美元C轮融资；Oracle推出面向企业的以AI为中心的生成式开发基础设施；OceanBase发力云数据库两年，客户数年增长130%%；Postgres17 带来 JSON、备份等方面的改进……

假设，作为一名销售经理，我从销售分析师那里获得所有数据报告，这些报告回答了我的关键问题并让我得出自己的见解。数据产品对我有什么不同?我为什么要支持它们或鼓励销售主管考虑它们?

现在很多国产数据库厂商在构建第三方服务体系时，也在学习Oracle的经验。大多数国产数据库服务厂商学习Oracle的主要是两个方面，一方面是考证，另外一方面是寻找第三方合作伙伴。

崔凯峰认为openGauss已经成为了国内开源OLTP数据库的一个事实标准。未来，中国移动磐维数据库会继续参与到openGauss社区建设中，与中国的数据库根社区合作共赢。