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eXtremeDB实时数据库是美国McObject公司于上世纪九十年代末推出的全世界第一款全内存式实时数据库，特别为高性能、低开销、稳定可靠的极速实时数据管理而设计。
营销技术、新工具和流程的不断演变，营销自动化的兴起，已迫使许多商家学习智能化数据管理。了解数据管理的细微差别，不但有利于改善发件人信誉风险、低响应率及收入不足等问题，同时也是成销售培育的关键。 在你的工作过程中，你是不是同样充满了这样的疑惑，如我公司的数据管理到底处于什么阶段？我们属于那种数据管理类型？我目前的数据管理方法是否到位，且正确有效？下面一个小的测试帮助大家了解了解自身企业的数据管理情况，想知道答案，那么赶快开始测试吧！ 1.典型的用户数据库在数据量上可能每年都
日前，全球科技咨询与研究机构 Gartner 发布了《Hype Cycle for Data Management 2023》（2023 年数据管理技术成熟度曲线报告），PingCAP 凭借技术积累和产品优势，入选报告“用于数据管理的生成式人工智能”（Generative AI for Data Management）和“多云和混合云数据管理”（Intercloud Data Management）代表厂商。
11月1日，NineData 多云数据管理平台正式上线，构建全球领先的多云数据管理平台。NineData提供数据备份、复制、对比和企业级SQL开发服务，让您的数据管理更安全更高效。本次发布会演示了如何通过NineData的数据管理平台，实现1分钟配置企业级数据备份。
数字经济时代，数据是最重要的要素之一，“东数西算”是数字经济时代的“南水北调”。 “东数西算”简单来看，即将东部海量数据，通过全国一体化的算力网络输送到西部，解决东西部对数据处理需求和供给的不平衡问题。背后深层次来看：
hello大家好，教妹学数据库，没见过这么酷炫的标题吧？“语不惊人死不休”，没错，标题就是这么酷炫。
1.数据库基础理论 数据管理阶段： 人工管理->文件系统->数据库系统 数据库术语 数据 (Data) 是数据库中存储的基本对象。 数据库 DB (Database) 数据库是长期储存在计算机内、有组织的、可共享的大量数据集合。 数据库管理系统DBMS (Database Management System) 数据库管理系统是位于用户和系统之间的一层数据管理软件。 数据库系统DBS (Database System) 数据库系统是在计算机系统中引入数据库后的系统，由数据库管理系统（及其开
我们当前生活在一个数据化的时代，几乎每时每刻人们都在制造数据、分享数据、应用数据。我们在淘宝、京东、亚马逊、当当等购物网站上购买产品的时候，通过微信、微博进行实时交流互动，利用百度、谷歌等搜索引擎来查询搜集各类信息，使用各种地图和导航软件来进行汽车行驶导航时，其实都在产生数据，分享数据和使用数据。
交换数据层分为交换管理平台和旅游信息资源交换数据库两部分，为旅游信息资源交换提供交换数据。
数据资源存储在个人和各种社会单位持有的各种设备上，并且在人类社会的人机交流中流通和应用。本文通过数据资源、数据管理、数据治理、源数据、数据元、大数据、元数据、数据库、数据源、主数据等专业术语，全面总结产学研用多个方面数据相关概念的内涵及差异、标准和应用。数据资源(Data Resource)类型相关定义、分类、标准、专业常识和应用部分，共2章8大节35小节。此为第二章前两节。
随着数字化进程加速，数据的重要性越发凸显。在企业内部，面对庞大的数据体量，繁杂的数据类型，多变的业务场景，如何做好数据治理成为摆在案头的首要议题。
近期，巨杉数据库的技术总监郝大为受邀在第七届数据技术嘉年华中做了“银行PB级别海量非结构化数据管理实践”为主题的演讲，分享了巨杉数据库有关金融行业数据库管理以及金融级数据库技术与应用的一些实践及思考。
随着企业继续推广一种文化 数据民主化，管理数据迁移和确保安全数据访问的有效策略正在兴起。 数据中心 据预测，今年大型企业和小型组织中多达 50% 的日常业务运营都需要高级数据管理技能。
作者：Mayuresh Joshi翻译：王可汗校对：赵茹萱 本文约1300字，建议阅读6分钟本文教你如何利用LSTM网络预测股价走势，并对开盘和收盘价进行可视化。 一个高效设计的数据库管理系统对于企业来说是至关重要的，它的目标是最大化其分析计划的影响，并发展到使用高效的数据和人工智能驱动的工具。但是正如我们所看到的，数据管道的数据准备阶段对于数据科学家和相关专业人员来说是劳动密集型的，并且可能会引发效率问题。增强分析极大地帮助了整个过程，从数据收集到提供有深刻见解的建议，通过这些过程来影响业务决策。 那
最近的一段时间一直在学习的数据库实例，在学习的过程中遇到了很多的问题，第一个问题就是数据库到底是什么东东？大脑里面没有任何的东西，上网查资料，不断总结。上面也给大家简单的列了目录，数据库的系列文章，近期会为大家一一展现。
1.1 数据管理概述 1.1.1 什么是数据管理 与我们人类相比，计算机的最大优势就是能够高速、精准地运行，其运行的过程就是执行程序代码和操作指令、处理数据的过程。可以说，数据处理是计算机最基本的功能，而数据
数据库的概念最早可以追溯到1960年，经过多年的发展和演变才有了现在使用广泛的关系型数据库，被企业广泛采用。
在数字化时代，数据已成为企业的核心资产，驱动着决策制定、产品创新和服务优化。然而，随着数据量的激增，传统的数据库架构正面临严峻挑战。这些系统在处理大规模数据集、支持高并发事务以及实现快速数据检索方面力不从心，难以满足现代应用对性能和可扩展性的迫切需求。
近几年，在大数据管理不断发展的过程中，也取得了一定的成绩。但是，大数据管理也经历了一个漫长的过程，主要经历的人工、文件、数据库等管理阶段。 同时，随着大数据时代的大数据不断增加，所管理的范围和环境也在不断的变化。并且，在大数据管理不断发展的过程中，一些管理问题逐渐的暴露出来，为大数据管理的发展带来了新的挑战和机遇，下面就大数据管理的发展历程，管理中存在的不足进行简要的分析和阐述。
元数据是指来自企业内外的所有物理数据和知识，包括物理数据的格式，技术和业务过程，数据的规则和约束以及企业所使用数据的结构。
数据库技术是计算机科学领域中的一个重要分支，它的发展历程也是随着计算机技术的进步而不断演化的。早期的数据库技术主要是基于文件系统的存储管理，后来随着关系型数据库的出现，数据库技术得到了快速的发展。如今，随着大数据时代的到来，数据库技术也在不断地进化和创新，涉及到的领域也越来越广泛，包括数据挖掘、机器学习、人工智能等等。
微服务的理念主张将软件设计的各方各面进行去中心化。这种对去中心化的关注不仅指导业务逻辑的组织，它还会指导人们如何对数据进行存储。
Datos IO通过为NoSQL提供数据保护来构建业务，并推出RecoverX 2.0，将应用程序为中心的数据管理方法扩展到多云环境。新功能包括对关系数据库的云数据保护、大数据文件系统的备份和恢复、以及弹性扩展。
大家好，很高兴在这里和大家探讨和分析元数据管理的技术和想法。本次分享的内容包括以下三部分： 首先，通过以下这张片子我们先看一下传统元数据管理都在管哪些内容。 由于元数据管理是随着数据仓库建设过程逐渐完
本文将重点探讨Docker容器中的数据管理策略，包括卷、挂载和数据持久化。通过深入分析这些数据管理策略在Docker社区和市场中的应用，以及在不同领域和技术领域中的具体应用案例，我们可以更好地理解如何有效地管理Docker容器中的数据，并确保数据的安全和持久性。
今天给大家推荐一个.NET Core3.1 + Element开发的开源学生管理系统，系统属于入门级别的开源软件系统。适合拿来练手。
近日， Tapdata 实时数据平台（Tapdata Live Data Platform, Tapdata LDP）与优炫数据库管理系统（优炫数据库，UXDB）完成产品兼容互认证。经深圳钛铂数据有限公司和北京优炫软件股份有限公司协同严格测试，结果证实 Tapdata 实时数据平台与优炫数据库管理系统 V2.1 完全兼容，运行稳定，可为各类信息化应用提供保障。这表明 Tapdata 已进一步覆盖金融、能源、医疗、教育等主流行业生态场景，实现更广泛的数据源连接与打通。
“数据”，这个词对于大多数人来说已经不陌生了。数据的来源可能是互联网、各种数据库、各种软件、甚至是我们自己。似乎我们所有的生活都离不开它。
大数据是为了解决复杂的企业优化问题。为了充分利用大数据，我们必须认识到，数据是一个重要的企业资产，因为数据是互联网经济的命脉。今天的组织依靠数据科学可以做出更明智和更有效的决策，通过创新产品和运营效率创造竞争优势。
自Gartner发布数据库行业报告(（Other Vendors to Consider for Operational DBMSs 2017）)以来，第一次收录了来自中国的数据库厂商，分别是阿里云Alibaba Cloud、SequoiaDB巨杉数据库以及南大通用Gbase，标志着中国数据库产业发展已经迈出了一大步。 数据库技术发展方向 Gartner今年的多分报告中认为数据库未来需要在几个方面进行创新： 一、分布式架构 二、Multimodel多模数据管理 三、混合访问HTAP 四、云架构整合 五、数
一个软件产品存储架构是需要仔细斟酌和考虑的事情，既要保持稳定性也要保持跟上主流技术的发展趋势。元数据产品从最初主要支持关系型的数据管理到现在的大数据平台、数据湖、微服务这种新的数据架构形态的管理。原有的存储架构从分析元数据关系效率、检索速度都不能满足应用的需求了。
使用MySQL的存储引擎可以实现对数据的灵活管理，存储引擎是MySQL数据库的核心组件之一，它负责数据的存储和检索。MySQL提供了多种存储引擎，每个存储引擎都有其独特的特性和适用场景。下面将详细介绍如何使用MySQL的存储引擎来灵活地管理数据。
数据科学教育特点：不仅依赖于传统的信息管理于信息系统专业，更依赖于计算机、数学、统计等学科。大数据专业十一门涉及广泛的交叉性的学科。
Office办公软件是当前最为广泛应用的电脑办公软件套装，涵盖了文字处理、电子表格、幻灯片演示等多种实用功能。在工作中，我们常常需要管理和处理大量的数据，利用Office办公软件的数据管理技巧可以大大提高工作效率和精度。本文将聚焦于Office数据管理技巧，从4个方面对其进行详细阐述，帮助读者掌握实用的数据管理技巧。
人工智能已经从天花乱坠的宣传逐渐变成了现实。算法在机器学习和深度学习方面的进步，计算能力和存储能力的显著提高，以及数字化所产生的大量数据，使人工智能很可能改变所有行业的游戏规则。人工智能有潜力从根本上改进业务流程，例如，在制造业中进行实时质量预测，并并产生新的业务模型。传统产业正面临着一个根本性的变化: 从实物产品的生产到工业4.0中通过人工智能流程优化和服务交付。
Hive作为Hadoop生态圈重要的一员已经被我们所熟知，它作为一个基于Hadoop的数据仓库工具，用来做离线的数据分析工作。那么什么是数据仓库，它与我们经常使用的数据库有什么不同呢？
数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今六十多年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。
点击▲关注 腾讯云数据库 2019年8月26日-30日，数据库领域顶尖学术会议 VLDB 2019在美国加利福尼亚召开，腾讯TDSQL数据库团队与中国人民大学最新联合研究成果被VLDB 2019接收并将通过长文形式发表。该论文提出了一种拓展的全时态数据模型，并提供了内建的全时态数据库解决方案，通过引入异步数据迁移、增量历史数据管理、原生全时态查询执行器等策略，使得该解决方案可实现轻量且高效的全时态数据管理计算，在保持全局一致性的基础上拥有高效的性能，真正实现为数据赋能。这是继去年腾讯TDSQL相似度计
本基于JSP的便利店数据管理系统的设计与实现，系统主要采用java，springMVC，mybatis，mysql数据库，JSP开发技术，针对线下便利店提供一套完成的商品入库管理，商品销售收银等流程的综合性管理，系统针对内部数据采用关系数据库mysql进行存储分析，系统主要通过前后端开发技术整合，搭建综合性的便利店数据管理系统。
IDC DataSphere数据显示，到2027年，全球非结构化数据将占到数据总量的86.8%，达到246.9ZB。未来非结构化数据仍是数据产生和存储的主要形式，如何更好地管理非结构化数据、挖掘其背后的价值，则更加重要，这也是区分与其他公司竞争力的关键。图数据管理分析平台作为其中的关键一环，被越来越多的厂商关注，从开源到采购商业化版本，市场规模仍保持乐观增长。
大家好，我是独孤风。元数据管理平台层出不穷，但目前主流的还是Atlas、Datahub、Openmetadata三家，那么我们该如何选择呢？
不同于很多大型央企，组建于2014年的中国铁塔公司的信息化系统始建之初就构建在天翼云、华为云和联通云等云服务的基础上，生来就是云公司，没有很多央企传统应用系统的包袱。尽管如此，应用中他们也遭遇了数据及时交付的难题。
在当今数字化时代，数据管理和协作是任何成功企业的核心。然而，传统的电子表格工具，如 Excel，虽然功能强大，但在处理大量数据和复杂关系时可能会显得力不从心。这就是 Airtable 进入舞台的地方——一个云端数据库平台，它将电子表格的直观性与数据库的强大功能完美结合。
10月26日，全球分布式云大会（上海站）成功举办，AntDB数据库运营管理中心总经理张桦先生再次受邀参会，发表《AntDB分布式数据库演进与高可用解决方案》主题演讲，分享AntDB数据库演进之路及市场实战中的高可用解决方案，并与参会嘉宾就数据库论坛主题“面向未来的数据库是什么样的”进行深入探讨。
大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给
电影届有个奥斯卡奖，是国际上最具权威和专业性的电影类奖项。如果能拿到这个奖项，就代表你的演技已经走出国门，受到全世界的认可甚至喜爱。 而数据库领域，也有一个类似的“奖项”，那就是SIGMOD会议。 SIGMOD会议全称ACM SIGMOD数据管理国际会议，是由美国计算机协会 (ACM) 数据管理专业委员会发起、在数据库领域具有最⾼学术地位的国际性学术会议。一直以来，中国学者的论文被SIGMOD接收的比例都很小，中国万维⽹联盟上的⼀个分析报告指出：截止到2006年，SIGMOD上共接收了1790篇论⽂，⽽其中
数据管理和数据集成是任何组织数字化转型战略的关键组成部分。在当今的全渠道业务环境中，组织必须实时访问和分析来自各种来源的大规模数据。然而，传统的数据管理方法对于这些要求来说常常太慢。数据编织架构可以帮助克服这些问题。
时间进入 2024 年 3 月，这场由 AI 大模型引发的技术热潮仍未退却，且大有愈演愈烈之势。在过去一个月里，AI 界动态也在不断刷新：Meta 计划今年 7 月推出开源模型 Llama 3，阿里推出音频驱动的肖像视频生成框架 EMO，英伟达最新发布的 GPU 芯片将 AI 性能提高 1400%，OpenAI发布文生视频模型 Sora……
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