位置感知应用程序的爆炸式增长开创了地理空间数据库功能的新时代。曾经需要专门的地理信息系统（GIS）和复杂的数据处理管道的工作，现在可以直接在 MySQL、SQL Server 和 PostgreSQL 等主流数据库平台中完成。这种复兴代表了组织存储、查询和分析基于位置的数据的方式发生了翻天覆地的变化，为更复杂的地图、物流优化和物联网（IoT）应用程序打开了大门。
随着世界经济变得越来越数据驱动，组织已经开始认识到，他们的竞争优势不仅在于收集数据，还在于他们安全地访问、共享各种数据集并从中获利的能力。数据库市场的出现是为了促进这种交换，使组织能够释放新的收入来源，同时保持严格的安全标准。
基础设施即代码（IaC）自约 25 年前诞生以来，已经彻底改变了我们管理和部署基础设施资源的方式。这种方法通过引入版本控制、自动部署和一致的环境，将基础架构配置视为代码。数据库即代码（Data-as-Code，DaC）将这些相同的原则延伸到数据库模式管理中，将版本控制和部署自动化的优势带到任何应用程序堆栈中最关键的组件之一。
现代组织经常发现自己跨多个数据库系统管理信息，每个数据库系统都有不同的用途并存储各种类型的数据。传统方法需要对每个数据库进行单独的连接和查询，从而造成复杂性和低效率。跨数据库查询引擎已成为解决这些问题的强大解决方案，通过单个 SQL 接口实现跨不同存储系统的无缝数据集成和分析。
数据库性能一直是成功应用程序的支柱，但传统上，保持数据库以最高效率运行需要经验丰富的数据库管理员全天候工作的专业知识。现在，人工智能能够通过优化数据库配置、索引策略和查询执行计划来自动化数据库调优系统，而无需人工干预。本文探讨了这些智能系统的工作原理，研究了它们对现代组织的实际好处，并讨论了为什么将自动化优化与人类专业知识相结合可以创建最有效的数据库性能管理方法。
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