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。
在 Web 开发领域，REST API 长期以来一直是客户端-服务器通信的标准。现在，一种名为GraphQL 的新技术正在重塑开发人员对数据检索和 API 设计的看法。对于想要构建高效、灵活应用程序的 Web 和开发人员来说，了解 GraphQL 变得越来越重要。特别是对于数据库开发人员来说，GraphQL 代表了应用程序与数据存储交互方式的根本转变。GraphQL 使你能够以直接镜像 API 结构的方式设计数据库架构，而不是构建多个数据库查询来满足不同的 API 端点。数据库设计和 API 使用模式之间的这种一致性意味着数据库开发人员可以创建更直观、性能更高的数据访问层。
对话式数据库接口代表了一种尖端的数据交互方法，由大型语言模型提供支持，使用户能够使用简单的语言而不是通过复杂的 SQL 命令查询数据库。将这些接口视为你和数据库之间的智能翻译器，将你的自然语言问题转换为精确的数据库查询，然后以易于理解的格式呈现结果。
2024 年 10 月 28 日，使用 Navicat On-Prem Server 无缝管理 MySQL 和 MariaDB 博客文章介绍了一种本地解决方案，允许分布式团队通过集中平台实时协同合作、共享数据、协调任务和无缝沟通。它是用于协同合作的两个 Navicat 产品之一 - 另一个是 Navicat Cloud。Navicat Cloud 为你的团队提供了一个存储 Navicat 对象的中央空间，而 Navicat On-Prem Server 是一个用于托管云环境的本地解决方案，你可以在其中安全地将 Navicat 对象存储在你的位置内部。
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