在当今数据驱动的业务环境中，企业面临着在数据库系统中同时管理日常事务和复杂分析的挑战。 传统上，这些工作负载是分开处理的：联机事务处理（OLTP）系统管理运营数据，而联机分析处理（OLAP）系统则处理报告和分析。混合事务处理/分析处理（HTAP）作为一种革命性的方法，将这些功能整合到一个统一的系统中，实现了对操作数据的实时分析，而不会出现传统数据仓库的复杂性和延迟，因此受到越来越多的关注。这篇博客文章探讨了 HTAP 架构的基本原理，研究了传统数据库如何发展以支持 HTAP 功能，并讨论了数据库管理工具在实施 HTAP 解决方案中的作用。
2024年8月，Navicat推出17.1版本，新增了增强型查询解释功能（Enhanced Query Explain）和扩展的数据库兼容性（Expanded Database Connectivity）。如今，17.2版本已进入 Beta 测试阶段，计划于近期正式发布。本文将重点介绍的部分新特性包括：
数据存储领域在过去十年中发生了翻天覆地的变化，促使各组织寻求更有效的方式来管理其数据资产。数据湖仓一体架构作为一种创新解决方案应运而生，它弥合了传统数据仓库和数据湖之间的差距，融合了两种方法的最佳特性。本文将探讨湖仓一体架构的工作原理，并分析传统数据库在支持这些现代数据平台中所扮演的关键角色。
在当今微服务驱动的世界中，企业在跨分布式系统管理数据方面面临着越来越多的挑战。数据库网格架构已成为应对这些挑战的强大解决方案，它提供了一种与现代应用架构相匹配的分散式数据管理方法。本文将探讨数据库网格架构的工作原理，以及如何使用 PostgreSQL 和 MongoDB 等流行数据库实施该架构。
数据存储和管理领域目前正在经历一场巨大的变革。随着企业处理的数据类型越来越多样化，传统的关系数据库已无法满足许多现代应用的需要。多模式数据库是一种强大的解决方案，它重塑了我们对数据存储和操作的看法。本文将探讨多模态数据库如何使企业能够在一个统一的系统中存储和处理从传统表格到文档、图形和向量等多种类型的数据，从而彻底改变数据管理。
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