笃行其道

引言：数据库行业的变革时代当数字化转型浪潮席卷各行各业,企业对数据库的需求早已不再局限于简单的”存储与查询”。交易处理、实时分析、时序采集、AI推理……多元化的应用场景,催生了”多库并行”的困局——系统架构愈加复杂、数据孤岛难以消除、运维成本居高不下。 面对这一挑战,中电科金仓（北京）科技股份有限公司（简称电科金仓）给出了一个清晰的答案：融合数据库,一库多能。 一、从专用到融合：KES 的产品定位电科金仓成立于 1999 年,是国内成立最早的数据库企业,也是中国数据库国家队的核心代表。历经 40 余年的理论积累与 20 余年的核心技术产业化实践,其旗舰产品 KingbaseES（KES） 已从一款传统关系型数据库,进化为面向AI 时代的新一代融合数据库。 KES 的产品目标鲜明：数据库平替用金仓。 这意味着,KES 不只是满足某一类应用需求的专用数据库,而是致力于成为覆盖全行业、全场景的统一数据平台——一套系统,替代市场上多种主流数据库产品,大幅降低用户的采购、迁移、开发与运维总成本。 二、一库多能：五大应用场景的全覆盖 KES 的”融合”理念,首先体现在对多样化应用场景的...

PostgreSQL 作为一款开源的关系型数据库管理系统，具备强大的数据存储、复杂查询处理能力，还能保障事务完整性和数据安全，适配从个人开发者到中大型企业的各类数据管理需求，无论是小型项目的数据存储，还是企业级应用的海量数据处理，它都能稳定胜任，扩展性和安全性是其核心优势。 使用 PostgreSQL 的过程中发现，这款数据库虽然功能全面，但初次配置远程访问权限时容易踩坑，比如忽略 pg_hba.conf 的访问规则配置、监听地址未设为全网段，都会导致局域网内的连接异常，而且日常维护中需注意定期备份，避免因数据量过大影响读写效率。 不过 PostgreSQL 默认仅能在局域网内访问，这给实际使用带来不少麻烦：比如企业里异地办公的开发人员，无法直接连接公司内网的 PostgreSQL 数据库调试代码，只能靠同事导出数据再传输，不仅耗时还易出现数据版本不一致；个人在家搭建的数据库，外出时想查看或修改数据也完全做不到。 而将 PostgreSQL 与 cpolar 内网穿透结合后，这些问题都能迎刃而解，无需复杂的公网IP 配置，就能把本地的 PostgreSQL 服务映射到公网，不...

文章目录 一、小龙虾它很聪明，但它是瞎的 二、第一步：安装 OpenClaw，把小龙虾养起来 安装 OpenClaw 前置准备：注册蓝耘 MaaS 平台，获取 API 密钥 配置模型（以蓝耘 MiniMax 为例） 接入飞书：让小龙虾住进你的工作台 配置事件订阅，让飞书和 OpenClaw 握手 首次配对：让小龙虾认识你 三、第二步：用 Agent-Reach 给小龙虾装上眼睛 什么是 Agent-Reach？ 一句话安装 它在后台做了什么？ 四、实战案例：装上眼睛之后，OpenClaw 能做什么 案例一：技术调研——“帮我看看最新的 LLM 框架对比” 案例二：舆情监控——“帮我看看推特上大家怎么评价 GPT-5” 案例三：学习提效——“总结B站上某一个视频” 案例四：内容运营——“帮我看看小红书上这个品的口碑” 案例五：信息订阅——“帮我盯着这几个 RSS 源” 五、支持平台全览 六、完整流程回顾 结语 一、小 龙虾 它很聪明，但它是瞎的想象一下这个场景： 你兴冲冲地打开飞书，对着 OpenClaw 说—— “帮我看看 B 站上那个 RAG 技术...

电科金仓 KingbaseES 在存储管理层面构建了一套完整的技术体系,涵盖超大字段处理、I/O 性能分层以及内存大页优化三大核心模块。下面从原理到实践,逐一拆解这三个关键机制。 一、TOAST 技术：超大字段的”压缩与分片”之道1.1 为什么需要 TOAST？KingbaseES 以**页（Page）**作为数据文件存储的基本单位,默认大小为 8KB,且严格禁止单行数据跨页存储。这意味着页大小就是行大小的硬上限。 当业务中出现 TEXT、BYTEA、JSONB 等大字段时,若不加处理,一行数据极易突破这一上限。TOAST（The Oversized-Attribute Storage Technique,超大属性存储技术）正是为此而生——通过压缩 + 切片行外存储两种手段,将超大字段”瘦身”后安全落盘,且对用户完全透明。 1.2 TOAST 的触发机制 阶段 触发条件 行为 压缩 字段数据 > 2KB（TOAST_TUPLE_THRESHOLD） 优先对数据进行压缩 行外存储 压缩后仍 > 2KB 切片写入独立 TOAST 表,原字段替换为指...

本文手把手介绍了如何利用开源项目 AIRI 搭配 蓝耘 MaaS 平台 的 DeepSeek-V3.2-Exp 模型，在本地构建一个拥有Live2D 形象、实时对话、语音交互能力的 AI 虚拟伴侣。 AIRI 是一个受 Neuro-sama 启发的开源虚拟角色框架，支持 Live2D / VRM模型展示、语音识别与合成、多平台社交接入，以及 Minecraft 等游戏联动。通过蓝耘 MaaS 平台提供的 OpenAI 兼容 API接口，可以零改造成本接入 DeepSeek-V3.2-Exp模型——该模型基于稀疏注意力机制，具备出色的长文本处理与多轮对话能力，特别适合角色扮演场景下的连贯交互。 文章目录 前言：从幻想到现实，只差一个开源项目 认识 AIRI：开源界的”虚拟老婆框架” AIRI 能做什么？ 核心驱动：DeepSeek-V3.2-Exp 是什么来头？ 为什么选它？ 实战教程：手把手接入蓝耘 MaaS + AIRI 第一步：注册蓝耘 MaaS 平台，获取 API 密钥 第二步：克隆并启动 AIRI 项目 环境准备 克隆仓库并安装依赖 第三步：启动...

Reader 是一款开源的电子书管理工具，核心功能是帮用户整理杂乱的电子书文件，支持自动分类（按作者、标签等）、全平台进度同步（Windows、macOS、Linux、Android、iOS 都能用），还能通过封面识别和关键词快速定位内容。它特别适合学生党、职场人以及电子书爱好者 —— 学生能快速找到教材里的重点章节，职场人跨设备续读不中断，爱好者则能轻松管理庞大的书库。相比其他工具，它的优点在于隐私性强（数据存在本地或私有云）、操作简单，不用依赖第三方云服务。 用 Reader 时发现几个小技巧：导入书源尽量选 json 格式，批量导入效率更高；本地存储的书籍最好和极空间私有云同步，避免误删；跨设备切换时，稍等几秒让进度同步完成，体验更流畅。另外，初次使用建议先整理标签体系，后续搜索会更精准。 不过，Reader 默认只能在局域网内使用，这带来不少麻烦。比如在家用极空间搭建好库后，出差时想查里面的资料，因为不在同一网络根本登不上；同学想借几本电子书，不在一个 WiFi 环境下也没法共享；通勤路上想用手机看家里存储的专业书，却因为局域网限制只能作罢。 而当 Reader 和 ...

在数据库长期运行过程中,表膨胀与索引膨胀是 KingbaseES（KES）DBA 最常面对的”隐形杀手”。它们悄无声息地蚕食磁盘空间、拖慢查询性能,严重时甚至威胁系统稳定性。本文从索引重建、垃圾回收原理、长事务阻断、autovacuum 精细化调优四个维度,系统梳理 KES 资源回收的核心机制与实战方法。 一、REINDEX CONCURRENTLY：不停机重建膨胀索引随着业务 DML 语句持续增长,索引会像表一样发生膨胀。膨胀的索引不仅浪费磁盘空间,还会显著降低查询性能——新构建的索引往往比反复更新的旧索引提供更好的访问效率。 为什么不能直接用 REINDEX？普通 REINDEX 命令需要 ACCESS EXCLUSIVE 锁,这是最高级别的锁,会阻塞一切业务语句,生产环境中几乎不可接受。 解决方案是使用 REINDEX ... CONCURRENTLY,其锁级别降为 SHARE UPDATE EXCLUSIVE,不阻塞 DML 操作,实现业务无感知的索引重建。 REINDEX CONCURRENTLY 的六个执行阶段 阶段 操作内容 关键说明 ① 创建新索...

近日,由中国软件评测中心主办的第四届”鼎信杯”大赛获奖名单正式公布。北京市政交通一卡通支付有限公司（以下简称”北京一卡通”）凭借面向城市出行的数字支付核心系统数据库信创迁移改造与架构升级创新实践案例,成功斩获金融赛道金鼎实践奖。这一奖项的背后,是电科金仓与北京一卡通历经近三年、千余次高峰实战考验所共同书写的国产化替代样本。 一、“交通+消费”：辐射全国的民生基础设施北京一卡通早已不只是一张”公交卡”。作为全国规模领先的交通一卡通公司,其服务格局立足北京、覆盖京津冀、辐射全国330余座城市,业务触角延伸至城市交通、商业消费、市政服务、智慧城市等多个领域。 累计发卡超亿张,支持全国百余个城市公共交通应用 构建”清分结算、非银支付、身份识别、客服运营、文创开发、数字化服务”六大核心能力 服务场景覆盖公交、地铁、市郊铁路、停车场、超市、便利店、市政缴费等高频民生场景 一卡通系统已成为与市民联系最紧密的基础设施之一,其运行稳定性直接关系亿万市民的日常出行与消费体验。正因如此,搭建自主可控的国产基础平台,成为必然选择。 改造面临的三重极限挑战2023年,北京一卡通正式启动清结算系统升级...

在工业数字化浪潮席卷全球的今天，时序数据库已成为企业数据基础设施的核心组件。从能源电力到航空航天，从智能制造到物联网平台，每天产生的海量设备数据都在考验着企业的数据管理能力。面对市场上琳琅满目的时序数据库产品，如何做出正确的选型决策，直接关系到企业数字化转型的成败。本文将从工业场景实际需求出发，系统梳理时序数据库选型的核心维度，并重点介绍Apache IoTDB 在工业物联网领域的独特优势。 一、工业时序数据的特殊挑战工业场景下的时序数据，与互联网场景有着本质区别。理解这些差异，是做好选型的第一步。 数据规模与采集复杂度工业现场往往部署着数以百万计的传感器和设备——阀门、仪表、开关、温湿度计、电压电流功率计……这些设备以不同的采样频率持续产生数据，且普遍存在乱序写入、多频采集、断点续传等复杂场景。 以能源电力行业为例，一个区域中心可能需要汇聚来自多个场站的数据，经过单向安全隔离网闸的跨网传输，最终在集群时序数据库中支撑电力交易、出力预测、报表统计、故障诊断等上层应用。这对数据库的实时写入吞吐量和跨网同步能力提出了极高要求。 数据生命周期管理工业数据的价值随时间衰减，但合规要求...

2025年8月，初代Nano Banana（Gemini 2.5 Flash Image）亮相，惊艳全世界。 2025年11月，Nano Banana Pro（Gemini 3.0 ProImage）发布，凭借其强大的逻辑推理能力，被视为图像生成领域的新标杆，成为了Google近年来少有的病毒传播AI产品。 2026年2月26日，Google发布Nano Banana 2，也就是Gemini 3.1 Flash Image。 Google CEO皮查伊发帖声称：「这是我们迄今为止最好的图像模型。」 这一次，Google不仅带来了4K分辨率、精准文字渲染，还成功打下了成本！ 简单来说，就是：Pro级的出图质量，Flash级的出图速度和价格。 如何 使用 Nano Banana 2？目前该模型已经作为默认图像模型在Gemini App、Google Search、Google AI Studio中提供。 但对于国内用户来说，这几个官方渠道都有一定的使用门槛。 因此这里还是推荐大家使用浏览器插件DeepSider。 官网：https://www.deepsider.ai/ 对于...