引言
現今世界正經歷著一場重大變革，人工智慧（AI）和機器學習（ML）功能幾乎融入了我們生活的每個角落。嵌入式 AI/ML 功能的新興趨勢已進入資料庫系統，徹底改變了組織處理、分析和挖掘資料資產價值的方式。這些新系統不是從資料庫中提取資料以在獨立的環境中執行分析，而是在資料庫內部實現即時深入解析和預測，從而消除資料移動的需要，加快獲得見解的時間。本文將探討將 AI/ML 功能嵌入資料庫系統如何實現即時分析、消除資料移動，並使更多組織能夠掌握高階的預測功能。
在不斷發展的資料庫技術領域中，不可變資料庫已成為資料管理中一股強大的新趨勢，它優先考慮資料完整性和歷史保存。與可以修改或刪除資料的傳統資料庫不同，不可變資料庫僅允許新增資料，從而創建所有資訊的永久、防篡改記錄。本文探討了不可變資料庫的興起，並涵蓋了 Navicat 等的資料庫管理工具如何幫助組織有效地利用這些強大的功能。
現代企業面臨前所未有的資料管理挑戰。組織通常將資料儲存在多個系統中——雲端儲存平台、各種類型的內部資料庫、資料倉儲、NoSQL 儲存庫、SaaS 應用程式以及專門的分析系統。這種資料碎片化為需要全面資訊以做出決策的業務使用者和分析師帶來了重大障礙。從多個系統擷取資料需要掌握各種查詢語言、理解不同的資料模型，還要手動整合結果——這些工作對於大多數業務使用者來說過於複雜且耗時。傳統的解決方案是將所有資料複製到集中式儲存庫，但這會產生一些自身的問題：資料重複、過時、儲存成本增加以及複雜的同步程序。本文將探討資料虛擬化和資料聯合技術如何創造一個統一的企業資料檢視，整合分散在不同系統中的資訊。
在傳統軟體開發工作流程中，資料庫變更往往被視為事後才考慮的事情。雖然應用程式程式碼遵循明確的 DevOps 實踐，包括版本控制、自動化測試和持續部署，但資料庫變更卻仍然是由資料庫管理員手動執行的風險操作。這種脫節會造成瓶頸、導致錯誤，並減緩整個開發程序。當資料庫變更成為部署的限制因素時，組織會發現無法為其快速帶來價值。在本文中，我們將探討如何將資料庫變更整合到 DevOps 工作流程，創造更無縫的開發管道，並研究資料庫 DevOps 的挑戰、組成部分、優勢和實施策略。
邊緣運算徹底改變了我們處理資料的方式，讓運算更接近資料來源。隨著企業部署越來越多的物聯網設備、行動應用程式和分散式系統，對高效邊緣資料庫解決方案的需求顯著增加。這些專用資料庫旨在在處理能力、記憶體和網路連接有限的設備上有效運行，同時確保資料在與中央伺服器斷開連接時仍然可用且可處理。邊緣資料庫代表了我們對資料架構思考的根本轉變，它支援在資料產生的地方進行即時處理和分析，而無需不斷將資料傳輸到遠端的資料中心。本文探討了邊緣資料庫解決方案這一新興領域，研究這些專用資料管理系統如何設計為在網路邊緣的資源有限設備上高效運行，並將其獨特優勢與傳統資料庫方法進行比較，強調在斷開連接或頻寬受限的環境中實現本地資料處理和同步的關鍵技術。
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