在當今資料驅動的商業環境中，組織面臨著在其資料庫系統中管理日常交易和複雜分析的挑戰。傳統上，這些工作負載是分開處理的：線上交易處理（OLTP）系統管理作業資料，而線上分析處理（OLAP）系統則負責報告和分析。混合式交易和分析處理（HTAP）作為一種革命性的方法，正在逐漸受到重視，它將這些功能結合到一個統一的系統中，能夠對作業資料進行即時分析，去除了傳統資料倉儲的複雜性和延遲。本篇文章將探討 HTAP 架構的原理，研究傳統資料庫如何演變以支援 HTAP 功能，並討論資料庫管理工具在實施 HTAP 解決方案中的角色。
早在 2024 年 8 月，Navicat 就發佈了版本 17.1，其中增加了增強的查詢解釋功能和擴展資料庫連接能力。現在，版本 17.2 已進入測試階段並預計很快正式推出。今天的文章將介紹一些新的功能：
資料儲存在過去十年中發生了巨大的變化，促使各組織尋求更有效的方式來管理其資料資產。資料湖倉（Data Lakehouse）架構作為一種創新解決方案應運而生，彌合了傳統資料倉儲和資料湖泊之間的差距，結合了兩者的最佳優點。本文探討了湖倉架構的運作方式，以及傳統資料庫在支援這些現代化資料平台中所扮演的關鍵角色。
在當今由微服務驅動的世界中，組織在管理分散式系統中的資料方面面臨越來越多的挑戰。資料庫網格架構已成為應對這些挑戰的強大解決方案，提供與現代應用程式架構相符的分散式資料管理方法。本文將探討資料庫網格架構的工作原理以及如何使用 PostgreSQL 和 MongoDB 等熱門的資料庫來實施這一架構。
目前，資料儲存與管理的格局正經歷劇烈變化。隨著組織處理的資料類型越來越多樣化，傳統的關聯式資料庫已無法滿足許多現今應用程式的需求。多模型資料庫的出現提供了一種強大的解決方案，重塑我們對資料儲存和操作的看法。本文探討了多模型資料庫如何透過使組織能夠在單一統一的系統內儲存和處理多種類型的資料（從傳統的資料表到文件、圖形及向量）來徹底革新資料管理。
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