Bluebox Docker是一个即开即用的PostgreSQL容器，提供持续更新的样本数据库，适合学习和演示。用户只需一个命令即可启动，支持多版本Postgres，并自动生成测试数据，便于监控。

2025年是我转变的一年，离开了六年的舒适区，进入AI基础设施领域。在面试和选择工作中，我意识到思维方式和解决问题的能力比技术能力更重要。希望在新领域继续成长，追求卓越的工作状态。感谢所有支持我的人。

技术债务在软件开发中难以避免，尤其是数据库的状态性使其更易积累。有效管理复杂数据需要特定技能和反思工程实践，以防数据库变成“债务库”。关键在于深入了解数据库、合理设计数据模型、重新审视测试策略及集中管理“隐形功能”。投资数据库知识和务实策略有助于控制技术债务。

在人工智能时代，数据基础设施成为企业竞争优势的关键。TiDB是一种分布式开源SQL数据库，能够支持数百万个AI代理高效处理数据。传统数据库难以应对AI工作负载，而TiDB通过虚拟化架构和高效的元数据管理满足了这一需求。未来，数据库将优先为AI代理设计，支持无技术背景用户的全栈AI体验。

Kubernetes在云原生领域表现优异，但将数据库放入集群会导致资源竞争和延迟。DigitalOcean建议将数据库迁移至外部管理，以提升安全性和性能。结合Managed Kubernetes与Managed Databases，企业可实现高效的云架构，确保数据稳定和快速响应。

开源向量数据库分为专用工具和统一平台。Redis将向量搜索、缓存和数据操作整合为实时数据平台，简化管理。选择合适的数据库需考虑规模和基础设施需求。Redis支持快速向量搜索和语义缓存，适合生产AI应用。

运行大型语言模型（LLM）的成本高昂，企业每季度支出超过8万美元。向量数据库是RAG系统的主要解决方案，但仅提供检索功能。生产AI系统还需具备会话管理、语义缓存和安全性等功能。语义缓存通过匹配查询意义来减少冗余调用，从而显著降低成本。有效的生产AI系统需结合多种技术，而非单一依赖向量数据库。

Percona推出OpenEverest，一个基于Kubernetes的开源平台，支持MySQL、PostgreSQL和MongoDB，旨在实现自动化数据库管理，避免厂商锁定。该项目将转型为独立的开源项目，并计划捐赠给CNCF以确保长期独立性。

乐易公司开发了基于Amazon DynamoDB的弹性伸缩方案，以应对游戏应用的流量挑战，确保低延迟和成本优化。通过智能代理层和实时数据分析，提升了扩展响应速度，降低了超限事件频率，改善了玩家体验。

文章讨论了AWS在处理实时数据工作负载（如Redis和Valkey）时的承诺风险，比较了ElastiCache预留节点、AWS数据库节省计划和Redis Cloud年度计划，强调灵活性和承诺风险的重要性。选择合适的计划需考虑工作负载变化和成本效益，以避免不必要的支出。

键值数据库通过唯一标识符快速检索数据，适合高并发场景。它们以键值对形式存储数据，支持快速访问和水平扩展，适用于缓存、会话管理和AI特征服务等应用。