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支持演进式数据库开发:使用Lakehouse的数据库分支,续篇

文章讨论了数据库设计方法的演变,重点介绍了Databricks Lakehouse的复制写入分支技术。这项技术使开发者能够轻松创建独立的数据库分支,提高了数据库变更的效率和协作。开发者Jen利用这一技术在生产环境中进行数据库重构,展示了开发者与DBA之间的顺畅协作。

支持演进式数据库开发:使用Lakehouse的数据库分支,续篇

Databricks
Databricks · 2026-06-05T13:35:15Z
宣布Lakebase变更数据馈送(CDF)

Lakebase推出了变更数据馈送(CDF),简化了从操作数据库到Lakehouse的数据提取过程。通过Unity Catalog管理,用户可以轻松启用CDF,提升数据治理和流通效率。这一新架构将操作数据库转变为Lakehouse的原生Bronze层,支持ETL和流式工作流,推动数据管理的开放性与高效性。

宣布Lakebase变更数据馈送(CDF)

Databricks
Databricks · 2026-05-27T13:11:00Z
在Databricks Lakehouse上构建FHIR原生健康数据平台

健康数据分散在多个系统中,标准化和统一这些数据是提升医疗效果的关键。Health Samurai与Databricks合作,基于开放标准的FHIR数据基础,消除数据孤岛,实现高效分析和合规性。通过无ETL的数据流动,组织能够灵活应对挑战,提升临床决策支持和患者关系管理,确保合规性成为架构的自然属性。

在Databricks Lakehouse上构建FHIR原生健康数据平台

Databricks
Databricks · 2026-05-27T01:14:56Z
通过Lakebase解锁无缝且具成本效益的营销活动

Databricks Lakehouse通过无服务器自动扩展显著降低了全渠道营销平台的总拥有成本(TCO)。它支持个性化营销活动,优化数据同步和查询性能,提升客户细分的低延迟服务能力,结合了事务数据库的优势和数据湖的灵活性,适合高并发查询,推动了营销效率的提升。

通过Lakebase解锁无缝且具成本效益的营销活动

Databricks
Databricks · 2026-05-20T16:30:00Z
宣布Native Lakehouse Sync

Databricks推出了Native Lakehouse Sync功能,允许Lakebase数据直接同步到Unity Catalog管理表,消除了ETL流程,提升数据流动性,支持实时分析和机器学习。用户可在一分钟内完成同步,确保数据一致性和合规性。

宣布Native Lakehouse Sync

Databricks
Databricks · 2026-05-12T16:52:00Z

Snowflake's pg_lake and Databricks' Lakebase both wrap PostgreSQL for lakehouse workloads, but they're nearly opposite architectures.

Christophe Pettus: pg_lake vs Lakebase: Two Very Different Things Called “Postgres + Lakehouse”

Planet PostgreSQL
Planet PostgreSQL · 2026-05-08T15:00:00Z

HTAP(混合事务/分析处理)旨在将OLTP和OLAP系统合并,实现实时数据更新和高效分析。通过行列双引擎、行列一体存储和Lakehouse等方案,HTAP解决了传统架构中的数据一致性和性能问题。文章探讨了不同HTAP系统的工作负载隔离、新鲜度边界及评估方法,并提供了选型决策树,帮助企业选择合适的HTAP解决方案。

【数据库研究前沿】HTAP 新范式:从 TiDB、SingleStore 到 Lakehouse 一体化

土法炼钢兴趣小组的博客
土法炼钢兴趣小组的博客 · 2026-04-21T00:00:00Z

Lakehouse architectures enable multiple engines to operate on shared data using open table formats such as Apache Iceberg. However, differences in SQL identifier resolution and catalog naming...

Article: Lakehouse Tower of Babel: Handling Identifier Resolution Rules across Database Engines

InfoQ
InfoQ · 2026-04-17T09:00:00Z

电商平台的订单数据从500万条增长到5亿条,推动了数据架构的演进。从MapReduce、Lambda架构到Kappa架构,最终实现了批流一体和湖仓一体。Lambda架构虽然兼顾批流,但开发维护成本高,数据一致性难以保证;Kappa架构简化为单一流处理,但历史数据处理复杂。现代架构趋向于用同一引擎处理批流数据,Flink和Spark各有优势。Lakehouse融合了数据湖与数据仓库,解决了存储与查询性能问题。

【系统架构设计百科】数据密集型架构:批流一体与 Lakehouse

土法炼钢兴趣小组的博客
土法炼钢兴趣小组的博客 · 2026-04-13T00:00:00Z

MySQL HeatWave is a fully-managed MySQL database service that combines transactions, analytics, machine learning, and GenAI services, without ETL duplication. Also included is HeatWave Lakehouse,...

Mapping your data to file(s) in your Lakehouse table

Planet MySQL
Planet MySQL · 2026-03-13T15:59:33Z

In traditional MySQL, analytics require data to be ingested into InnoDB tables and processed on a single primary instance using row-based storage engine and limited parallelism. Scaling analytical...

Designing Continuous Availability: Active-Active HA for MySQL HeatWave Lakehouse

Planet MySQL
Planet MySQL · 2026-03-04T14:13:13Z

In traditional MySQL, analytics require data to be ingested into InnoDB tables and processed on a single primary instance using row-based storage engine and limited parallelism. Scaling analytical...

Designing Continuous Availability: Active-Active HA for MySQL HeatWave Lakehouse

Planet MySQL
Planet MySQL · 2026-03-04T14:13:13Z
宣布Zerobus Ingest的正式发布,作为Lakeflow Connect的一部分

Zerobus Ingest是一种无服务器的数据流服务,简化了传统流架构,直接将数据推送至Lakehouse,降低成本并提升性能。它支持高并发连接,消除中间消息总线的复杂性,减少运营开销,适用于多种开发接口。

宣布Zerobus Ingest的正式发布,作为Lakeflow Connect的一部分

Databricks
Databricks · 2026-02-23T16:00:00Z
昂贵的Delta Lake S3存储错误(及其解决方法)

云存储是Lakehouse架构的基础,优化Delta表的存储成本至关重要。常见错误包括对象版本管理、存储类别选择和数据传输成本。使用合适的工具和策略可以避免不必要的费用,确保数据访问高效和完整性。

昂贵的Delta Lake S3存储错误(及其解决方法)

Databricks
Databricks · 2025-12-05T20:40:00Z

MySQL HeatWave Lakehouse enables queries on file formats like Parquet, Avro, ND-JSON and CSV in an object store. This blog introduces support for the Delta Lake table format, thereby enabling...

Introducing Delta Lake in MySQL HeatWave Lakehouse

Planet MySQL
Planet MySQL · 2025-10-16T15:00:00Z

With automatic refresh of Lakehouse tables, MySQL HeatWave brings near real-time analytics and simplified data pipelines to data from object storage also. In this blog post we take a look at this...

Real-time analytics and simplified data pipelines with auto-refresh in MySQL HeatWave Lakehouse

Planet MySQL
Planet MySQL · 2025-09-10T12:10:00Z
如何将Lakebase用作Databricks Apps的事务数据层

Databricks Lakehouse和Databricks Apps简化了全栈开发,提供集成的Postgres数据库和无服务器前端,便于构建交互式应用,降低基础设施管理复杂性。

如何将Lakebase用作Databricks Apps的事务数据层

Databricks
Databricks · 2025-08-28T17:43:09Z
如何将Lakebase用作Databricks Apps的事务数据层

Databricks Lakehouse与Databricks Apps的结合简化了全栈开发,提供高效的Postgres数据库和无服务器运行时,便于应用程序的构建与部署。

如何将Lakebase用作Databricks Apps的事务数据层

Databricks
Databricks · 2025-08-28T17:43:09Z
Databricks在SIGMOD 2025

Databricks将在6月22日至27日的展会上展示其在数据治理和Lakehouse架构方面的最新研究成果,包括Lakeguard和Unity Catalog。这些技术旨在增强数据访问控制和治理能力,支持多种数据资产。同时,团队正在全球范围内招聘人才。

Databricks在SIGMOD 2025

Databricks
Databricks · 2025-06-16T08:01:45Z
相聚、学习、分享:深入探讨AWS应用构建器与Lakehouse架构——AWS用户组多伦多活动

2025年3月27日,AWS用户组多伦多举办了以构建现代云原生解决方案为主题的云学习和社区交流活动。会议讨论了无服务器应用设计和Lakehouse架构的数据演变。Bansi Delwadia展示了AWS Application Composer和Amazon Q在云部署中的应用,Anna Kaur则强调了Lakehouse架构在统一数据存储和分析中的优势。活动促进了专业人士的交流与合作。

相聚、学习、分享:深入探讨AWS应用构建器与Lakehouse架构——AWS用户组多伦多活动

DEV Community
DEV Community · 2025-04-23T00:20:04Z
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