亚马逊AWS宣布关闭Amazon Quantum Ledger Database（QLDB），现有用户需迁移到Aurora PostgreSQL。AWS强调QLDB支持将于2025年7月31日结束，鼓励用户联系AWS代表以计划迁移。用户担心数据完整性可能会受到影响。

WorkOS为B2B SaaS提供了灵活的API的用户管理解决方案。Stripe的成功在于使用基于MongoDB的数据库服务DocDB的水平扩展能力，该服务支持超过10,000种查询类型，并且以逻辑数据库和物理数据库的形式运行在分片上。Stripe的数据迁移平台实现了零停机时间的数据迁移，包括分块迁移注册、批量数据导入、异步复制、正确性检查、流量切换和分块迁移注销。

Azure Private Link是一种安全访问Azure PaaS服务的方式，可以通过虚拟网络中的私有端点访问Azure SQL数据库和Azure存储。它提供了许多好处，如连接虚拟网络和Azure服务、保护数据安全、向消费者提供私有服务等。创建Azure Private Link需要登录Azure Portal账户，并按照步骤进行配置。使用dbForge Studio for SQL Server连接Azure SQL数据库也非常简单，只需输入凭据即可。该工具还提供了许多功能，如SQL代码自动完成、调试、查询构建、性能优化等。

Grafana和Prometheus结合可提供数据库监控能力，Grafana Cloud免费易用。使用Grafana Alloy和Grafana Cloud监控Oracle数据库性能。Grafana Alloy是OpenTelemetry Collector的开源版本，Grafana Cloud是成本效益高的SaaS解决方案。通过Alloy和Cloud，可将Oracle指标发送到云端，并使用Grafana Cloud的仪表板查看数据。提供灵活的自定义指标和查询。

在数据驱动的世界中，高效的信息存储和管理对企业和组织至关重要。关系数据库提供了一个强大的框架，用于存储和检索数据。数据库设计原则如规范化、索引、连接和关系对于创建结构良好且性能良好的数据库至关重要。

向量数据库是一个快速发展的领域，正在改变我们管理和搜索数据的方式。与传统数据库不同，向量数据库将数据存储和管理为向量。这种独特的方法允许更精确和相关的搜索，并允许在检索中使用机器学习，使向量数据库成为一种宝贵的工具。随着我们生成的数据量不断增长，向量数据库在数据管理和搜索中的作用变得越来越重要。选择合适的向量数据库可以为您的应用程序带来巨大的差异，但这并不总是一项容易的任务。有许多因素需要考虑，从数据库的性能和可扩展性到其与现有系统的兼容性。本指南旨在帮助您解决这些问题并做出明智的决策。我们将回答以下问题：向量数据库与传统数据库有何不同？有哪些类型的向量数据库可用？主要特点是什么？选择向量数据库时重要的因素是什么？通过本文，您将对向量数据库及如何为团队选择合适的数据库有一个坚实的理解。

向LLM模型添加内部数据存储的数据可以提升模型性能，使用本地事实知识来提示LLM可以得到与组织已知情况相关的回答，减少“AI幻觉”并提高相关性。Apache Cassandra 5.0、OpenSearch和PostgreSQL是实施LLM的最直接途径，它们提供定制和准确的AI体验。开源向量数据库是解决定制LLM响应的解决方案。

尽管增长率略有下降，但NoSQL数据库（如MongoDB和Redis）仍然是开发者的热门选择。自2021年以来，向量数据库经历了快速增长，但尚未达到文档存储和键值存储的普及程度。Redis和MongoDB针对生成式人工智能用例进行了定位，Redis专注于AI助手Redis CoPilot，MongoDB则强调其在生成式AI工作负载方面的性能。所有数据库公司都受益于对人工智能的需求。

QuestDB发布了8.0版本，包括新的VARCHAR数据类型、SQL查询性能提升50%、数据压缩、SQL编译器更新、数据摄入率优化、新的SQL函数和改进、存储引擎优化以处理更大的数据集、采用VARCHAR作为默认数据类型等功能。QuestDB将SQL和时间序列扩展结合起来，使用列存储模型，提高了性能。

This post contains the slides from the talk that I gave at Brighton Ruby last week, along with the transcript and other information. I'll add the link to the video as soon as it's...