伴随着互联网的快速发展，各类数据呈爆炸式增长，各种创新业务场景层出不穷，从而推动了供应商技术和产品架构的创新作为底层核心基础数据库技术，百家争鸣
数据库内核技术推荐指数:4.5
数据库的核心技术一直是技术人员非常关注的话题:解密数据库的核心架构，分析核心源代码，发掘和优化核心技能，掌握和理解事务，优化器，存储，并发执行器等数据库核心模块的核心技术通过分析数据库核心的功能，结合具体功能的实现，分析核心结构具有重要的现实意义新硬件在数据库内核中的应用与适配，分布式一致性与共识协议的实践与演进，数据库存储与事务引擎的创新技术
工业数据库技术应用推荐指数:4.5
金融数据库这个话题是因为金融行业对数据库技术的要求比较严格，所以这方面的经验可以参考给更多的人。
金融行业是数据库领域的风向标金融行业数据库前沿技术的展示和专家经验的分享，对金融业务具有重要的借鉴意义由于金融行业对业务的稳定性，可靠性和高可用性有着严格的要求，如何选择一个适合海量数据和海量事务的分布式数据库是数据库技术路线的核心范畴但是分布式数据库还处于可供使用的中间状态，不同技术路线的分布式数据库发展很快如何根据金融业务场景，数据规模，数据库负载，监管要求，运维要求，数据库生态，数据库特性，应用改造成本，外围工具适配，迁移方案，软硬件成本等因素选择合适的分布式数据库产品非常重要数据库选择不局限于分布式方面，要考虑实际应用场景
云原生数据库开发与实践推荐指数:4.2
过去我们称之为云时代的数据库技术，基于云计算，直接将数据迁移到云端，形成RDS虽然可以在一定程度上解决扩容的效果，但是这种方案的维护成本也很高，资源利用率低伴随着云计算的快速发展，数据库技术上云的程度越来越高所以第一代云数据库，也就是今天的云原生数据库，经过改造升级，更好的解决了资源弹性扩展的问题这种云原生数据库重算节点扩展将是轻量级的，并且更快
对于云原生数据库技术，人们更关注的是存储与计算的分离，异构数据的存储与处理，如何构建云原生数据库，如何管理云原生数据库以及多云环境下的数据库管理。
分布式数据库应用程序最佳实践推荐索引:4.2
分布式数据库是目前最大的热点，选择很重要目前分布式数据库类型太多，如何选择一个好的数据库落地最佳实践展示分布式数据库组件的效率和先进性，分布式数据库架构和应用，原生分布式数据库架构和应用，基于子数据库和子表的数据库架构和应用，数据动态迁移，迁移对业务的影响和效率目前，分布式数据库仍处于选择和稳定的应用架构方面如果一个分布式数据库产品能够在要求苛刻的金融行业中充分验证场景，就可以为很多其他行业提供参考，反之亦然分布式数据库在金融行业的应用有很大的空间，比如分布式数据库的设计，分布式数据库迁移，数据对比，数据回写，分布式数据库应用优化，金融业务场景适配等
数据技术创新与应用实践推荐指数:4.0
数据库是一种特殊的NoSQL，最近几年来越来越受到大家的追捧因为图形数据比较专业，所以受众相对关系数据库来说比较小还有一些使用场景的特殊要求，个别特殊场景的需求比较大，比如社交图，智能风控，知识图等备受推崇的领域在图数据库领域，用户最关心的话题是知识图谱的发展趋势，底层数据库的展示，图数据库中的存储与查询，图数据库的选择与建议，图数据库的前沿架构
海量数据架构设计推荐指数:4.4
总的来说，数据架构是一项非常成熟的技术可是，伴随着数字时代的到来，数据的多场景多样性也随之出现，持续的数据增长将要求我们对过去的架构做出新的适应，以满足业务快速增长的需求伴随着数据量的增加，架构设计的水平需要提高比如，在设计数据架构时，不仅要考虑当前的需求，还要考虑未来可能的需求，因为一个可扩展的，灵活的架构设计非常重要
智能运维推荐指数:4.0
运行和维护是DBA的日常事务智能运维已经成为数据库运维的一种趋势，这不仅是目前的热门话题，也是每个公司必须考虑和面对的问题伴随着软件技术的日益智能化，对从业者提出了更高的要求，比如多源异构数据库云管理，智能场景的算法应用，不同数据库集群的智能管理，如何管理更大的数据库集群等这些都是智能运维时代到来时，我们必须面对的现实场景
时间序列数据库推荐索引:4.0
时间序列数据库和图形数据库一样，时间序列数据库是专门化的但时间序列数据库的应用方向更广，更有想象空间，尤其是物联网万物互联的临近，时间序列数据库的价值更被认可时间序列数据库主要应用于物联网行业伴随着未来物联网将产生越来越多的数据，时间序列数据库也将成为企业不可或缺的工具时间序列数据库的选择，多类型时间序列数据库架构的设计，强一致性的成本和时间效率，如何实时采集，查询，调用和处理等技术将是大家关注的焦点
数据治理建议指数:4.0
伴随着企业对数据资产的重视，数据质量是很多企业的痛点如何依靠数据治理来保证数据质量，也是很多公司在努力做的事情通过数据治理保证数据质量，让数据更加清晰易用是数据治理最重要的方面，行业内的实践具有借鉴意义伴随着数字时代数据的多样性，结构化数据的治理相对容易，非结构化数据的治理将是更多企业面临的主要困难这些经验对企业架构设计也有很大的借鉴意义
数据安全推荐指数:3.9
目前，数据安全是一个非常迫切需要关注的问题数据安全很重要，处理不当会对企业的损失和信用造成很大影响数据安全，无论有多火，都是大家必须关注的话题许多国内数据库在增强源代码时选择在数据库中添加TDE和其他安全特性安全是企业的刚需，尤其是上云后，数据安全和脱敏是刚需在数据隐私保护合规要求越来越严格的背景下，需要加大数据隐私保护力度，提高数据安全预警和监控技术
湖与实时数据仓库技术及应用实践推荐索引:4.2
数据湖是对传统ETL和数据集市的改进，其技术相对较新基于湖泊计数技术的实时仓库计数是目前的一个热点，相关实践具有借鉴意义伴随着实时分析能力的不断提升，给业务带来的价值正在被企业不断挖掘和应用继lambda和kappa架构之后，很多人发现这两种架构并不能很好地支持所有的数据处理场景所以现在很多公司提出了湖库合一的实时数据架构，数据仓库从T+1模式变成了实时模式，这是数据仓库中最热的一点
性能优化和SQL审计建议指数:3.9
大数据推荐指数:4.0
伴随着这十年的快速发展，大数据技术已经成为一项非常成熟的技术目前大数据的同步技术设计和优化也是厂商遇到的难点之一相对于传统的类似BDP的大数据平台，目前应用广泛，但实际技术趋势表明，传统的Hadoop已经逐渐衰落，大数据领域的一些新的开源技术可能会有更好的效果因此，大规模数据的管理实践，ZB级数据存储和计算系统，在线大数据存储和计算管理等技术将是下一步大数据从业者关注的重点
NoSQL数据库技术实践推荐指数:3.8
作为一种常规的数据库技术，NoSQL数据库得到了广泛的应用Redis是目前NoSQL的主要缓存，几乎每个公司都会使用它虽然NoSQL数据库已经大面积实施，但这类数据库的运行和维护存在严重的技术缺陷我理解NoSQL的技术和TP相比并不太复杂，重点是:场景
中国数据库技术大会DTCC2022最新议程发布。
2022年8月18日至20日，由IT168共同拥有的两大技术社区ITPUB和ChinaUnix主办的第十三届中国数据库技术大会将在北京国际会议中心举行用智能数据价值创新，以与时俱进，引领前沿技术为主题，设置两个主会场和20+场技术专场，邀请百余位行业专家，重点分享和探讨时间序列数据库，图数据技术，实时数据仓库技术及应用实践，云原生数据库，大数据平台和数据安全等，从而为数据领域的从业者提供一场年度盛宴作为数据领域的顶级技术盛会，DTCC2022将继续坚持一贯的干货分享和最佳实践
郑重声明：此文内容为本网站转载企业宣传资讯，目的在于传播更多信息，与本站立场无关。仅供读者参考，并请自行核实相关内容。