在 AI 大火的背景下，数据库公司基本都在规划着如何与 AI 结合，也就有了这次活动。我想约一下同行朋友一起交流，看看 Data + AI 或是 AI + Data 这两个方向会碰撞出什么样的结果。本次活动邀请到：

• BoHu (张雁飞) Databend Labs 联合创始人 《Databend 技术演进之路》
• 白珅 《Databend 向量索引:加速 AI 应用的数据引擎》
• 李仲舒 TiDB 社区架构师 《AI 时代,一栈式数据底座 TiDB 赋能企业数智化转型》
• 赵燕 亚信 数据产品部 架构师 《数据平台向 AI Native 的演进》

数据归档： 随着生产数据库数据量增大，对于备份和性能都带来比较严重的影响，可以通过归档的方案，可以将主库中早期不使用的数据，如早期订单或日志移动到归档库中。减少生产数据库的数据大小，提升生产数据库的性能。 数据归档是生产数据中面临的一个重要工作，在本篇文章中使用 Databend Cloud 归档 OceanBase, 同理也适用于: MySQL, TiDB, PostgreSQL, Oracle, SQL Server 等。 使用工具： db-archiver 数据存储： 用户端的 bucket 中 计算资源： Databend Cloud 按需付费

随着大数据收集和存储技术的解决，公司和企业的数据量也在不断增加，但只有将更多数据组合起来，才能产生更大的价值。本篇文章结合 Databend 在某省级大数据交易所落地后的经验，探讨对数据交易的理解及可信数据空间做一些展望。。

作者： sundy

Databend 作为新一代云原生数据仓库，提供了六百多个内置函数，满足了大部分用户的需求。然而，随着业务的增长，需求也变的日新月异，内置的函数可能无法服务用户变化的需求。在这种场景下， Databend 提供了多种用户自定义函数(UDF)实现方式，满足不同场景下的数据处理需求。

etcd 是一个分布式、高可用的键值存储系统，专为配置管理、服务发现和分布式协调而设计。它由 CoreOS 团队开发，使用 Go 语言编写，并基于 Raft 一致性算法实现数据一致性和高可用性。etcd 是 Kubernetes 等云原生生态系统的核心组件，用于存储集群的元数据和配置信息。本篇文章用于记录 kubekey 环境 etcd 故障修复。

在国内企业安全中大量公司的数据网是不允许连接外网，对于在这种环境上安装 Databend 有点麻烦，一般为了减少兼容上的问题推荐使用 docker 安装部署。

一般下载文件上传 S3 的实现流程为： 下载文件到本地盘，然后调用 s3 相关的 SDK 然后上传到 S3 中，这里的面的瓶颈很容易出现下载文件到本地盘时，出现本地盘成为瓶颈，这里使用给大家推荐 OpenDAL 可以直接写远程的 S3.

SeaTunnel 是一个非常易用、超高性能的分布式数据集成平台，支持实时海量数据同步。 每天可稳定高效地同步数百亿数据，已被近百家企业应用于生产，在国内较为普及。

Databend 是一款云原生存算分离的数据平台。

本文主要分析 SeaTunnel MySQL-CDC 及其 Sink 输出的数据格式，并探讨两者后续和 Databend 整合的可行性。

在早期的 CentOS 8 或是 OpenEubler 20 版本中启动 Databend 可能会遇到官方发布的 gnu 包无法使用的问题。 从实践上讲推荐使用 docker + host 网络直接启动，基本相当于直接启动一个 Databend 。

今天这篇文章和大家交流一下在 Databend 如何实现近实时计算这个能力。 该功能目前在客户应用场景：

• 游戏用户的实时激励，玩游戏中的奖励
• 游戏客户一场游戏结束后，下一场如何匹配队友
• 游戏结束后，本场游戏的数值展示等场景
• 数据实时推送到远端

基于 Databend 有实时计算，在实际客户落地的场景中替换大量的 flink 任务，大大简化了用户的流计算管理方面的开销。