📊 HiddenMerit Daily · Issue 7 Focus on Database Frontiers, Practical Insights for DBAs May 3, 2026 ｜ 5 Selected Global Hot Topics 01｜Oracle Releases April Critical Patch Update, Fixes 241 CVE Vulnerabilities On April 21, 2026, Oracle released its second quarterly Critical Patch Update (CPU) of the year, fixing a total of 481 security patches across 28 product families, involving 241 CVE vulnerabilities. In this update, Oracle Communications products were hit hardest (139 vulnerabilities), followed by Financial Services products (75). Key MySQL Server Vulnerabilities: CVE ID Affected Component CVSS Score Description CVE-2026-35239 DML — DML resource release defect CVE-2026-35240 Optimizer — High-privilege attacker can cause server crash/hang CVE-2026-22004 InnoDB — Problem-level vulnerability CVE-2026-22005 Optimizer — Optimizer defect can lead to denial of service — Optimizer (another) — Low-privilege attacker can exploit multi-protocol access Affected MySQL versions include 8.0.45 and earlier, 8.4.8 and earlier, and 9.6.0 and earlier. With MySQL 8.0 officially EOL, these security update risks deserve especially high vigilance. DBA Perspective MySQL 8.0 officially reached EOL on April 30, but this CPU still includes many security vulnerability fixes for the 8.0 branch. Although Oracle no longer provides routine security patches for the Community Edition after EOL, paid extended […]

Here is the corrected **fully English** version of **”HiddenMerit Daily · Issue 6″** with the remaining Chinese phrases properly translated and a full review ensuring no other Chinese characters remain. — # 📊 HiddenMerit Daily · Issue 6 > **Focus on Database Frontiers, Practical Insights for DBAs** > May 2, 2026 ｜ 5 Selected Global Hot Topics ## 01｜IBM Db2 12.1.5 Officially Announced: Vector Index + Native AI Model Integration, Aiming for Enterprise-Grade AI Data Platform On May 1, IBM officially announced that Db2 12.1.5 will be generally available on June 9, 2026. This release builds on the AI foundation of Db2 12.1, introducing several major capabilities with the goal of making Db2 a unified platform for enterprise-grade AI data. **Core Technical Highlights**: | Capability Area | Key Updates | Value Interpretation | |—————–|————-|———————-| | **Vector Search** | DiskANN-powered vector index, supporting semantic search, recommendation engines, RAG | No separate vector database needed | | **AI Model Integration** | Native integration with watsonx.ai and OpenAI-compatible models, SQL function direct invocation | Data vectorization without leaving the database | | **High Availability** | Support for >3 standby databases, cascading HADR, Pacemaker arbitration disk | Five-nines availability for cloud and hybrid environments […]

Here’s the explanation about PostgreSQL functions and rollback behavior with primary key conflicts: ## Default Behavior Demonstration “`sql — Create test table CREATE TABLE test_table ( id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(50) ); — Create function: intentionally cause a primary key conflict on the second insert CREATE OR REPLACE FUNCTION test_insert_with_conflict() RETURNS VOID AS $$ BEGIN — First insert (should succeed) INSERT INTO test_table (id, name) VALUES (1, ‘First’); — Second insert (attempts to insert existing id=1, will cause conflict) INSERT INTO test_table (id, name) VALUES (1, ‘Second’); — Third insert (will not be reached) INSERT INTO test_table (id, name) VALUES (2, ‘Third’); END; $$ LANGUAGE plpgsql; — Execute function (will error) SELECT test_insert_with_conflict(); — Query result: no data was inserted SELECT * FROM test_table; — Result is empty, all inserts were rolled back “` ## Using Subtransactions (SAVEPOINT) for Partial Rollback If you want to catch the conflict and allow other inserts to succeed, you can use subtransactions: “`sql — Create function: isolate conflicting insert using subtransaction CREATE OR REPLACE FUNCTION test_insert_with_savepoint() RETURNS VOID AS $$ BEGIN — First insert INSERT INTO test_table (id, name) VALUES (1, ‘First’); — Use subtransaction to handle potential conflict BEGIN INSERT INTO test_table […]

📊 HiddenMerit Daily · Issue 4 Focus on Database Frontiers, Practical Insights for DBAs April 30, 2026 ｜ 5 Selected Global Hot Topics 01｜Dameng DM9 Debuts at Digital China Summit: Domestic Databases Move from “Running Alongside” to “Leading” The 9th Digital China Construction Summit was held grandly in Fuzhou from April 29 to 30. Dameng Data showcased its newly released DM9 database and full-stack product matrix at the on-site experience zone. Just before the summit, Dameng officially released its next-generation core product — Dameng Database Management System DM9 — at the 2026 China Database Technology and Industry Conference. Five Core Breakthroughs: Breakthrough Area Core Capability Real-World Data Core Transaction Shared storage cluster upgrade, built on 9-node domestic servers Tested TPC-C exceeding 10,000 TPS, response time only 223ms Architecture Fusion Centralized & distributed integration, seamless scaling 1000+ node distributed cluster, recovery within 1 minute Hybrid Workload Single system supporting both transactions and analytics Construction and O&M costs reduced by half Cloud Service Lightweight multi-tenancy, online transparent migration Sensitive data fully encrypted throughout the process AI Integration Native vector search, intelligent O&M assistant Ready to use for large model applications out of the box Market Position: According to the April domestic database […]

📊 HiddenMerit Daily · Issue 1 Focus on Database Frontiers, Practical Insights for DBAs April 27, 2026 ｜ 5 Selected Global Hot Topics 01｜Oracle 23ai Introduces “Vector+Relational” Hybrid Query, AI Apps No Longer Need ETL At its London user conference this month, Oracle released a major update to AI Database, embedding vector search, no-code Agent Factory, unified memory inference engine and other capabilities directly into the database kernel. Key Updates： Vector Database Capabilities：Vector indexing for unstructured data (text, audio), can be queried jointly with transactional data (limited preview) Private Agent Factory：No-code AI Agent builder, with built-in knowledge base Agent and data analysis Agent Unified Memory Core：Low-latency inference engine, unifying vector/JSON/graph/relational data storage Deep Data Security：Row/column + Agent level data access control DBA Perspective Previously, AI applications required a separate vector database + ETL pipeline. Now Oracle sinks AI capabilities into the kernel, DBAs only need to manage one database to support transactions + analytics + RAG. The Private Agent Factory deserves special attention — DBAs need to relearn “database + Agent” permission models to prevent Agents from accessing sensitive data beyond their authority. Impact on Teams：If upgrading to 23ai, start with a “knowledge base Agent” pilot to evaluate the real cost of vector indexing on storage […]

DBA晨报·第34期｜金仓核心系统替代实战、数据库大会重磅发布、HOW 2026留存DBA新路径 为你摘取技术圈值得关注的3件事。今天是2026年4月29日，星期三。 01 国产化实战｜2026金仓分布式数据库替代纪实：高并发下零中断，QPS突破12万 近日，电科金仓官方披露了某头部省级金融清算中心核心交易系统从国外商业数据库平滑迁移至金仓分布式数据库的全过程。该案例被认为是2026年金融核心系统国产化替代的标杆实践。 项目背景：春节前的“紧急危机” 2026年春节前夕，随着“开门红”理财产品抢购活动上线，该中心的旧架构遭遇严峻考验： 瞬时并发突破历史峰值，CPU使用率曲线垂直拉升 原设计支撑5万笔/秒的架构在15分钟内彻底瘫痪 核心交易接口响应时间飙升至数秒甚至超时 更严峻的是：旧架构基于国外商业数据库，授权费用高昂且扩展性已触天花板 “不能再等了，”项目DBA老张回忆道，“必须启动核心系统的分布式数据库平滑替换方案。” 核心挑战：金融系统的“不可能三角” 对于金融核心系统而言，数据一致性、高可用性与高扩展性往往被视为难以兼得的“不可能三角”。 本次替换的核心难点在于“平滑”二字： 金融交易数据容不得闪失 T+0实时清算要求业务中断时间趋近于零 如何在不停业务、不丢数据的前提下完成迁移？ 团队选择金仓分布式数据库，因其原生分布式架构可在保证ACID特性的同时实现线性扩展，且多副本同步与自动故障切换机制为业务连续性提供了坚实保障。 迁移实战：双轨运行+灰度切换 第一步：架构重构与评估 迁移前，团队对现有业务逻辑进行了长达两周的“体检”： 使用金仓评估工具对SQL兼容性、存储过程复杂度、数据量全方位扫描 结果显示：约95%的SQL语句无需修改即可直接运行 核心交易表采用“分库分表+全局索引”架构策略 第二步：双轨运行与实时同步 团队制定了“双轨运行”策略： 旧系统继续承载业务 通过金仓实时数据同步组件，将旧库增量数据毫秒级同步至新集群 设立“双写校验”机制，实时比对两端数据一致性 第三步：流量灰度与平滑切换 2026年3月1日凌晨，切换正式拉开帷幕： 阶段 流量比例 验证要点 灰度起步 1% QPS平稳上升，响应时间<5ms 逐步放大 5% → 10% → 50% 交易成功率、数据一致性严密监控 全量切换 100% 旧系统作为热备运行48小时验证 最终，100%流量成功切换，零业务中断。 成效见证：性能飞跃与架构新生 指标 迁移后效果 峰值QPS 12万笔/秒（旧架构2.4倍） 故障切换 3秒内主备切换，业务无感知 数据增长10倍 查询响应时间依旧毫秒级 运维人力成本 降低40%以上 DBA视角 金仓2026年的这场“开年硬仗”释放了几个核心信号： 高并发可控：金融级交易场景（12万QPS、毫秒响应）已验证平滑替代能力 95%兼容：通过评估工具提前识别高风险点，迁移不再是“重新造轮子” 双轨机制：全量+增量的实时同步结合灰度切流，是大型系统“无感替换”的标准答案 对于正在规划核心系统国产化迁移的DBA，该案例提供了可复用的实战方法论：评估先行→双轨同步→灰度切换→热备验证。 02 产业回顾｜2026中国数据库技术与产业大会：达梦四款新品齐发，国产厂商份额首超国外 4月22日，以“达梦筑基 智启新元”为主题的2026中国数据库技术与产业大会在北京举行。本次大会由中国电子指导、中国软件行业协会主办、中国计算机学会数据库专委会协办、达梦数据承办。 核心数据：2025年市场规模达430.2亿元 赛迪顾问副总裁宋宇在大会上披露： 指标 数据 2025年中国数据库市场规模 430.2亿元 国产厂商市场占有率 已超越国外厂商 国产厂商排名 达梦数据保持第一 北京大学教授梅宏评价称，以达梦为代表的企业已支撑起金融、电力、交通等核心场景的规模化应用，证明中国基础软件产业在关键业务中具备了“稳得住、扛得住”的实力。 达梦四款战略新品发布 产品 定位 核心亮点 达梦数据库管理系统DM9 AI时代旗舰产品 集中式与分布式一体化，450余项新特性升级 DAMENG PAI V2.0 新一代数据库一体机 单次I/O时延从400微秒降至80微秒，20亿行大表扫描性能提升50倍以上 达梦启云数据库V4.0 云原生数据库 破解“运维低效、容灾复杂、算力割裂”三大困局 图数据库GDMBASE V4.0 图数据库 图原生+向量一体化架构 标杆案例展示 大会集中展示了国产数据库在关键领域的落地实效： 客户 应用效果 中国联通ERP系统 全栈创新升级，性能提升40%-50%，全国31省全覆盖 福州市第一总医院 8个院区核心系统改造，CPU占用率仅3%，零重大宕机 香港政务平台 “无体感”替换及AI数据精准管控 生态建设新篇章 大会期间，国产数据库产学研创新联合体正式启动，同时发布网信生态共同体暨达梦数据生态品牌“梦享会”。达梦数据董事长冯裕才表示，公司核心源代码实现100%全自主研发，未来将持续深耕AI与数据库深度融合、云原生、分布式、图计算等前沿技术，打造中国的世界级数据库品牌。 03 社区回响｜HOW 2026济南落幕：DBA职业不会被AI终结，但价值边界将被重新定义 4月27-28日，以PostgreSQL为核心的开源技术大会HOW 2026在济南举办。作为第34期的特别观察，我们将目光投向大会关于“DBA职业未来”的深度对话。 AI正在“碾平”专用向量数据库赛道 2023年被视为PostgreSQL AI化的分水岭。ChatGPT发布后RAG浪潮兴起，pgvector扩展恰逢其时。 独立开源贡献者冯若航在大会上指出：“PG用扩展方式，以30年成熟内核+增量功能，实现了对专用向量数据库赛道的弯道超车。” “数据库不是海马体，而是AI的整体状态平面”——PG有向量、全文检索、地理空间、图、时序等引擎，共同构成AI的完整数据底座。 DBA职业的未来：淘汰与新生并存 关于DBA是否会被AI取代，大会嘉宾给出了更务实的答案： 佰晟智算CEO白鳝：DBA脑子里还有知识的时候，是不会马上被蒸馏完的。我们必须往前走，保有被持续蒸馏的价值。简单一线工作AI能做得很好，但DBA的价值正在从“执行”转向“经验沉淀”。前几天我看到一个公司，他们的运维团队都在写Skills，甚至做了KPI要求，叫知识资产化——这是AI给DBA带来的正向改变。 前PG中文社区主席萧少聪：DBA分两种。第一种从数据库底层架构学习过来，听到AI会兴奋——脏活累活不用干了，去解决更有意义的问题。第二种只会敲命令、做备份恢复，遇到问题就束手无策，这样的DBA肯定没活路了。面对AI不要慌，回到最基础的《数据库系统概论》，学清楚数据库底层逻辑。AI是最好的老师——可以天天陪伴，用我们能理解的语言来教。 冯若航：AI冲击最大的是中间这一部分。最顶尖的专家依然很有价值——品位、判断力无法替代。100%会被替代的是运营性的操作知识。如果我要招人，只招两类：一类是能驱动AI Agent去干活的老司机；一类是聪明的实习生，还是一张白纸，有无限可能。 结构性优势：DBA的“反攻”机会 冯若航还提出了一个犀利观点：DBA相比前后端工程师有一个结构性优势——在整个IT技术栈里，数据库是非常硬核的部分。一个对数据库有深度了解的DBA，现在用AI Agent去做前后端开发是相对容易的。 “我们应该抓住这个优势，在这个机会窗口利用好它，打造全栈产品。” DBA视角 HOW 2026对DBA生存现状的讨论给出了更清晰的路线图： 危险区：只掌握常规运维技能、无法解决复杂问题的DBA。AI已经能以5分钱到1毛2的成本分析一份AWR报告，此类岗位的溢价空间正在归零。 安全区： 从“操作型DBA”转向“架构型DBA” 学习知识资产化：把经验沉淀为Skills/工具 成为AI+DBA复合型人才 结构性机遇：DBA对底层数据库的深度理解，使其具备了用AI Agent做全栈开发的独特优势。 正如一位专家的总结：“AI不会完全取代DBA，但会使用AI的DBA将取代不会使用AI的DBA。” 📌 本期结语：金仓金融核心系统替代实战，12万QPS零中断迁移，验证国产数据库高并发承载能力；2026数据库大会发布430.2亿市场规模数据，达梦四款新品齐发，国产份额首超国外；HOW 2026济南落幕，DBA不会消失，但需从“操作型”向“架构型+AI复合型”转型。祝各位DBA今日工作顺利！ DBA晨报·第34期｜2026年4月29日

DBA晨报·第33期｜Oracle+Google AI数据库Agent发布、达梦四款新品详解、PG 19内核REPACK解读 为你摘取技术圈值得关注的3件事。今天是2026年4月28日，星期二。 01 战略合作｜Oracle与Google Cloud发布AI数据库Agent：自然语言交互，企业数据查询进入对话时代 4月22日，Oracle与Google Cloud宣布扩大合作伙伴关系，联合发布Oracle AI Database Agent for Gemini Enterprise，这是一款支持用自然语言与企业数据进行交互的AI工具。 核心能力 能力维度 说明 自然语言查询 用户可使用日常英语提问，无需编写SQL语句 数据库层AI注入 AI能力直接应用于数据库层，而非外部服务调用 严格数据治理 保持企业级安全管控，敏感信息持续受保护 上下文感知Agent 支持复杂的Agentic工作流 应用场景 收入趋势分析：自然语言提问“上季度各区域收入变化”，自动生成查询 运营指标监控：随时询问关键运营数据 业务流程自动化：结合AI Agent实现端到端自动化 早期采用者 全球领先的组织已开始采用这些能力： 客户 应用方式 Worldline（支付服务商） 在Google Cloud上使用Oracle Exadata服务，支撑全球级高吞吐、低延迟交易处理 AI Shift（日本AI子公司） 利用新Agent帮助企业打通数据与可操作智能的鸿沟，加速营销、客服等场景决策 DBA视角 Oracle与Google Cloud的深度合作标志着数据库巨头与云厂商从竞争走向协同进入新阶段。对于DBA而言： 自然语言查询的普及可能改变数据访问模式——业务用户可直接提问，减少对DBA的SQL编写依赖 但底层优化仍然关键：AI生成的SQL可能存在性能问题，仍需DBA介入调优 多云战略：Oracle数据库在Google Cloud上的原生支持，为企业提供了更多云选择 建议关注该Agent的SQL生成质量，以及与企业现有数据治理体系的集成能力。 02 新品详解｜达梦数据发布四款战略新品：DM9领衔，全面拥抱AI原生数据库时代 4月22日，在2026中国数据库技术与产业大会上，达梦数据集中发布了四款战略新品，全面覆盖集中式、分布式、云原生、一体机、图数据库等核心场景。 市场背景 赛迪顾问副总裁宋宇在大会上披露：2025年中国数据库市场规模达430.2亿元，国产厂商市场占有率已领先国外厂商，达梦数据保持国产厂商第一名。 北京大学教授梅宏评价称，以达梦为代表的企业已支撑起金融、电力、交通等核心场景的规模化应用，证明中国基础软件产业在关键业务中具备了“稳得住、扛得住”的实力。 四款战略新品一览 产品 定位 核心亮点 达梦数据库管理系统DM9 AI时代旗舰产品 集中式与分布式一体化架构，内置数据库设计智能体和运维智能体；450余项新特性升级；100%核心源代码自主研发 DAMENG PAI V2.0 新一代数据库一体机 IOPS起步1200万，向量数据检索性能提升超10倍，20亿行大表扫描性能提升超50倍，单次I/O时延降至80微秒 达梦启云数据库V4.0 云原生数据库 AI智能运维（参数调优、根因分析、SQL优化、自动扩容）、跨云跨芯混合容灾、异构算力统一调度 图数据库GDMBASE V4.0 图数据库 图原生+向量一体化架构，十亿级点边混合检索<500ms，检索召回率提升30%，幻觉率降低60%，支撑超千亿级别图数据存储 DM9核心技术能力深潜 架构一体化：一套代码根，两种部署模式（集中式/分布式），极大降低企业数字化转型门槛。 高可用增强：达梦自治容灾集群实现自动故障感知与自愈切换。 多租户技术：租户级的数据和负载可整体在线搬迁上云、下云。 AI融合：支持向量与多模，内置数据库设计智能体和运维智能体。 AI战略发布 达梦数据副总经理冯源发布了企业全新AI战略，从OLAP和OLTP两大市场进行展望。经过数十年研发投入，达梦数据已在大规模分布式数据库系统、多模态数据库技术、多租户能力、内存键值数据库、实时同步系统、图数据库等多项技术上有了深厚积累。 标杆应用成果 客户 应用效果 中国联通ERP系统 全栈创新升级，性能提升40%-50%，全国31省业务全覆盖 福州市第一总医院 8个院区核心系统改造，CPU占用率仅3%，零重大宕机 香港政务平台 “无体感”替换及AI数据精准管控，推动国产数据库落地香港相关部门 生态建设 会上正式启动国产数据库产学研创新联合体，同时发布网信生态共同体暨达梦数据生态品牌“梦享会”。 DBA视角 DM9的正式发布标志着国产数据库头部厂商全面进入“AI原生”竞争阶段。建议DBA关注： 技术路线：DM9的“集中式+分布式一体化”架构理念 AI能力：内置智能体和运维智能体的实际效果 生态成熟度：“梦享会”生态品牌发布，达梦正从产品型公司向平台型公司转型 达梦数据董事长冯裕才表示，公司核心源代码实现100%全自主研发，未来将持续深耕AI与数据库深度融合、云原生、分布式、图计算等前沿技术，打造中国的世界级数据库品牌。 03 版本前瞻｜PostgreSQL 19内核化REPACK：自治索引填补最后拼图，表膨胀治理进入新时代 PostgreSQL 19开发周期已于2026年4月8日正式功能冻结，预计2026年9月正式发布GA版本。多位PG技术专家近期对PG 19的核心特性进行了解读。 核心亮点：REPACK CONCURRENTLY进入内核 历史痛点：PostgreSQL没有Undo回滚段，所有垃圾都放在数据文件里，需要不断做垃圾回收（VACUUM）。一旦表膨胀，存储成本上升、查询性能下降。此前只能通过第三方pg_repack插件解决。 PG 19方案：将REPACK CONCURRENTLY做到内核里，以后可以很放心地使用，不用担心第三方工具的兼容和维护问题。 其他关键特性 1. 图查询：AI Agent标配能力 AI时代，Agent会积累大量记忆并连接外部知识库，这些数据往往是树状或图结构。此前PG只能提供向量搜索、关键词搜索，企业需要额外搭建图数据库，导致数据重复和同步复杂。 PG 19将图查询功能引入内核，在AI场景存储记忆、存储外部知识库方面提供了原生支持。“将来的AI应用在使用数据库的时候，都可能把这块功能给用起来。” 2. VACUUM性能优化 当一个大表有很多索引时，此前每个索引是顺序地做垃圾回收。PG 19的autovacuum可以并行地对多个索引同时做垃圾回收，大大缩短垃圾回收总时间。 3. STANDBY WAIT FOR：解决读写分离一致性问题 读写分离场景下，只读库不知道回放进度，可能未同步主库的最新写入，导致查询结果不一致。以前只能把压力压到主节点。 PG 19的WAIT FOR特性，可以在做读写分离时预判只读节点是否已同步之前写入的事务，检查回放进度LSN，回放到了再将请求转发给只读节点。 4. 逻辑复制功能完善 支持复制序列（SEQUENCE），此前这一功能是缺失的。 企业升级策略 专家建议遵循“痛点驱动升级”原则： 场景 建议版本 理由 云部署 + 大I/O操作 PG 18 异步I/O带来巨大性能提升 表膨胀困扰 PG 19 内核级REPACK更稳定、更放心 AI Agent + 知识图谱 PG 19 原生图查询能力 传统企业 暂缓升级 等到有明确痛点再升级 DBA视角 PG 19将REPACK能力内核化，是DBA治理表膨胀的“官方解决方案”。结合图查询和VACUUM并行化，PG 19在AI场景和运维效率上都迈出了重要一步。 建议：对于正在构建AI Agent应用的团队，PG 19的图查询能力值得重点关注；对于饱受表膨胀困扰的生产环境，PG 19成熟后可考虑升级。 📌 本期结语：Oracle与Google Cloud联合发布AI数据库Agent，自然语言查询时代加速到来；达梦数据四款新品齐发，国产数据库头部厂商全面拥抱AI原生；PG 19内核化REPACK解决表膨胀痛点，图查询为AI Agent铺路。祝各位DBA今日工作顺利！ DBA晨报·第33期｜2026年4月28日

DBA晨报·第32期｜MySQL 9.7 LTS即将发布、国产数据库头部厂商格局变化、DBA职业警钟 为你摘取技术圈值得关注的3件事。今天是2026年4月27日，星期一。 01 版本前瞻｜MySQL 9.7 LTS重磅来袭，社区协作进入新时代 在即将到来的MySQL活动季中，MySQL 9.7 LTS将成为焦点话题。4月29日，在日本名古屋举办的OSC 2026及MySQL日本协会在线研讨会上，将深入解读这一即将发布的长期支持版本。 活动预告 活动 时间 核心议题 OSC 2026 Nagoya 4月29日 16:15-17:00（日本时间） MySQL的下一篇章：社区协作增强 & MySQL 9.7 LTS新特性 MyNA在线研讨会 4月27日 19:00（日本时间） MySQL 9.7 LTS解读 + 社区协作未来方向 9.7 LTS核心看点 MySQL社区近期经历了重要变革——MySQL独立基金会正式成立，Oracle承诺将原本企业版/HeatWave专有的向量功能引入社区版，并提高开发透明度。 9.7 LTS将重点聚焦： 社区协作增强：Oracle承诺开启“新时代”路线图，社区对决策有更多可见性 开发者体验：更多功能向社区版开放 AI能力集成：向量检索等AI功能可能成为LTS版本标配 DBA视角 MySQL 8.0已于2026年4月30日结束生命周期，升级至8.4 LTS或9.7 LTS成为必然选择。9.7 LTS将是首个融入基金会治理模式的长期支持版本，值得关注： 升级路径：从8.0可直接升级至9.7，但建议先在测试环境验证 AI能力：若向量检索等能力正式进入社区版，MySQL在AI应用场景的竞争力将显著提升 生态变化：基金会成立后的社区活跃度变化，需持续观察 建议DBA参加4月27日/29日的线上活动，获取9.7 LTS的一手信息。 02 国产动态｜2026信创数据库产业跟踪：三强格局稳固，AI运维降低DBA门槛 根据最新的行业分析报告，2026年国产数据库市场正从“概念验证”进入“规模化落地”阶段，行业格局与商业模式均发生深刻变化。 市场规模与竞争格局 指标 数据 关键领域渗透率（政务/金融/能源） 超40% 关系型数据库国产化占比 首次突破50% 2026年目标规模 90.1亿美元 头部通用型厂商份额 预计3-5家占约60% 达梦数据在2026中国数据库技术与产业大会上披露：2025年中国数据库市场规模达430.2亿元，国产厂商市场占有率已领先国外厂商，达梦数据保持国产厂商第一名。 竞争格局特点： 头部集中：增量市场份额主要流向达梦、OceanBase、金仓等头部厂商 腰部承压：中小厂商面临价格压力，行业处于洗牌阶段 细分赛道机会：图数据库、时序数据库、多模数据库等仍有小而美厂商生存空间 技术路线：分布式与集中式融合 2026年的行业共识是混合架构： 场景 推荐架构 理由 超高并发、海量数据 分布式 互联网级并发、弹性扩容 零容错核心交易 集中式 银行账户、证券结算，稳定性大于一切 头部厂商已实现同一内核支持OLTP与OLAP混合负载，客户可根据业务场景自主选择。 AI驱动运维革命 核心观点：数据库厂商的核心隐性成本是人力成本——中大型客户往往需要配备多名DBA驻场。突破路径是用AI降低运维成本： AI自动调优：智能索引推荐、参数自适应 故障自愈：自动诊断、自动恢复 运维成本下降：低价值人力投入减少，释放人力资源投入更高价值工作 一篇行业分析的“你可能会失去什么”部分指出，大型企业DBA团队正在经历结构性调整。 DBA视角 国产数据库产业变化对DBA职业的影响深远： 技能转型：AI运维工具成熟后，DBA需从“日常巡检”转向“架构设计+调优专家” 选型参考：头部厂商生态更完善，职业发展空间更大 迁移机遇：2026-2027年核心系统迁移进入高峰期，具备异构迁移能力的DBA需求旺盛 有分析指出，一位DBA如果只掌握单一数据库运维而缺乏架构设计能力，在未来1-3年内面临的风险值得关注。 03 职业警钟｜甲骨文裁员3万：47人DBA团队仅留3人，AI正在取代数据库管理员？ 近期，甲骨文公司裁员3万人的消息在行业内引发巨大震动。这次裁员不是被动收缩，而是主动的战略换血——甲骨文2026财年三季报显示营收超170亿美元、净利润37亿美元，均同比增长20%以上，创下历史最好业绩。 裁员核心数据 团队 原有人数 裁撤人数 保留人数 优化比例 DBA团队 47人 44人 3人 93.6% 公司整体 约16.7万 3万 约13.7万 18% 被裁撤的44名DBA主要是中层运维管理、常规数据库岗位，仅保留3名核心架构师负责AI系统的管控与优化。甲骨文CEO萨弗拉·卡兹在内部讲话中说：“我们需要的是能直接创造算力价值的人，而不是坐在中间负责汇报的人。” 这不是孤例 全球科技巨头正在不约而同地做同一件事：砍中层、换AI。 公司 裁员规模 核心逻辑 ASML 约1,700人 失去敏捷性，精简信息技术部门架构 亚马逊 1.6万人 减少组织层级，清除官僚主义，适配AI时代 这些公司裁员的共同特点：不是活不下去，而是日子过得越好，越要砍掉臃肿的中间层，把资源聚焦到核心研发和创新。 AI能做DBA的哪些工作？ 根据甲骨文的实践，AI系统已能承接DBA团队的94%日常工作： 24小时数据监控 故障排查与性能优化 日常运维需求处理 零失误、不轮班 DBA视角：警钟还是趋势？ 这是所有DBA必须面对的现实问题： 1. 哪些DBA岗位最危险？ 仅掌握常规运维技能的DBA 处理重复性、流程化工作的岗位 缺乏架构设计和AI调优能力的中层管理 2. 哪些DBA岗位更安全？ 核心架构师：负责AI系统的管控与优化 迁移专家：拥有异构数据库迁移实战经验 AI调优专家：能用AI工具提升数据库效率 深度性能优化工程师：能解决AI无法处理的疑难杂症 3. 职业转型方向 从“操作型DBA”转向“架构型DBA” 学习AI运维工具，成为“AI+DBA”复合型人才 深耕细分领域（如分布式数据库调优、HTAP架构设计） 正如一位分析师的评论：“AI不会完全取代DBA，但会使用AI的DBA将取代不会使用AI的DBA。” 📌 本期结语：MySQL 9.7 LTS即将发布，基金会治理后的首个LTS版本值得关注；国产数据库市场渗透率超40%，AI运维正在降低DBA门槛；甲骨文DBA团队93.6%的裁员比例，为所有数据库从业者敲响了警钟——AI时代，不进则退。祝各位DBA今日工作顺利！ DBA晨报·第32期｜2026年4月27日

DBA晨报·第31期｜PostgreSQL列存引擎性能飙升10倍、达梦DM9正式发布、Xata开源分支化Postgres平台 为你摘取技术圈值得关注的3件事。今天是2026年4月26日，星期日。 01 开源工具｜PostgreSQL列存扩展storage_engine 1.0.7发布：聚合查询性能飙升10倍，存储空间压缩3-5倍 4月23日，PostgreSQL社区正式发布了storage_engine 1.0.7扩展，为PostgreSQL带来了列式压缩存储和行式批量压缩存储两种高性能表访问方法（Table Access Methods），大幅增强PostgreSQL在分析型负载和HTAP场景下的能力。 核心特性一览 storage_engine扩展提供了两个核心表访问方法： 访问方法 核心能力 适用场景 colcompress 列式压缩存储 + 向量化执行 + 块级min/max过滤 + 并行扫描 + MergeTree-like排序 分析型负载、数据仓库 rowcompress 行式批量压缩 + 并行扫描 + DELETE/UPDATE支持（删除位图） + LRU解压缓存 HTAP混合负载 性能基准数据 项目官方GitHub页面披露了在PostgreSQL 18上的测试数据（100万行串行测试）： 指标 相比传统Heap存储 说明 聚合查询速度 最高提升10倍 得益于列存储+向量化执行 存储空间 压缩3-5倍 列式压缩+批量压缩双重效果 GIN/JSONB查询 完全支持 与原生功能兼容 技术亮点解读 colcompress（列压缩存储）： 采用列式存储，同一列数据连续存放，大幅提升分析查询的I/O效率 向量化执行：批量处理数据，减少函数调用开销 块级min/max索引：扫描时自动跳过不包含目标数据的数据块 MergeTree风格排序：可指定排序键优化特定查询模式 rowcompress（行压缩存储）： 批量压缩：以行组为单位进行压缩，兼顾压缩率和访问性能 删除位图：支持DELETE/UPDATE操作，不破坏压缩结构 LRU解压缓存：热点数据自动缓存在内存中 版本兼容性 PostgreSQL版本 支持状态 16 ✅ 支持 17 ✅ 支持 18 ✅ 支持 19 即将支持 GitHub仓库：https://github.com/saulojb/storage_engine DBA视角 storage_engine是PostgreSQL生态中近年来最重要的存储引擎扩展之一: HTAP能力补全：此前PostgreSQL在OLTP场景已经成熟，但分析型负载需要依赖外部工具（如ClickHouse）或复杂的分区方案。storage_engine让PostgreSQL在单一实例中具备了列存储能力，覆盖了更多HTAP场景 MySQL用户迁移：对于从MySQL迁移到PostgreSQL的团队，以往担心PG没有类似ClickHouse的列存方案，现在有了开源选择 测试建议：建议在分析型负载场景中评估colcompress的实际性能提升，并测试与现有应用（触发器等）的兼容性 column存储并非银弹——OLTP点查场景仍应使用传统堆存储或rowcompress。建议对读多写少的大表进行POC测试，验证压缩效果和查询加速比。 02 产业盛会｜2026中国数据库技术与产业大会：达梦DM9正式发布，2025年市场规模达430.2亿元 4月22日，以“达梦筑基 智启新元”为主题的2026中国数据库技术与产业大会在北京隆重举行。大会由中国电子指导、中国软件行业协会主办、中国计算机学会数据库专委会协办、达梦数据承办，汇聚政产学研用各界超千位嘉宾。 市场数据重磅披露 赛迪顾问副总裁宋宇在大会演讲中披露： 指标 数据 2025年中国数据库市场规模 430.2亿元 国产厂商市场份额 已领先国外厂商 国产厂商排名 达梦数据保持第一 达梦四款战略新品发布 达梦数据在大会上集中发布了四款战略新品，全面覆盖集中式、分布式、云原生、一体机、图数据库等核心场景： 产品名称 定位 核心亮点 达梦数据库管理系统DM9 AI时代旗舰产品 集中式与分布式一体化架构，内置数据库设计智能体和运维智能体；450余项新特性升级 DAMENG PAI V2.0 新一代数据库一体机 IOPS起步1200万，向量数据检索性能提升超10倍，20亿行大表扫描性能提升超50倍，单次I/O时延降至80微秒 达梦启云数据库V4.0 云原生数据库 AI智能运维、跨云跨芯混合容灾、异构算力统一调度 图数据库GDMBASE V4.0 图数据库 图原生+向量一体化架构，十亿级点边混合检索<500ms，支撑超千亿级别图数据存储 AI战略全面发布 达梦数据副总经理冯源发布了企业全新AI战略： 智能优化：AI驱动的查询优化，自动学习负载特征 自治运维：故障预测、自动诊断、一键修复 大模型融合：支撑RAG、向量检索等AI工作负载 达梦数据董事长冯裕才表示，公司核心源代码实现100%全自主研发，未来将持续深耕AI与数据库深度融合、云原生、分布式、图计算等前沿技术。 专家观点与生态建设 北京大学教授梅宏：当前人工智能的本质可归纳为“数据驱动智能、计算实现智能”。以达梦为代表的企业已支撑起金融、电力、交通等核心场景的规模化应用，证明中国基础软件产业在关键业务中具备了“稳得住、扛得住”的实力。 中国计算机学会数据库专委会主任周傲英：人工智能的深度渗透正在重构数据库技术边界。国产数据库基本完成“可用”目标，但要实现“好用、耐用、智用”，仍需突破核心技术差距、高端人才供给、产学研转化等挑战。 中国电子副总经理王桂荣：坚持开源开放，不做封闭“全家桶”，联合上下游伙伴推动产业从“产品可用”向“生态好用”跨越。 产学研创新联合体启动：大会期间正式启动“国产数据库产学研创新联合体”，同时发布网信生态共同体暨达梦数据生态品牌“梦享会”。 标杆应用案例 案例 规模/效果 中国联通ERP系统 完成全栈创新升级，性能提升40%-50%，覆盖全国31省 福州市第一总医院 8个院区核心系统改造，CPU占用率仅3%，零重大宕机 香港政务平台 集成达梦数据库，实现“无体感”替换及AI数据精准管控 DBA视角 DM9的正式发布标志着国产数据库头部厂商全面进入“AI原生”竞争阶段： 技术路线：关注DM9的“集中式+分布式一体化”架构，以及AI智能体在数据库内核的嵌入 生态建设：“梦享会”生态品牌发布，达梦正从产品型公司向平台型公司转型 选型参考：2025年430.2亿市场规模、国产厂商市场份额领先，国产数据库已成为核心场景的现实选择 对中国数据库DBA而言，达梦、OceanBase、金仓三强格局进一步稳固，建议关注各厂商在AI融合方向的技术路线差异。 03 开源生态｜Xata正式开源核心平台：PostgreSQL存储层分支技术现已Apache 2.0许可 Xata公司近日宣布，将其PostgreSQL平台的核心技术Xata OSS正式开源，采用Apache 2.0许可证。这意味着开发者可以自由使用、修改和部署Xata的数据库分支技术。 核心开源能力 Xata OSS带来了PostgreSQL生态中独特的存储层能力： 能力 说明 写时复制分支 存储层实现秒级数据库克隆，不影响性能 分支自动休眠 非活动分支自动缩容至零，节省资源成本 标准PostgreSQL兼容 底层仍是标准PostgreSQL，无锁定风险 技术价值 传统PostgreSQL创建数据库副本通常需要pg_dump+恢复或文件系统快照，大型数据库可能需要数分钟到数小时。Xata通过在存储层实现写时复制（Copy-on-Write），实现了秒级克隆： 开发测试加速：为每个PR/功能分支快速创建独立数据库环境 CI/CD集成：测试前创建快照，测试后自动销毁 灾难恢复演练：克隆生产环境进行恢复测试 社区反应 PG社区对此表示热烈欢迎： “存储层分支” 被视为PostgreSQL在高可用和开发效率方面的重要补充 可能会催生更多基于Xata OSS的托管服务和企业级工具 Xata OSS的开源为自建PostgreSQL分支/克隆能力提供了新的选择 DBA视角 Xata OSS的开源对于希望提升开发效率和数据库管理水平的团队具有实际价值： 开发流程优化：可以为每个功能分支创建独立的数据库环境，避免多团队共享数据库产生的相互干扰 测试效率提升：测试前秒级创建生产数据副本，测试后自动释放 CI/CD集成：数据库环境管理可以完全自动化 评估路径：建议在测试环境验证Xata OSS的分支性能和写时复制开销，小团队应考虑其运维复杂性 📌 本期结语：PostgreSQL storage_engine列存扩展带来10倍查询加速，填补PG分析型负载能力缺口；达梦DM9及四款新品正式发布，2025年市场规模达430.2亿元，国产厂商份额领先；Xata开源分支化PG平台，存储层写时复制能力为开发测试效率带来范式革新。祝各位DBA周末愉快！ DBA晨报·第31期｜2026年4月26日

### 第十期：性能监控与调优方法论 —— 从等待统计到DMV分析 #### 1. 性能优化的核心思维：基于证据，而非直觉 **三个关键转变**： | 从 | 到 | |—-|—-| | “我觉得这里慢” | “等待统计显示这里花了X%时间” | | “重启一下试试” | “定位具体瓶颈类型（CPU/IO/网络/锁）” | | “加个索引吧” | “分析执行计划+等待类型后再决定” | **核心方法论**：**Waits and Queues**（等待与队列） – SQL Server 的性能问题最终都会表现为**等待**（某个资源不可用） – 找出TOP等待类型 → 定位瓶颈资源 → 针对性优化 #### 2. 等待类型分类与解读 **等待类型三大类**（按可优化性排序）： | 类别 | 定义 | 典型等待 | 处理方向 | |——|——|———-|———-| | **资源等待** | 等待CPU、内存、I/O等硬件资源 | WRITELOG, PAGEIOLATCH_*, SOS_SCHEDULER_YIELD | 升级硬件或优化使用方式 | | **锁等待** | 等待锁释放 | LCK_M_* | 优化查询、索引、隔离级别 | | **外部等待** | 等待外部应用或网络 | OLEDB, BROKER_*, PREEMPTIVE_* | 检查外部依赖 | **TOP 10 常见等待类型速查**： | 等待类型 | 含义 | 最常见原因 | 针对性排查 | |———-|——|————|————| | PAGEIOLATCH_SH | 等待从磁盘读页到内存 | 内存不足，或缺失索引导致大量物理读 | 检查缓冲池命中率，检查缺失索引 | | WRITELOG | 等待日志写入磁盘 | 事务提交频繁，日志磁盘慢 | 批量提交，日志盘换SSD，检查磁盘队列 | | LCK_M_X | 等待排他锁 | 长事务、锁升级、并发写冲突 | 查sys.dm_tran_locks，优化长事务 | | SOS_SCHEDULER_YIELD | 自愿让出CPU（等待调度）| CPU压力大，查询未优化 | 检查CPU使用率，优化高代价查询 | | ASYNC_NETWORK_IO | 等待客户端接收数据 | 客户端处理慢，网络慢 | 检查客户端应用，网络带宽 | | PAGELATCH_EX | 等待页闩锁（内存结构）| tempdb竞争（PFS/GAM/SGAM页）| tempdb增加文件，使用分区表 | | CXPACKET | 等待并行查询同步 | 并行查询的不均衡分布 | 调整MAXDOP，优化倾斜数据分布 | | BACKUPTHREAD | 等待备份完成 | 备份任务占用资源 | 维护窗口做备份，调整备份压缩 | | LOGBUFFER | 等待日志缓冲区空间 | 日志生成过快，磁盘跟不上 | 增大日志文件，优化大事务 | | MEMORY_ALLOCATION_EXT | 等待内存分配 | 内存压力，大查询需要内存授予 | 调整max server memory，优化大排序/哈希 | **查询当前等待统计**： -- 查看自上次重启以来的等待累积 SELECT wait_type, waiting_tasks_count, wait_time_ms, &#x20; max_wait_time_ms, signal_wait_time_ms, &#x20; […]