首页/博客/工业时序数据中台架构演进：从 IoTDB + MySQL 到去 DWD 层简化实践数据库工业时序数据中台架构演进：从 IoTDB + MySQL 到去 DWD 层简化实践掘金2026-10-07 06:050 次浏览在钢铁轧钢全流程数据采集项目中，我们将传统 ODS/DWD 双层架构重构为 ODS 直查 IoTDB，查询性能提升 4.75 倍，ETL 耗时从 5 分钟降到 30 秒。原文：https://juejin.cn/post/7693358476032819210我的收藏上一篇跨平台移植：把一个Mac终端搬上 Windows 学到的七件事下一篇Personal AI Agent 架构实战：Memory、权限、跨 App 与本地/云端设计相关文章英特尔 FCLGA1954 平台落地先声：W980、Z970 主板现身海关舱单记录IT之家 11 月 2 日消息，根据纽佰德 (NBD) 收集的数据，1 款 W980 主板、2 款 Z970 主板现身该第三方海关舱单数据库，显示主板制造商正为英特尔酷睿 Ultra 4000S "Nova Lake S" 处理器和配套的 0IT之家SpringBoot自动配置的坑，这次终于爬出来了"为什么我的配置总是不生效？明明里写对了，却还是连上了内存数据库？"——这是我上个月在生产环境灰度发布时遇到的噩梦。一个简单的数据库配置，让整个新版本服务悄无声息地连上了本地H2，导致线上查询全部返回0掘金云栖实录｜让每一次查询只触达自己的数据：阿里云 Elasticsearch Agent 引擎版重构多租户 AI 搜索基础设施本文系统介绍阿里云如何以对象存储、租户级检索和无状态计算，应对 Agent 应用带来的海量独立检索空间、冷热负载悬殊与持续增长的数据规模。0掘金百亿数据写入 MySQL：空间降维 × IO 降维 × 工程兜底核心思想与方法论 三者关系：空间降维解决天花板，IO 降维把每一块分片压榨到极限，工程兜底守住数据正确性的底线0掘金写好的 Skill 如何让整个团队复用？Snowflake CoCo 打通共享与治理流程 ｜ 技术实践2026 年，智能体将在企业级应用中取得哪些实质性突破？ 点击下载 "《2026 年 AI 与数据发展预测》白皮书，获悉专家一手前瞻，抢先拥抱新的工作方式！ 如果你使用过 CoCo（Snowflake 的智能体 AI 助手，原名 Corte0InfoQ 推荐1亿条向量内存降95.4%，延迟降80%：金仓AI原生内核真能解决RAG痛点？外硬挂向量数据库，导致数据流转慢、一致性难保证、内存开销巨大。本文深度拆解电科金仓刚发布的AI数据库，从“数据不出库”的底层机制出发，探讨原生融合架构如何干掉外挂链路，以及降内存、低延迟背后的真实技术0掘金
