再拖一周，你的数据库设计可能就要被同事偷偷重写了——免费工具DrawDB已经悄悄拿下3.2万Star，连不敲代码的产品经理都能三分钟画完ER图。

别急着关掉，这不是又一篇“神器”广告。

真正让人心里咯噔一下的，是评论区里那句高赞：“以前用Visio画个图得开三台虚拟机，现在浏览器一拉就能交差。”这句话把多少人的痛点直接拍在桌上：装软件、配环境、等授权、导格式，每一步都在消耗本来就不多的耐心。

DrawDB把门槛砍到只剩一个网址。

打开页面，左侧是表，右侧是字段，像拼积木一样拖进去就行。

2025 年 Agent 技术持续演进，已从简单任务处理向具备独立规划、协作能力的智能系统转变。文章从系统设计视角出发，先梳理 Agent 的核心定义与架构框架，再深入分析决定其能力上下限的关键因素 ，最后还分享了构建类 Manus Agent 系统所需的前后端技术栈，为 Agent 产品开发与研究提供参考。

向量搜索：从基础到进阶，开启智能检索新篇章

对于初学者来说，理解向量搜索与传统 MySQL 分词后 OR 匹配单个词的区别与联系，是踏入这一领域的关键。本文将详细阐述两者的相似点与本质差异，并深入解释向量搜索为何以此命名，过程中穿插小代码和数学公式辅助理解。

一、相似点：基于 “词” 匹配内容

你想过吗，你手机里的每一个App、浏览器里的每一个标签页，甚至太空中的探测器，肚子里可能都跑着同一个数据库——它叫SQLite。

它的诞生，完全源于一次无奈的“背锅”

很多人在之前讨论最早的计算机的文章中有这样的回复：

那么咱们今天就来扒一扒最早的计算机到底是个啥，这东西有哪些是现在的计算机不能企及的，又有哪些部分是现代计算机早已经远远超越的。

首先要说的是——ENIAC作为世界上第一台真正意义上的电子计算机，其工作原理和今天的计算机既有传承，也有巨大差异。它并不是靠“存储程序”来运行的，而是依赖上万个真空管、继电器和电缆，通过物理插接和开关配置来定义运算路径。

作者：了哥

演示主题：AI 进行数据库设计以及做数据分析

数据库优化这块，很多做独立站的朋友都觉得很玄乎，其实掌握几个核心点就够用了。今天分享一些我在实际项目中积累的经验。

先说个真实案例。去年帮一个做服装的客户优化独立站，他们反馈网站经常卡顿，特别是产品搜索功能慢得要命。我检查后发现，他们的产品表有十几万条记录，但搜索时没有用索引，每次都是全表扫描

这种问题在独立站中其实挺常见的。很多建站平台的默认配置并不适合大量产品数据，需要针对性优化。

说起数据库，玩 Docker 应用时，大家相常见的一般是 MySQL / MariaDB、PostgreSQL、以及一些轻量项目里用到的 SQLite。

Redis会在相对较新的项目中出现，但因为并不属于同类，就暂且略过。

在互联网大厂的后端架构中，Kafka 是一个高频出现的组件 —— 它既被用来处理千亿级别的日志采集，也被用于订单系统的异步通信，甚至在部分场景下承担着数据存储的角色。这就让很多 Java 开发者产生困惑：Kafka 到底是数据库，还是中间件？ 要搞清楚这个问题，我们需要从技术本质、核心特性和实际应用场景三个维度拆解，结合大厂真实案例，才能得出准确结论。

行存储 vs 列存储：把数据摆成两排，结果天差地别

想象你走进一家图书馆。

行存储的做法是：把同一本书的每一页按顺序钉在一起，整本书整整齐齐塞进书架。

列存储的做法是：把所有书的第一页抽出来放一起，第二页放一起，第三页放一起……像扑克牌洗牌一样重新码放。