一文辨析：数据仓库、数据湖、湖仓一体
本文深入解析数据仓库、数据湖与湖仓一体的技术原理与适用场景。数据仓库结构严谨、查询高效，适合处理结构化数据；数据湖灵活开放，支持多模态数据，但治理难度高；湖仓一体融合两者优势，实现低成本存储与高效分析，适合大规模数据场景。文章结合企业实际需求，探讨如何选择合适的数据架构，并提供湖仓一体的落地迁移策略，助力企业提升数据价值。
使用MYSQL Report分析数据库性能（上）
最终建议：当前系统是完美的读密集型负载模型，优化重点应放在减少行读取量和提高数据定位效率。通过索引优化、分区策略和内存缓存，预期可降低30%的CPU负载，同时保持100%的缓冲池命中率。建议每百万次查询后刷新统计信息以持续优化
一文带你讲透数据仓库分层！
在数据处理中，常遇到数据混乱、指标不一致、开发排期长等问题，根源往往在于数据分层设计不合理。本文详解数据仓库分层（ODS、DWD、DWS、DM、APP等），阐述其在数据清洗、整合、管理及应用中的关键作用，帮助提升数据质量、减少重复开发、增强系统扩展性，从而高效支撑业务决策。
如何开发研发项目管理中的需求管理板块？（附架构图+流程图+代码参考）
本文探讨了中小企业在研发或产品工作中常见的需求管理问题，如需求记录混乱、交付靠口头约定、变更无追踪等。通过系统化的需求管理，可实现“谁在做什么、为什么做、何时完成、谁验收”的可视化与责任归属，减少沟通成本，提升效率。文章详细介绍了需求管理的核心功能模块（如需求看板、处理流程、研发日报）、系统架构设计、前后端实现参考、开发技巧与落地建议，以及上线后的运营指标与实施路线图。最终目标是将松散的流程规范化、可追踪、可复用，助力企业构建高效的研发项目管理体系。