Home/Blog/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 views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。Source：https://juejin.cn/post/7693358476032819210My favoritesPrevious跨平台移植：把一个Mac终端搬上 Windows 学到的七件事NextPersonal AI Agent 架构实战：Memory、权限、跨 App 与本地/云端设计Related posts为什么还是不能直接把需求丢给 AI？为什么还是不能直接把需求丢给 AI？ “帮我增加一个订单取消功能。” AI 很快找到了订单接口，补上状态判断，更新数据库，增加通知逻辑，甚至写好了测试。你看着一片通过的结果，觉得这次开发大概结束了。0掘金某国有大型银行A+级资产托管核心系统从 Oracle 到平凯数据库的国产化实践2026 年初，某国有大型银行完成了一次关键切换：承载几十万亿元资产规模的资产托管核心系统，正式从 Oracle 迁移到平凯数据库（TiDB 企业版，以下简称 TiDB）。0掘金如何用 STAROps Elasticsearch 智能助手看穿“搜索变慢”某电商平台的商品搜索服务使用一台 6 个数据节点的 Elasticsearch 实例。周五北京时间 20:00 起，业务陆续反馈搜索变慢。业务监控中的搜索接口 P99 从平时约 200 ms 升到 20掘金只用 Cloudflare 全家桶，给游戏站做一个 RAG 搜索和问答不需要服务器，也不需要单独的向量数据库：Workers + Workers AI + Vectorize + KV，一个 Worker 文件就实现了入库、混合检索和流式问答。0掘金AIOps（二）：基于 MySQL MCP + WorkBuddy 构建 AI 数据库智能巡检继上一篇 Prometheus MCP 主机巡检实践，本文从 0 到 1 部署 MySQL MCP 并接入 WorkBuddy，实现数据库只读查询、资产盘点与健康诊断，自动生成可独立打开的 HTML0掘金YashanDB → Oracle DBLink：PL/SQL 变量日期条件未下推Yashan到Oracle的DBLink：变量与SYSDATE日期条件都不会下推，远端近全表拉回；拼字面量后V$SQL出现完整日期条件，ROWS从约50万降到约两千，并给出可复验门禁。0掘金
