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在数据库迁移中,如何让 AI 真正“可用、可信、可落地”?

在数据库迁移领域,AI 正在被寄予厚望。 但一个现实问题也越来越清晰:如果只“相信模型”,迁移风险并不会减少,甚至可能被放大。 SQLShift 正是在这样的背景下诞生,并持续演进。 一、数据库迁移难点 在企业进行 IT 架构升级、云化改造或国产化替代时,数据库迁移几乎是绕不开的核心任务。 从实践来看,迁移难点主要集中在两个层面: 1️⃣ 表对象层面 字段类型映射、长度调整、默认值修正,这类问题已经被大量工具(如 OMA、OMS、DTS 等)较好解决。 2️⃣ 非表对象层面 存储过程、函数、触发器、包、视图等非表对象中,封装的是 真实业务逻辑,也是迁移中最容易出问题的地方。 即便在“看似兼容”的迁移路径中,问题依然大量存在。例如: 在 Oracle → OceanBase(Oracle 模式)迁移中 SYSDATE() 在 Oracle 可用,在 OceanBase 中却报错 动态 SQL 的 USING 子句在目标端行为更严格 全角符号、隐式类型转换、宽松语法在目标端直接失效 国产数据库宣称“完全兼容”,但关键行为差异并未在文档中说明 这些“隐性方言差异”,往往需要 DBA 逐行阅读...

AgentScope Java答疑时间:开发者近期最关心的12个问题

本文作者:远云、刘军、望宸、溪洋 😄Hi, 各位关注 AgentScope Java 的开发者伙伴们,大家好! 近日,AgentScope Java V1.0 版本正式发布,全面对齐 Python 版核心能力,为 Java 开发者带来了构建企业级 Agentic 应用强大的开源方案。 在最近与DataWhale 合作的 AgentScope Java 解读线上直播间(直播回放请猛戳此处查看)中, 我们收到了大家的热情提问。为了方便大家集中查阅,我们整理了其中最高频的 Q&A,由 AgentScope Java 的核心开发者为大家一次性说清讲透! 话不多说,干货开整 👇 Part.1 定位与选型:关于 AgentScope Java 与 Spring AI Q1:AgentScope Java 和 Spring AI Alibaba 有哪些不同? A1:简单来说,两者的核心设计理念和擅长领域不同。 AgentScope Java: 是一个原生为 Agentic 范式设计的框架。它的核心是 “Agent”,旨在帮助你构建以 Agent 为中心、具备自主思考和行动能力的智能应用。...

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