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  • 云数据库行业动态@2025-11-21

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    标题：Azure发布新数据库HorizonDB;OceanBase发布向量数据库seekdb;火山云支持 NL2SQL

    重要更新

    OceanBase 年度发布会召开[3]，全新发布轻量向量数据库 seekdb [1]，支持嵌入式、Server两种模式，帮助开发者快速简单的构建向量存储与搜索能力。全新发布 PowerMem[2]（兼容Mem0），向 LLM 应用提供灵活、持久化的记忆能力。此外，ODC 发布 DataPilot、诊断Agent等能力。

    微软 Azure 发布全新数据库品牌 HorizonDB ，当前处于“private preview” 阶段。从有限的介绍[4][5]来看，这应该是一个“存算分离”的“云原生” PostgreSQL 数据库，对 AI 能力有更多支持，例如 DiskANN 索引、AI 集成等，对标于Aurora、AlloyDB、PolarDB等。此外，Azure DocumentDB 从 Cosmos DB 中独立出来；SQL Server 2025 发布；

    火山云火结合“扣子”发布自然语言查询功能服务 DBW NL2SQL ，通过该服务将自然语言自动生成可执行的 SQL 语句，并执行生成的 SQL 语句[157]。

    更新详情

    阿里云
    • RDS DuckDB 分析只读实例（高可用系列）新增了高性价比的通用型规格，并升级了独享型规格 [10]
    • RDS MySQL 马来西亚（吉隆坡）地域新增可用区C，新增后该region共三个可用区
    • RDS MySQL（迪拜）地域新增可用区B，新增后该region共两个可用区
    • RDS SQL Server 新增全局只读账号功能 [18]
    Azure(微软云)
    • Azure Cosmos DB NoSQL 全文搜索支持意大利语和葡萄牙语[22]
    • 适用于 Microsoft Foundry Agent Service 的 Azure Cosmos DB MCP 工具包发布 [23]
    • Azure Cosmos DB 中的 NoSQL 全文搜索模糊搜索发布[24]
    • Azure Cosmos DB for NoSQL 中的向量索引性能改进[25]
    • Azure Cosmos DB 中向量索引的 Float16 数据类型正式上线 [26]
    • Azure DocumentDB 正式上线：一款开源的、与 MongoDB 兼容的文档数据库服务[33]
    • Azure Cosmos DB 的动态数据掩码[34]
    • Visual Studio Code 中的 Oracle 到 PostgreSQL 迁移工具 [36]
    • 发布 Elastic clusters on Azure Database for PostgreSQL – Flexible Server )[38]
    • Azure Database for PostgreSQL 支持 pg_duckdb 扩展[42]
    • Azure Database for PostgreSQL 18 正式发布[44]
    • Azure SQL 数据库 DiskANN 向量索引[48]
    GCP(谷歌云)
    • Cloud SQL 现在为现有和新 Google 用户提供免费试用实例
    • Cloud SQL for PostgreSQL 现在支持读取池自动扩缩容[67]
    • Cloud SQL for MySQL 现在支持读取池自动扩缩容 [68]
    • AlloyDB AI 原生向量搜索加速器现已正式发布[69]
    • Cloud SQL 现在为您的 Cloud SQL 提供暴力破解检测和保护
    • AlloyDB AI 在预览版中引入了 自动嵌入生成功能。现在您可以生成大规模嵌入，以便在文本内容上进行语义搜索和检索增强生成 (RAG)。[80]
    Oracle云
    • HeatWave 支持新规格 MySQL.96 [109]
    • 数据库内支持 Select AI RAG[111]
    华为云
    • GeminiDB Redis 接口性能版基于存算分离架构，单分片最高可支持百万QPS[9]
    AWS(亚马逊云)
    • RDS 支持 MySQL 8.4.7 和 8.0.44 版本 [115]
    • RDS 支持 MariaDB 版本 11.4.9、10.11.15 和 10.6.24[116]
    • RDS 优化读取功能现已支持 R8gd 和 M8gd 数据库实例[126]
    • Redshift 现在支持对 Apache Iceberg 表进行即时 (JIT) 分析[127]
    • Amazon Aurora MySQL 3.11（兼容 MySQL 8.0.43）现已正式发布[134]
    腾讯云
    • 云数据库 MySQL 发布数据库代理版本1.3.20。[136]
    • 云数据库 MySQL 支持为已有或新购实例开启实例销毁保护[138]
    • 云数据库 PostgreSQL 支持基于某个已存在实例快速新购同等配置的新实例。[142]
    • 云数据库 PostgreSQL 通过控制台或者 API 操作的账号密码更新单独记录在密码修改时间字段。[143]
    火山云(字节)
    • RDS MySQL-对于本地盘实例，当实例的 CPU 核数大于等于 8 时，支持为实例配置最大 14,000 GB 的存储空间。[144]
    • Redis 版在如下方面优化了额外带宽功能：提高了额外读、写带宽允许修改的上限等 [145]
    • Redis 版为各版本的单节点实例单独新增系统参数模板[146]
    • 支持 AI 搜索与 OpenSearch 实例解耦，可不关联 OpenSearch 实例或关联多个 OpenSearch 实例[148]
    • 云搜索 RAG 场景开发页面提供 API 调用示例，支持 cURL 或 Python 格式。[149]
    • 云搜索在图文搜索场景开发中，支持调用 OCR 识别图片中的文字，实现文字 + 图片的混合搜索。[150]
    • 火山云数据库 DBW NL2SQL 服务新发布了四个插件，分别为 ExecuteSQL、GetTableInfo、ListDatabases 和 ListTables。目前您可以通过该服务将自然语言自动生成可执行的 SQL 语句，并执行生成的 SQL 语句[157]
    • DBW 中的 DBCopilot 智能助手已对接火山引擎数据库官网。目前在火山数据库控制台中，您也可以通过右上角或右下角浮层中的火山助手入口，使用 DBCopilot 的能力。[159]

    参考链接

  • 云数据库RDS MySQL性能测试与对比@2025年11月

    ·

    admin

    本文是一个系列文章的一部分，该系列较为完整的对各个云厂商的RDS MySQL进行了测试，包括了阿里云、腾讯云、华为云、百度云、AWS、Azure、GCP、Oracle Cloud等，最新的测试：云数据库RDS MySQL的性能。

    Sysbench QPS 详细数据

    dataaliyunawsazurebaidugooglehuaweioracletencent
    465811705145919721752282336756413
    81054233832870384430585163657810496
    1616609667053197066539893601045619062
    3226390130329246122898626160891170726871
    48304221888911743162749817210671222130822
    643288823324131011915310872243191292132500
    963546327979142672163510899259051284135771
    1283619230681145502220811006246341354239228
    1923839133402145282273510874250481278544717
    2563754334080141602300910888254621368046125
    3843751334071145982260010865258481386046413
    5123859033612147772265210928269361345246814

    Latency (Event) 详细数据

    如下表格分别为：平均延迟 和 95%延迟数据。单位为：毫秒/ms。

    dataaliyunawsazurebaidugooglehuaweioracletencent
    410.9442.2349.3436.5141.0925.5119.6011.23
    813.6642.5650.1637.4647.0827.8921.8913.72
    1617.3443.1754.1340.7553.3530.7727.5415.11
    3221.8244.1962.2946.8766.7635.8049.2021.42
    4828.4045.7373.5653.0987.9841.0170.7028.03
    6435.0249.3887.9160.14105.9447.3689.1635.44
    9648.7261.75121.0979.86158.5166.69134.5448.30
    12863.6575.08158.31103.73209.2693.51170.0958.72
    19290.01103.44237.81151.97317.68137.94270.2277.27
    256122.71135.18325.28200.21423.12180.92336.6799.88
    384184.18202.80473.18305.70635.50267.27498.30148.89
    512238.72274.02623.17406.61842.19341.93684.53196.77
    dataaliyunawsazurebaidugooglehuaweioracletencent
    414.2144.9856.8439.6552.8929.7226.6813.22
    817.0144.1756.8441.8569.2932.5332.5316.41
    1620.7444.9862.1946.6381.4836.8944.9818.61
    3231.3748.3471.8357.87116.8043.3989.1627.66
    4841.1051.0287.5669.29139.8550.11118.9237.56
    6452.8958.92108.6881.48161.5157.87153.0249.21
    9677.1980.03155.80114.72219.36102.97215.4466.84
    12897.5594.10200.47150.29282.25123.28248.8382.96
    192125.52147.61303.33211.60427.07196.89383.33108.68
    256164.45207.82419.45277.21559.50282.25458.96139.85
    384248.83308.84612.21397.39831.46502.20657.93204.11
    512320.17404.61787.74520.621089.30502.20893.56267.41

    MySQL 参数对比表格

    dataaliyunawsazurebaidugooglehuaweioracletencent
    have_sslDISABLEDYESYESDISABLEDYESDISABLEDYESDISABLED
    innodb_buffer_pool_size9.75GB11GB12GB12GB11GB9GB17GB12GB
    innodb_doublewriteONOFFOFFONONONONON
    innodb_flush_log_at_trx_commit11111111
    innodb_flush_methodO_DIRECTO_DIRECTfsyncfsyncO_DIRECTO_DIRECTO_DIRECTO_DIRECT
    innodb_io_capacity200002002002000500012000125020000
    innodb_read_io_threads44NA84424
    innodb_write_io_threads44NA84444
    log_binONOFFONONONONONON
    performance_schemaOFFOFFONOFFONOFFONOFF
    rpl_semi_sync_master_enabledONNANAONNAONNAON
    rpl_semi_sync_master_timeout1000NANA10000NA10000NA10000
    sync_binlog11110001111
    thread_pool_size8NA4NA4NA164
    version8.0.368.0.438.0.42-azure8.0.32-4.0.0.58.0.41-google8.0.41-2509008.0.40-u8-cloud8.0.30-txsql
    instance_typemysql.x4.large.2cdb.m7i.xlargeGP_Standard_D4ads_v54db-custom-4-16384rds.mysql.x1.xlarge.4.haMySQL.44c
    storage_typecloud_essdio1NAcloud_enhaNACLOUDSSDNAEXCLUSIVE
    storage_size100100100100100100100100
    storage_iopsNA30003000NANANANANA
    cpu_capacity123.9145.373.674.254.6148.3120.9138.1

    补充测试

    在最近的两次 MySQL 测试中，都补充进行了数据量更大的测试。在原测试的基础上，修改了sysbench的数据准备参数，补充测试参数：

        # cpu-io mixed benchmark
    tables=16
    run_time=300
    table_size=5000000
        # cpu intensive benchmark
    tables=10
    run_time=300
    table_size=1000000

    根据之前的计算，在该“cpu-io mixed benchmark”下，数据总量约18.4 GB，即，该压力测试则会成为一个读IO密集型的测试。各个云厂商在该模型下的性能表现如下图：

    Sysbench QPS 详细数据

    dataaliyunawsazurebaidugooglehuaweioracletencent
    43895281411561800148216867586034
    8452836712172328826353147341010777
    16536636372768572241955819704618142
    326178370428298380598210161747126922
    486508373728308789687713682764231615
    646719372728688982752015359806933636
    966901372628939204786215811829236293
    1287030389628859324846516050838839359
    1927127403129169675876116210857741586
    2567154406029189545869816279864841557
    38472124199292710147892316280867741212
    5127243440629361060290995400879740997

    Latency (Event) 详细数据

    如下表格分别为：平均延迟 和 95%延迟数据。单位为：毫秒/ms。

    dataaliyunawsazurebaidugooglehuaweioracletencent
    418.4925.5862.2940.0048.5942.7095.2111.93
    831.8039.2266.2843.7954.6545.7642.3113.36
    1653.6679.18104.0350.3268.6649.4840.8715.87
    3293.22155.48203.5968.7396.2856.6877.0421.39
    48132.74231.10305.2698.29125.6163.14113.0527.33
    64171.41309.04401.59128.24153.1575.00142.7234.24
    96250.32463.37597.12187.66219.72109.28208.3447.61
    128327.59590.76798.08247.10272.08143.51274.6658.53
    192484.68856.011184.42356.97394.31213.12402.7883.09
    256643.521132.871577.49482.24529.42282.89532.57110.86
    384957.261644.812357.54680.65773.74424.27795.02167.66
    5121270.072089.473132.14867.321011.221706.291045.78224.69
    dataaliyunawsazurebaidugooglehuaweioracletencent
    420.7429.1986.0058.9271.8357.87802.0515.00
    834.95132.4987.5673.1395.8162.1949.2117.32
    16153.02223.34150.2997.55161.5170.5595.8121.11
    32297.92314.45277.21139.85253.3586.00277.2128.67
    48350.33390.30434.83193.38303.3394.10450.7736.89
    64390.30467.30569.67235.74314.45123.28511.3345.79
    96475.79612.21877.61325.98356.70277.21569.6763.32
    128539.71759.881191.92411.96397.39356.70634.6678.60
    192694.451352.031771.29569.67539.71467.30719.92108.68
    256846.571973.382405.65787.74707.07549.52816.63144.97
    3841191.923095.383574.991050.761013.60657.931013.60219.36
    5121589.904055.234768.671327.911304.212082.911376.60292.60

    MySQL 参数对比表格

    dataaliyunawsazurebaidugooglehuaweioracletencent
    have_sslDISABLEDYESYESDISABLEDYESDISABLEDYESDISABLED
    innodb_buffer_pool_size9.75GB11GB12GB12GB11GB9GB17GB12GB
    innodb_doublewriteONOFFOFFONONONONON
    innodb_flush_log_at_trx_commit11111111
    innodb_flush_methodO_DIRECTO_DIRECTfsyncfsyncO_DIRECTO_DIRECTO_DIRECTO_DIRECT
    innodb_io_capacity200002002002000500012000125020000
    innodb_read_io_threads44NA84424
    innodb_write_io_threads44NA84444
    log_binONOFFONONONONONON
    performance_schemaOFFOFFONOFFONOFFONOFF
    rpl_semi_sync_master_enabledONNANAONNAONNAON
    rpl_semi_sync_master_timeout1000NANA10000NA10000NA10000
    sync_binlog11110001111
    thread_pool_size8NA4NA4NA164
    version8.0.368.0.438.0.42-azure8.0.32-4.0.0.58.0.41-google8.0.41-2509008.0.40-u8-cloud8.0.30-txsql
    instance_typemysql.x4.large.2cdb.m7i.xlargeGP_Standard_D4ads_v54db-custom-4-16384rds.mysql.x1.xlarge.4.haMySQL.44c
    storage_typecloud_essdio1NAcloud_enhaNACLOUDSSDNAEXCLUSIVE
    storage_size100100100100100100100100
    storage_iopsNA30003000NANANANANA
    cpu_capacity130.9125.474.972.855.9147121.3139.3

  • Protected: 自动化测试云数据库的性能 v2.0

    ·

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  • 云数据库行业动态@2025-10-31

    ·

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    标题：阿里云发布RDS AI助手,集成DuckDB;向量数据库VexDB发布;火山veDB/MongoDB新增向量检索;AlloyDB AI支持NL2SQL

    重要更新

    新的向量数据库 VexDB 正式发布，该数据库由清华研发团队，能够支持百亿千维向量数据毫秒级查询，召回准确度高，并在国际权威的 DABSTEP 非结构化数据分析测试中，VexDB 的数据代理系统以领先第二名超 10 个百分点的成绩夺冠[1]。

    阿里云 RDS MySQL 深入集成 DuckDB ，一方面可以支持独立的DuckDB分析主实例，另一方面也可以通过数据库代理实现HTAP自动行列分流的方式使用DuckDB分析只读实例[134][135]。（注：RDS PostgreSQL亦支持 DuckDB）

    阿里云RDS产品推出全新智能运维助手“RDS AI助手”，其基于大语言模型与专家知识库，集成智能问答、性能诊断、个性化Agent与安全控制四大能力。只需简单提问即可自动获取异常诊断分析、性能优化建议与全局资源洞察，实现高效排查与规模化管理，显著提升RDS运维效率[137]。

    云数据库 PostgreSQL 提供了 tencentdb_ai 插件，方便您在云数据库 PostgreSQL 实例中轻松调用网络可通的大模型 API，完成各种场景的应用开发。[225]

    更新详情

    阿里云
    • RDS MySQL HTAP自动行列分流，该功能可以通过数据库代理实现HTAP自动行列分流，将OLAP查询请求路由至DuckDB分析只读实例[134]
    • RDS MySQL蓝绿部署功能支持MySQL 5.6升级至MySQL 5.7及8.0。[135]
    • RDS新增DuckDB分析主实例，通过在MySQL内核中深度集成DuckDB引擎，将分析查询的性能提升至MySQL InnoDB引擎的百倍以上[136]
    • 阿里云RDS产品推出全新智能运维助手“RDS AI助手”，其基于大语言模型与专家知识库，集成智能问答、性能诊断、个性化Agent与安全控制四大能力。您只需简单提问即可自动获取异常诊断分析、性能优化建议与全局资源洞察，实现高效排查与规模化管理，显著提升RDS运维效率。[137]
    • RDS MySQL高性能本地盘部分独享型实例提升了默认最大连接数和最大IOPS。[138]
    • RDS MySQL支持数据库代理跨可用区部署，并新增就近访问功能。可通过新功能实现应用程序、代理节点、只读节点均在同一可用区，最大程度降低延迟。[139]
    • RDS MySQL标准版（原X86）集群系列增加64核 128GB（mysql.x2.8xlarge.xc）和64核 256GB（mysql.x4.8xlarge.xc）规格。[140]
    • RDS MySQL集群系列实例支持库表恢复功能，可用于误操作后的快速订正，以及分析历史数据等场景。[142]
    • RDS MySQL全面升级了全球多活数据库（简称GAD）产品，GAD基于RDS与DTS产品打造，融合了灾备与多活两大能力，作为一站式、高性价比的灾备与多活解决方案，为用户提供全面的灾备和多活数据库服务。[143]
    • RDS MySQL新增支持通过控制台设置列加密规则及相关用户角色权限，而不仅限于通过SQL进行设置。[144]
    • 创建或配置RDS MySQL Serverless实例时，RCU的选择范围从原来的[0.5,16]变更为[0.5,32]，最大可支持32RCU。[149]
    • RAG Agent 检索增强生成解决方案发布，通过与Supabase生态的深度集成，该解决方案能够自动化处理来自云存储的文档，并支持多模态解析、知识图谱构建等高级功能[153]
    • RDS PostgreSQL推出DuckDB分析实例，该实例专门用于处理分析类工作负载[154]
    • RDS SQL Server 异地容灾功能新增支持更多能力：支持更多海内外地域。[175]
    • RDS SQL Server支持将Serverless实例转换为按量付费实例[176]
    • PolarDB支持共享备份集。该功能基于阿里云资源共享服务，允许您安全地将指定备份集授权给其他阿里云账号使用，以用于集群恢复。[190]
    腾讯云
    • TDSQL-C MySQL 、云数据库 MySQL 分析引擎（LibraDB）发布了全新的内核版本3.2503.7.0和2.2410.13.0，支持了诸多全新的内核特性，并对系统问题进行了修复和优化。[192][205]
    • 数据库代理支持配置只读分析引擎故障转发至只读或读写实例。同时支持 SQL 通过读权重转发至只读分析引擎。[197]
    • 支持在控制台中查看只读分析引擎实例的慢 SQL 明细与 SQL 分析报告。[198]
    • TDSQL-C MySQL 版实例形态为 Serverless 的集群支持二级存储功能，开启二级存储可帮助用户实现存储资源的动态分配和高效利用，节省存储成本开销。[209]
    • 云数据库 PostgreSQL 正式支持 PostgreSQL 18.0[221]
    • 云数据库 PostgreSQL 支持更多常用插件如 age 、orafce [222]
    • 云数据库 PostgreSQL 提供了 tencentdb_ai 插件，方便您在云数据库 PostgreSQL 实例中轻松调用网络可通的大模型 API，完成各种场景的应用开发。[225]
    • 云数据库 SQL Server 支持通过数据库传输服务 DTS 进行 SQL Server 到 SQL Server 链路的数据同步[226]
    AWS(亚马逊云)
    • Aurora PostgreSQL Zero-ETL 与 Amazon SageMaker 集成支持更多区域[10]
    • Aurora PostgreSQL Limitless 数据库已在其他 AWS 区域推出[11]
    • RDS for Db2 支持备份单个 Db2 数据库[15]
    • RDS 支持 Amazon RDS for Db2 的预留数据库实例[16]
    • Amazon RDS 在数据库预览环境中支持 MySQL 9.4[18]
    • RDS for Oracle 和 RDS Custom for Oracle 支持裸机实例类[22]
    • Amazon RDS 支持 MariaDB 11.8[23]
    • Amazon DocumentDB（兼容 MongoDB）现在支持基于 Graviton4 的 R8g 数据库实例[45]
    • Amazon Timestream 现已支持 InfluxDB 3 [51]
    Azure(微软云)
    • PgBouncer 1.23.1 正式支持 Azure Database for PostgreSQL – Flexible Server [52]
    • 高可用性 Azure Database for PostgreSQL 支持“近乎零停机时间扩展” [56]
    • Azure Redis Enterprise 将于 2027 年 3 月 30 日停用[59]
    • Azure Redis 缓存将于 2028 年 9 月 30 日停用[60]
    • Azure Database for PostgreSQL 支持机密计算[63]
    • Azure MySQL 发布“自愈”Self Heal功能 [67]
    • Azure Database for MySQL 8.4 正式发布 [69]
    • Azure Database for MySQL 近乎零停机维护(Near-zero-downtime)[71]
    GCP(谷歌云)
    • 现在您可以在BigQuery Studio中通过自然语言编写SQL[76]
    • AlloyDB 支持tds_fdw扩展，该扩展提供了一个外部数据包装器
    • Cloud SQL for PostgreSQL 现在支持 PostgreSQL 版本 18（预览版）。[104]
    • Spanner CLI 现已正式发布。它与 gcloud 捆绑在一起，您可以使用 Spanner 命令行界面打开交互式会话，或从 shell 或输入文件自动执行 SQL 语句 [107]
    • 现在您可以使用 Gemini 的功能来修复 Cloud SQL Studio 中的查询错误[113]
    • Cloud SQL 托管连接池现已正式发布 [121]
    • 您可以使用专为 Cloud SQL for MySQL, PostgreSQL, SQL Server, AlloyDB 设计的 Gemini CLI 扩展程序来配置、管理和查询数据库。该扩展程序提供对数据库的完整生命周期控制，包括配置实例、探索模式和排查问题，所有操作均可通过命令行界面完成。 [132]
    • AlloyDB AI 支持自然语言转SQL功能[133]
    火山云
    • 云数据库 MySQL 版提供的在线扩展 varchar 字段长度功能，支持在扩展期间执行 Online DDL[228]。
    • 云数据库 MySQL 版提供的 IN 谓词性能优化特性在优化阶段可以对包含 IN 谓词的查询进行改写，消除 IN 谓词，改为和一张临时表进行 JOIN，进而提升查询性能[229]。
    • 支持创建云盘版的单节点实例类型，满足更多业务场景需要[230]。
    • 支持为实例的代理读写终端配置 SQL 转发规则，将匹配到的 SQL 语句转发到规则所指定的节点[231]。
    • 支持 veDB-Search 混合检索：基于云数据库 veDB MySQL 版和云搜索服务（Cloud Search），用户可以基于 AI 向量检索等能力，构建智能推荐、RAG 知识库、Agent 记忆库等 AI 基础设施[232]。
    • 云数据库 PostgreSQL 支持为实例开启 SSL 加密，并支持更新 SSL 证书[233]。
    • 文档数据 MongoDB 版提供了向量检索（Vector Search）能力，Vector Search 支持依据语义而非仅依靠关键字匹配来查询数据，有助于获取相关性更强的搜索结果。
    百度云
    • RDS MySQL 支持数据库大版本升级[234]
    • MySQL 5.7版本支持线程池
    • 支持手动切换主备实例，手动切换可用于容灾演练或多可用区场景下的就近连接等需求。[236]
    • 创建GaiaDB集群时，代理规格支持随集群规格自适应；GaiaDB代理支持配置读权重
    • Redis 集群版支持升级代理节点版本，高版本的代理节点通常具备更好的性能、更高的稳定性。[238]
    • Redis 跨可用区部署，开启就近访问之后，主可用区的读请求仅会路由至主可用区的主节点或只读节点，备可用区的读请求也仅会路由至备可用区的只读节点，降低读延迟。
    华为云
    • TaurusDB Serverless服务优化升级：实例起步规格调整为0.5TCU，同时开放弹性策略自定义[239]。

    参考链接

  • 新加坡之行

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    admin

    这次到新加坡在工作之余，也好好的了解了一下这个城市，如下一些随意的记录吧。

    花园城市“新加坡”

    Rain Vortex@Changi Airport

    一到新加坡樟宜机场（Changi Airport）就可以看到一个精心设计的壮观“室内瀑布”（the Rain Vortex）：

    the Merlion

    此外，这次参加展会的地点是 Marina Bay Sands的Convention Centre，这里是新加坡地标式建筑“Merlion”所在地：

    新加坡大概800年前被称为“Singapura”（马来语），意思是“lion city”，而更早之前，这里则是一个被称为“Temasek”的渔村。可以看到，“Merlion”的设计正是取自这两个名字所代表的意义。可以很好的代表这块土地过去千年的历史。

    Gardens by the Bay

    猜测，新加坡人的思路大概是，这个地方虽然不是很大，那我们就把这个缺点变成优点吧，于是，就把新加坡的每个地方都设计得非常精致。

    在滨海湾花园（Gardens by the bay）这里，就非常精致。这里，有一个地方叫“Flower Dome”，里面摆满了来自世界各地的植物、鲜花；旁边是一个“Cloud Forest”，里面也有一个非常高的室内小瀑布，里面则是一个以“Jurrasic Park”和“Jurrasic World”为主题的展览。

    关于“Singapore”名字的来历

    “Singapore”一词来自于马来语的“Singapura[1]”，一把认为这个词语最初是来自梵文，意义为“Lion City”。

    更为具体的，在梵文中，“Singa”来自梵文中的 siṃha (सिंह), 意思是 “lion”；而“pūra (पुर)” 意思为“city”，pūra也是很多印度地名非常常见的后缀（例如，Jaipur 斋浦尔）。

    那新加坡于“lion”有什么关系呢？根据记载，大概在800年前，“Sang Nila Utama”来到这里，看到了疑似狮子的动物，故就将此地命名为“Singapura”，即“狮城”。至于到底当时看到的是不是狮子，现在已经不可考了，主流的看法似乎倾向于认为是其他的大型猫科动物。但，这个名字已经叫了800年了，故到底是什么动物，已经不再重要了。

    在被叫为“Singapura”之前，这里是一个渔村，被称为“Temasek”，这词可能是来自马来语，表示“海边的地方”[1]。

    “little india”

    这次后面几天住的酒店是在“little india”区，这里保留了很多印度文化相关内容。比较有代表性的是“India Heritage Centre”，有点像一个“印度文化博物馆”，而最近正好是“Deepavali”节日前后，所以在这个“博物馆”的楼下，就有一些印度表演，虽然在电视上也看过一些印度舞蹈，但是现场看，感受还是非常不一样：

    在“little india”区域中，另一个代表性的地方是一个叫“SRI Veeramakaliamman[2]”印度庙宇，这个神庙大约有150年的历史。

    文化的异同

    在新加坡众多感受之一是这里的“多元化”。在这里，多民族、多文化的融合做得非常好。

    即便是在一个族群里面，人与人或者人群与人群的差异都是非常大的。更不用说，感受上，不同的族群之间的差异了，大家的语言、文化、习惯、信仰、肤色差异都很大，天然的也就会让人与人之间产生隔阂。新加坡在对于这种隔阂的消除、弱化上做得很好。大家都说一样的英语，虽然也保留自己的母语、大家都住在一样的房子里面，在一样的地方上学与生活，最终，让彼此最大限度的相处在一起。

    在过程中，起初是感受到彼此的不同。而后，在印度神庙中，看到的大家脸上的对于诸神的虔诚，在哪里都是一样的；看到大家对于脱离痛苦的希冀，哪里都是一样的；看到爸爸带着孩子的介绍，孩子的好奇和父亲的关爱，哪里都是一样的；在India Heritage Centre为Deepavali表演的学生们脸上的自豪、兴奋与紧张，也都是一样的。

    Raffles@National Museum of Singapore

    周日，则去参观了新加坡国家博物馆。里面比较完整的介绍新加坡的历史。来的时候，已经注意到新加坡很多地方都以“Raffles”命名，包括最有名的酒店“Raffles Hotel”、“Raffles City”、“Raffles Institution”、“Raffles Place”等，而在国内也有一些高端的“来福士”商业中心。所以，参观时也特别留意了一下关于Raffles的介绍。

    Raffles 全名是“Sir Thomas Stamford Bingley Raffles”，他被认为是现代新加坡的缔造者，曾是现代新加坡建立时的“总督”，虽然他在新加坡的实际任期时间并不长（“His longest tenure in Singapore was only eight months, but he was considered the founder of Singapore nevertheless.”）。主要原因在于[3]：

    • 他很早看到了新加坡地缘所具备的潜力，在当时，事实意义控制了“现代新加坡”
    • 制定了一系列具有现代化意义的城市规划与治理制度

    最终，影响了这里发展成为真正的“现代新加坡”。

    关于现代“Raffles”品牌

    我并不关注当前的商业现状，出于好奇做了一些搜索和阅读。众多“Raffles”品牌可能是属于“淡马锡控股”[4]，而淡马锡则是新加坡政府的投资公司，淡马锡则控制了众多新加坡的重要公司，例如“星展银行”(DBS)、Seatrium、新加坡航空、凯德置地（CapitaLand）等。李显龙的妻子何晶曾担任淡马锡控股的CEO[4]。

    Lee Kuan Yew

    Lee Kuan Yew 是当代新加坡国的实际建立者。关于他，已经有了很多中文资料，这里不再详述。

    Java, the island

    这次新加坡之行其中有两天去一趟 Jakarta-印尼的首都，位于Java岛的西北部。

    Java 真的是一个岛，而且非常大。Java 岛是印尼人口最多的岛，也是印尼首都雅加达所在的地方。但如果在 Google 上搜索“Java”会发现，这个词已经被编程语言所占据，真正的“Java岛”的搜索结果只在第三，并且，整个第一页，只有这一个结果是与Java岛相关的。

    不管怎样，Java 语言已经带火 Java 岛的咖啡。如果，你恰好在写Java，再来一杯Java，是不错的，如果你恰好是在Java岛上，那可能就完美了。

    参考链接

    • [1] https://en.wikipedia.org/wiki/Names_of_Singapore
    • [2] https://en.wikipedia.org/wiki/Sri_Veeramakaliamman_Temple
    • [3] https://en.wikipedia.org/wiki/Stamford_Raffles
    • [4] https://en.wikipedia.org/wiki/Temasek_(company)

  • Protected: 与“上苍”的契约

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