数据库图形客户端（GUI）工具，可以大大帮助开发者提升SQL编写与开发的效率。在云时代，企业越来越多的开始采用RDS，同时也还有部分本地IDC自建数据库，而在云端也会选择/尝试多个不同云厂商。“工欲善其事，必先利其器”，在这样的背景下，看看有哪些工具产品可供选择吧。
（注：本文为NineData的软文，请读者谨慎参考）
本文完整对比了12种MySQL图形客户端（GUI）工具，从产品体验、功能完整度、云适配、计费模式、OS兼容性等多个角度进行评估与分析，给出推荐。下面产品推荐与整体得分图，读者可根据自己的实际情况选择：
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引用80后初中英语课本中的一句话：“how time flies”。是不是还在突然放开后，全家感染的错(meng)愕(bi)中，是的，一年又过去了。在过去的一年中，云数据库技术行业动态一共发布了28期（参考），趁这会儿来做个年度的总结吧。
盘点小结：可能很多开发者还没有真正摸清什么是云原生数据库，但是在云厂商一侧，云原生数据库已经是”现在进行时”了。自2014年AWS发布Aurora，2017年阿里云发布PolarDB，几乎所有的云厂商都跟进这一方向，今年，一向”高冷”的Google也发布了AlloyDB，火山引擎发布了veDB。华为云则有自己的GaussDB系列，腾讯云则是TDSQL系列。
今年，Aurora和阿里云RDS/PolarDB则又在云原生上再向前走了一大步，将数据库的Serverlss弹性能力提升到秒级别（参考）。
阿里云今年也则在数据库产品平台层面做了一个大动作，发布了全新的”瑶池”品牌，涵括PolarDB、AnalyticDB、Lindorm、DMS等产品，旨在打造云原生一站式数据管理与服务。
在这个充满变化的时代，数据库的Serverless是明确的。
盘点小结：在AWS推出Lambda之后，就在全面的All In Serverless，整个基础服务从底层架构、基础计费、产品形态都在向Serverless发展。相比国内Serverless，AWS则有两层含义，一方面是产品规格与计费实现细粒度的按量付费；另一方面，则是全面的与AWS Lamdba等无服务产品的集成，面向用户提供一个完整的无服务的云计算服务。这一点，在阿里云近期的一篇文章中也有介绍，感兴趣的可以去阅读：关系型数据库与Serverless。国内大多数厂商的Serverless都更多的是偏向于实现前者，也就是更细粒度的变配与计费。今年，阿里云RDS在推出Serverless同时，也很快推出了Data API的能力。算是，走到了Serverless的第二层了，具体的可以参考这篇文章：云数据库RDS MySQL Serverless已来。
不过，无奈，据了解，阿里云的”函数计算”使用率应该极低，与Lamdba在AWS的地位完全不可同日而语，所以，这里的Data API能够给用户提供的价值也是受限的，只能算是一个面向未来的布局吧。
盘点小结：在全球范围内，开源数据库在市场上占领着重要位置，也有非常多商业和市场成功的案例（MongoDB、ClickHouse等）。在国内，TiDB也凭借开源，在分布式关系型数据库领域取得比较高的市场知名度。在今年，也有部分大厂的数据库选择了开源，也有部分新的开源项目。值得一提的是，在之前StarRocks（原DorisDB）就是基于Apache Doris，今年SelectDB也基于Doris推出，如果围绕开源发展，其早期就要做好知识产权与品牌的管理，否则在产品发展到一定程度的时候，比较容易出问题。
近期，MariaDB 通过SPAC模式在美上市。上市后，市场预期情况并不理想，连续三个交易股价持续下跌。MySQL构筑的产品、市场、生态以及开发者心智已经非常强大，MariaDB想在这个方向再取得更大的战果，其实并不容易。
开源有多重含义，其中一重则是”市场”，通过开源培育市场，让初阶开发者、小的业务场景免费试用，然后通过原厂云服务降低用户使用成本、又或是通过企业级能力再进行盈利，从而形成商业的闭环。总的来看，这条路并不很容易。
（注：仅代表本文作者观点）
没什么小结的，只有敬佩，他们已经/正在/将要影响中国数据库技术的发展。
虽然，在今年整个行业大环境遇冷，尤其是下半年，各个大厂纷纷裁员并收紧支出。但从投融资来看，基础软件投资与研发依旧非常火热，在今年的数据库项目方向，处于早期的项目融资就接近20亿。另外，据了解，今年还有很多项目有非常大额的融资，只是还没有公开。
整体来看，2022年可以说是一个中国数据基础软件创业的小高潮。
2020年snowflake在美国IPO，2021年Databricks融资估值达380亿美元。以这两家公司为代表的基础技术企业融资，可以说点燃了资本和技术创业的火苗，在2022年，虽然整体投资是在收缩，资本一定程度上，依旧延续了去年的势头，在基础领域资本依旧在增加下注，相比之前，只是更加谨慎了。而过去两年，消费市场投资虽然低迷了很多，但之前消费市场成长起来的大型企业，其背后的基础技术和团队都已经非常强大，这也是这波浪潮背后，除了国家基础设施被重视之外的另一个重要原因。
还可以看到，面向特定场景（图、时序、向量等）的数据库在兴起。除了经典的OLTP数据库以及分析方向，诸如图数据库NebulaGraph、时序数据库Timecho、向量数据库Milvus也在持续”发育”。
投融资的热闹，离产品的成功还有非常…非常（非常多的非常）远的距离。产品最终需要获得市场和用户的检验，非常期待这批初创企业，在未来能够成长出更多的参天大树：
一直以来，文章风格都很严肃，这次轻松一点。”脸谱化”本来大多数时候是贬义词，不过这里是希望通过拟人的方式看看各个云数据库厂商的情况：如果各个云数据库厂商是一个班的同学，那么会是怎样？
不过，总的来说，云计算所在的学校，应该算是一个贵族学校。早期就需要非常大的投入，而且投入周期也很长，如果不是家里有矿的，则很难支撑。不过，目前，云计算的价值和其战略意义已经早就没有人质疑了，所以到底谁能够站到最后，还未可知。
ARM vs x86：国内和国外云厂商都已经开始在加注ARM，不过两者的原因略有一些不同。AWS发布了新的Graviton3、Azure推出AMD实例、阿里云也发布了基于ARM的架构的RDS MySQL、PostgreSQL。在海外，推出ARM芯片核心在于从性价比角度去解决用户问题，而国内，除此之外，还在尝试去解决芯片依赖的问题。
多云：“Oracle的Larry和微软Azure的Satya宣布将进一步推进两家公司在多云战略上的合作”。多云已经是用户的必然选择，云厂商之间也在通过一些合作，增加用户使用多云的便利性。
PostgreSQL在经历一场持续的崛起：今年GCP的AlloyDB发布选择了优先支持PostgreSQL、Azure Cosmos DB也支持PostgreSQL、Google Spanner也提供了PostgreSQL接口、StackOverflow的调研等都明确显示了PostgreSQL正在经历一场慢热的崛起，大家可以考虑投入更多的关注。好了，就做这些小结吧。
祝大家自己和家人都快点从新冠中恢复过来，迎接全新的2023吧。
外面下着雪，在一个叫“燕家”的小村庄，一个六岁的小孩撑着伞，准备去上学。妈妈在出门前做最后的叮嘱：“如果你的雨伞被风吹走了，千万别去捡啊！”。关于这件事情，脑子里只有这点碎片了。
回想起来，大概是这样：在我一年级的时候，上学需要走到另一个村去，大概有几公里路程，途中会经过一个小河，小河上有一个小拱桥，经过拱桥时风会大一些，对一个六岁的小孩来说，如果撑着伞，风特别大时，确实可能抓不住。妈妈大概是担心万一伞被吹走，小孩去河边捡的话，会很危险。
大概高中的时候，我把这个经历写到了作文里，语文老师当这全班同学把这篇文章作为范文念了一遍。当时，妈妈就瞪大眼睛问我，你那么小，那些小事你怎么记得！她大概没想到6岁的事情，十几年过去了，在既没有照片、也没有视频的年代， 我脑子里还存着这些事情。而后，妈妈也很感慨。
妈妈厉声喝道，又问了我一遍：“语文考试成绩出来没”，同时用狠狠的眼神直视着我，因为考得不好，所以为了少挨骂，我故作镇定地再次抵赖到：“还没有”。然后，妈妈就拿着巴掌打过来，后来发现巴掌打得不痛，又找了一个小棍子，让我伸出手来打，一边打一边说，“明明发了卷子，为什么回来不说”。我脑子还在想“天哪，妈怎么知道的”，另一方面手又痛得不行，所以脑子也转得慢。
后来，直到毕业工作了，和妈再次聊起来这个事情，妈才告诉我说：你那时候脑子有点不太灵光，隔壁就是我同学，所以学校的情况是很容易问到的啊。啊，原来是隔壁的同学！害我被打过好几顿…
那一年，我上高三。为了学习方便，当时和一个同学一起在学校附近合租了一套小房子，妈妈来照顾我们衣食起居。有一天，妈买了一小盒牛奶过来，说是对生长和健康都很有好处。之前，我应该从来没有喝过牛奶，尝了一口，味道有点怪，我从小吃惯了偏辣、偏咸的口味，是有一些不适应牛奶的这种特别原始的奶味的。妈也看出了我不适应，就补充说，其他人都喝这个，这个很贵的，对身体很有好处，能很快能适应的。
许多年来，我一直也没有适应，直到，后来有了自己的孩子，让孩子喝的时候，我才逐渐适应，并且还有些喜欢搭配着麦片喝。
上海封城终于放出了一些小口子，隔了几个月，终于在医院见到了老妈。妈又瘦了一些，见到了我，看得出来她非常非常开心，虽然身体的不适持续伴随着，但似乎这一刻，一切都好了些。那几天，我跟妈聊了很多，似乎比过往十几年聊的天还多。无意间，聊到了我小时候上学的事情，我问妈：“以前我上学的时候的课本、作业本什么都还在吗？”。妈的力气不是很大，小声说：“全都在啊，以前的你试卷，上面都是大大的红色对勾，我都没舍得扔掉。”。我很惊讶，因为在家这么多年，有时候我会刻意找一下我小学、中学时的书本和作业，但从来没有找到。不过我也从没有问过妈，没找到也就算了。妈接着说，“全部都在家里楼梯上面的小隔间里面”。好吧，这个隔间确实是我小学时建起来的，但因为上去需要自己搭楼梯，所以，从小到大，我确实从来没有上去过。
后来，妈走后，我有几天在家，想起来妈说的小隔间，我就找到梯子，自己第一次进入这个高高的、黑黑的小隔间，上去把里面的书、本子、卷子什么的，整整有两、三蛇皮袋，全部都搬了下来。在梳理了一上午之后，在其中找到了一堆妈妈为我和妹妹保留下来的“宝藏”：有小学时候的成绩单，上面写了很多老师的评语；有小学的暑假作业，字迹虽然很差，但是看得出来还是写得很认真的；也有很多的奖状，从小学到初中，再到高中的。
现在已经是秋天的后半段了，不过早上天气依旧很热，早上大家都还是穿短袖短裤，从今天下午开始，突然开始挂起了大风，路边的大树小树都摇晃得特别厉害。我家门口的右前方也有一颗树，是一颗常青树，无论冬夏，都是绿叶。这棵树大概是二十五年前，小镇的政府为了加强街道上的绿化而集体栽种的，当时每家每户门口都种了两颗，二十几年过去了，这些树苗的大部分都没有存活下来，大概是由于爸妈对于门口这颗树有一些特别的照顾，一直成长至今。夏天的傍晚，有时候一家人会坐在树下乘凉；冬天的早上，暖阳出来，街道上的邻居们也会聚在树下，摆个小桌子，打打扑克牌。
这会儿已经是晚上六点，天还大亮，但，天上的月亮已经出来。晚饭已经快准备好了，奎奎让周陌去收拾餐桌。
妈妈最近身体不好，一直卧床。大概两个月前，状况要稍微好一点点，可以勉强坐到轮椅上，然后自己吃饭。最近一个月，由于腰椎处病变日渐严重，已经无法支撑身体坐起来。现在，吃饭更加不方便了。只能在床上侧卧着，由爸爸喂一些流食。这两年来，妈妈身体以可见的速度，在快速的变得衰弱，爸爸一直以来日夜在身边照顾，虽然他两每天都因为各种事情各种拌嘴吵架，但是并不影响爸爸每天认真的喂饭，认真的搀扶，认真的洗漱等。
今天，两个孙子周陌周阡都在家，爸爸妈妈心情也更好一些，爸爸给妈妈喂好饭后，看到周阡还在沙发上玩，盛好的饭放在旁边的凳子上一直没怎么动。爸爸又拿起周阡的碗，一边逗周阡开心一边给周阡喂饭，虽然是逗周阡开心，也开的出来他自己也很开心。大概是到了爷爷奶奶家的原因，周阡也更加调皮，平时都是自己在餐桌上自己吃饭，这会儿却躺在沙发上，等着爷爷来喂饭。看在眼里，虽然觉得非常溺爱，对孩子成长有一些不好，但想着这也是爷爷沉重家庭压力后的放松，也就算了，没说什么。
天逐渐黑了，大风还在呼呼作响，气温也在降低。早上起来的时候，行人还是短袖短裤出门，晚上则要穿上厚一些的外套了，似乎一夜就从夏天到了冬天。
前些天，妈妈走了。虽然是疫情期间，一切从简，但也还是有很多的习俗和事项，通过这些事情，最后再送妈妈一段。因为这些习俗都是口口相传的，所以也难免会有很多不同的意见，舅舅有舅舅的意见、叔叔有叔叔的意见、阿姨有阿姨的意见，爸爸和我也有一些自己的想法。爸爸那两天，对我说的很多的一句话，就是，“宝宝，很多事情要你来拿主意”。
随着年龄的增长，家庭里的很多事情，已经都慢慢的是我在出建议，爸妈拿主意，也注意到，他们听我建议的时候，也越来越多，越来越以我的建议为准。但，当爸爸说：“这些事情都要我来拿主意的时候”，我很难过，因为世界上最爱我的人走了一个，另一个慢慢需要的我的保护了。
2022年 • 12月22日
昨天晚上，我梦到妈给我买了一双鞋。时间场景大概是初中的时候，马上要去学校上课了，我的鞋还没找到。后来，妈指着一个鞋盒说，你穿这个鞋吧。我打开一看，哇，一双很新很潮的鞋，这个鞋好像价格很贵啊，大概需要一两千块吧，妈一向都很节俭的，母爱是一回事，但怎么会舍得给我买这么贵的鞋啊。
大概，睡得不是很熟。在睡梦中，很快，我意识到了，妈已经离开了我们。
等我再抬头去看妈的时候，妈的脸上已经逐渐苍老。
早上时间匆忙，没太想起这个梦，后来到中午，梦中的景象反而在脑中越发清晰。于是一个人找了个房间去把眼泪擦干。
而恰好，今天是我的生日。
我的生日是农历的，所以没几个人记得，妈总是记得。无论在哪。
我一向是坚定的不信鬼神、不迷信的人。这天早上起来，回想起晚上睡觉，好像又梦见了老妈。
梦里面，我遇到了一些困难，一路被人“追杀”，而自己一路奔跑、甚至飞起来，非常疲惫，难以脱困。不知怎么回事，场景切换到了一个火车车厢里，老妈则出现在我身边，似乎像超人一样，要保护我。“追杀”我的人似乎消失了，场景切换到了老家的某个地方。阿姨和姨妈在远处低声说着什么，等我靠近，阿姨告诉我，“你的妈妈不是去世了吗？”。我赶紧追过去找妈妈，妈妈突然变得话很少，表情有点严肃，而后慢慢就消失了，我也醒了。
而，早上醒来后，我才意识到，这一天又恰好是我的生日。我原本是坚定的不信鬼神、不迷信的人，现在我有些犹豫。
重要更新MariaDB 通过SPAC模式在美上市：上市后，市场预期情况并不理想，连续三个交易股价持续下跌。回顾一下，MySQL AB公司于1995年创立，2008年被SUN以约10亿美金收购；2009年发布MariaDB，至2022年IPO，相比当初或者现在的MySQL，MariaDB还有很长的路要走。整体来看，可以说是走得非常艰难，毕竟当初Monty构建的壁垒，今天他自己也很难突破。
Gartner年度数据库魔力象限发布： 国内厂商，阿里持续领先、腾讯再次进入、华为退出；海外，则由AWS领跑第一军团，且拉大了与Oracle、Microsoft、Google的距离；在特定领域，MongoDB回归，分布式图数据库TigerGraph首次进入；更多详细分析可以参考：链接。
达梦科创板上市获批：科创板上市委审议结果：武汉达梦数据库股份有限公司（首发）：符合发行条件、上市条件和信息披露要求。恭喜达梦数据库！
阿里云香港发生大面积故障： 18日上午，阿里云香港大量基础服务不可用，持续时间超数小时。这次故障，网上的负面声音非常大，主要因为整个故障发现和处理过程非常不透明，引发了用户的不满。刚刚，去阿里云官方微信号、官方微博号看了一下，都还没有任何声明，唯一通过搜索引擎找到的是在阿里云公告系统里的一段没有任何时间进度的故障进展更新。猜测一下，在阿里云内部，现在服务都恢复得差不多了（可能有的部门还在订正数据），应该在摩拳擦掌着手准备第一轮复盘会，各部门先初步亮一下底牌，互相窥探一下故障应该推给谁，毕竟这么大的故障，这又到了年底，都懂的。
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昨天晚上做梦，梦到妈给我买了一双鞋。时间场景大概是初中的时候，马上要去学校上课了，我的鞋还没找到。妈站后院，指着一个鞋盒说，你穿这个鞋吧。我打开一看，哇，一双很新很潮的鞋，这个鞋好像价格很贵啊，大概需要一两千块吧，妈一向都很节俭的，母爱是一回事，但怎么会舍得给我买啊。
大概，睡得不是很熟。在睡梦中，很快，我意识到了，妈已经离开了我们。
等我再抬头去看妈的时候，妈的脸上已经逐渐苍老。
早上时间匆忙，没太想起这个梦，后来到上午，梦中的景象反而在脑中越发清晰。于是，一个人找了一个安静的角落，把眼泪擦干。
而恰好，今天是我的生日。这大概是妈送我的生日礼物吧。
根据上周，Gartner在Linkedin上的消息，2022年数据库魔力象限正式发布（参考）。先睹为快：原始参考：链接
Gartner数据库魔力象限（参考，后面简称MQ）一直是数据库领域的年度”锦标赛”，也因为Gartner的专业与专注，其榜单在各个领域都被众多的技术决策者所认可。所以，数据库领域的MQ也就成为了各大厂商年度一场重要的”考试”。
之所以称为”象限”，是因为Gartner将产品/厂商的能力用两个维度去衡量，横坐标是”COMPLETENESS OF VISION”，代表了厂商的”远见/软实力”，或者说是“对领域未来理解判断”，具体的包括市场理解、产品策略、创新能力、商业模式等的理解和策略等。纵坐标是“ABILITY TO EXECUTE”，代表了厂商的“硬实力”，包括产品和服务能力、销售定价、市场响应、客户服务等能力。
这两个坐标组成了以下四个象限：
从魔力象限第一军团来看，依旧是AWS、Microsoft、Oracle、Google，相比前一年，第一军团和第二军团进一步拉开了距离，领先后续厂商更多。在第一军团中，AWS也进一步来开了与Microsoft、Oracle、Google的距离。AWS无论从横坐标、还是纵坐标两个角度，都已经是绝对的领先。而在去年，微软在横坐标上是更领先一步的。这就是云计算给数据库领域带来的改变。
再来看看中国数据库厂商的表现。
阿里云数据库位置变化不大，依旧是国内唯一的全球领导者。自2018年阿里云首次进入远见者象限，2019年进入挑战者，2020年成功进入了领导者象限，今年已经是连续三年保持在领导者象限。
这次腾讯云也在间隔了一年之后，再次进入了MQ，虽然是Niche Player，但其位置还不错。另外，略有些意外的是华为，这次没有继续保持在MQ中，而在之前2021、2020年华为均在MQ的第三象限。
MongoDB间隔四年（2018年），再次进入数据库魔力象限。并且出现直接出现在了领导者象限。MongoDB凭借着其在开发者中广泛的认可，和持续增长的营收，对待数据库魔力象限可以说是非常“硬气”的。
另外，分布式图数据库 TigerGraph 首次进入MQ；老牌图数据库Neo4j也再次（上一次是2019年）进入MQ，两个图数据库均在Niche Player象限。
另外，笔者在2021和2018年也分别撰写过相关的解读，供参考：
最后，根据之前的参评经验来看，其考察非常细致、考虑也非常全面，所以魔力象限在全球市场有非常强的参考价值。但是，因为其评估标准较高，尤其是对产品全球营收、市场全球化有非常高的要求。所有，也有部分非常有潜力的厂商都无法出现在该榜单中。例如，在中国市场影响力比较大OceanBase、TiDB、达梦等。另外，每年的Gartner测评流程也非常长，投入非常大，对于较小的厂商来说，可能会谨慎考虑是否参与该测评。