他们此前并不知道 Bytebase，但在听取了介绍和观看演示后，他们发现，Bytebase 正是他们一直在寻找的解决方案，正好能解决他们研发团队在应用开发生命周期中，操作数据库的痛点。陈天舟还在数据库专场发表了《如何无密码化管理数据库开发生命周期》的演讲，介绍了通过 Bytebase 对接亚马逊云计算的 IAM Auth 和 Secrets Manager，让员工和 Bytebase 在不直接接触

当前市面上所有的工业软件还都由海外厂商垄断，EDA 领域的 Synopsys，CAD 领域的 SolidWorks，计算领域的 Mathematica，制造领域的 Polarion 等等。我们就在楼上看着在空地上不停绕圈的车。当然这个里面的挑战还是巨大的，虽然在查资料的过程中也看到 Polarion 的使用体验有许多负面评价，但它已经占据的巨大市场，以及上下游的集成生态都是很宽的护城河。而介于这之

研发，SRE ，运维是工种，而 DevOps 是体系。如果拿足球来打比方，研发，SRE ，运维对应的就是前锋，中场，后卫这样的位置，而 DevOps 则是诸如 4-3-3 这样的阵型。

Bytebase团队把它定位成面向开发者可靠的数据库CICD，它不仅仅是数据库管理工具，更是连接开发和DBA的桥梁。它到底具有什么样的能力呢？SQL审核SQL纠错SQL编辑器GitOps备份恢复多租户管理上面仅仅是简单的部署和使用，了解基本的功能。但是目前仅仅停留在数据库管理上，如何打通Gitlab和Bytebase，本篇文章还没有实践，下篇文章补上。💡 你可以访问官网https://byteb

我们发现一个现象，在国内 Navicat 的占有率要远远高于其他的 SQL 客户端。而在我们接触的国外客户里，Navicat 的存在感又远没有国内那么高，海外最流行的客户端是 DBeaver。

虽然 Devin 是随机取样了 25% 的数据进行测试，但作为一款专门针对编程场景的 AI，想必是针对 GitHub 数据进行了训练，那是否会有过拟合 overfitting 的问题，使得在基于 GitHub 数据的测试集上表现优秀？就在昨天，我想尝试从一个简单的网页里提取选择器，我试了 GPT-4-turbo，我试了 Claude，我试了 Groq，我试了本地的 LLama2，结果没一个能用的！

Bytebase 目前支持了市面上所有主流的数据库。它收口了人对数据库的所有操作。通过一站式的解决方案，整合了各种零散的数据库工具，使得组织能通过统一的入口来变更、查询、保护和治理无论是云上还是云下的各种数据库。💡 更多资讯，请关注 Bytebase 公号：Bytebase。

有了 Bytebase，你就有了一套完整的 GitLab 数据库 CI/CD 工作流程。您可以将此工作流程应用到自己的项目中，并根据自己的需要进行定制。Bytebase 也支持 GitHub，Bitbucket 以及 Azure DevOps。具体的配置步骤可以查看文档。💡 你可以访问官网，免费注册云账号，立即体验 Bytebase。

我们是否能在具体的 CI/CD 流程中，像处理代码那样处理数据库变更呢？

近期 AI 领域的突破让大家都很兴奋，但回到日常的工作中，开发者们还是需要处理许多的琐事。其中之一就是和数据库打交道，一件繁琐但又需要格外仔细的工作，不然就容易造成 #删库跑路 的事故。2 年前，我们启动了 Bytebase 来解决这个问题，并且把项目开源在了 GitHub 上。相比于全球范围内的友商 Liquibase，Flyway，还是国内的 Yearning，Archery，Bytebase