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u_16125291 頭像

科技雲報到 - 科技雲報到：AI落地卡殼數據層？數據庫重構價值鏈路

AI數據庫迎來里程碑時刻。 在人工智能席捲全球的背景下，企業級競爭力正在重寫，如何把握科技浪潮奔涌下的生產力躍升時機？很多人把目光投向了數據：誰能把數據潛力完美釋放，誰就握住了 AI 的確定性紅利。 但是，如何釋放數據潛力？這才是問題的根本。顯然，在這個充滿未知的領域，跟隨者註定無法立足，只有足夠智慧的勇士才能踏上充滿坎坷與驚喜的探索征程。

數據 , 科技 , 數據庫 , 後端開發 , 人工智能 , Python

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bgyb 頭像

南國以南i - 對線面試官系列：搞懂MySQL 回表機制，看這一篇就夠了！

@ 目錄 前言 背景 基礎知識 回表定義 經典示例: 回表的影響 如何避免回表？ 1. 使用覆蓋索引 2. 使用聚簇索引 3. 優化查詢條件 4. 減少SELECT *的使用 5. 使用聯合索引 6. 使用子查詢或臨時表 7. 定期優化和重建索引 8. EXPLAIN分析查詢計劃 9

數據庫

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u_15912723 頭像

讓世界更美好 - MongoDB架構師選型指南：當你的數據開始“説話”，如何選擇正確的對話方式？

當業務需求敲開架構師的門，MongoDB站在門口微笑：它既可以是靈活的文檔存儲，也可以是強大的分析引擎，但這取決於你是否真正瞭解它的“語言”。 一、場景定位：MongoDB是否是你的“Mr. Right”？ 在技術選型的十字路口，架構師面臨的第一道選擇題往往是：“這個場景真的需要MongoDB嗎？” MongoDB並非銀彈，它在

字段 , 數據 , mongodb , 數據庫 , 架構師

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sysin 頭像

sysin - Studio 3T 2025.21 (macOS, Linux, Windows) - MongoDB 的終極 GUI、IDE 和 客户端

Studio 3T 2025.21 (macOS, Linux, Windows) - MongoDB 的終極 GUI、IDE 和 客户端 The Ultimate GUI, IDE and client for MongoDB 請訪問原文鏈接：https://sysin.org/blog/studio-3t/ 查看最新版。原創作品，轉載請保留出處。 作者主頁：sysin.o

mongodb , 客户端 , 數據庫

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kaiwudb 頭像

KaiwuDB - 開源之夏手記：除了寫課程作業，你的代碼還能改變什麼？

從‘可以免費使用的代碼’，到認識其背後開放的協作與共享模式。 西安郵電大學的胡海星同學通過開源之夏，首次接觸並深度參與了國產多模數據庫 KWDB 的語法與功能擴展項目。對他而言，這是一次將課堂理論融入前沿工程實踐的寶貴經歷，也讓他在真實的社區協作中，體會到了代碼被廣泛使用的創造感與責任感。以下是他的故事。 胡海星 所選賽題：《KWDB 語法和計算功能擴展》 導師：王庸 項目鏈接：https://

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kerrycode 頭像

瀟湘隱者 - SQL Server中視圖關於ORDER BY的限制

SQL Server數據庫中在視圖中使用ORDER BY是有限制的, 如下所示: CREATE VIEW Maint.V_BlockingSQLHistory AS SELECT [RecordTime],[DatabaseName], [Blocking_SessionId],[Blocked_SessionId] FROM [Maint].[BlockingSQLHistory] ORDER

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u_17518318 頭像

瑞藍創軟件 - MySQL 遷移 OceanBase 全攻略：企業級數據庫遷移實操手冊（含SQL腳本+避坑指南）

在數字化轉型浪潮席捲各行各業的今天，數據已成為企業的核心資產。而數據庫作為數據的承載基石，其性能、可擴展性、穩定性和成本效益，直接關係到企業業務的敏捷性與未來發展。許多企業最初選擇開源MySQL數據庫，是因其簡單易用、生態豐富而備受青睞，但隨着業務規模的飛速擴張，MySQL在面臨海量數據、高併發事務及分佈式部署等場景時，常常在擴展性、容災能力和運營成本上遇到瓶頸。 Ocea

分佈式數據庫 , MySQL , 私藏項目實操分享 , 數據庫 , SQL , 國產數據庫

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u_15674872 頭像

wx629da629a8325 - 十分鐘學會新型前端佈局方法（Grid等）

一、Grid佈局 1.1 基本介紹 Grid做前端的同學應該都很熟悉了，翻譯成中文為“柵格”，用過bootstrap、semantic ui、ant design的同學肯定都瞭解grid layout（刪格佈局），以往css框架中的grid佈局一般是通過float和百分比的寬度實現的，這種實現有幾種缺點： html不夠簡潔； 需要清除浮動以避免

redis , 數據庫 , Css , ide , HTML

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yinuo112 頭像

程序員一諾python - 【爬蟲開發】爬蟲開發從0到1全知識教程第14篇：scrapy爬蟲框架【附代碼文檔】

🏆🏆🏆教程全知識點簡介：1.Mongodb數據庫包括介紹、mongodb簡單使用（mongodb服務端啓動、啓動mongodb客户端進入mongo shell）。2. scrapy爬蟲框架涵蓋 ip使用、啓動爬蟲、停止爬蟲、scrapyd webapi。3. Gerapy包含通過Gerapy配置管理scrapy項目。4. appium移動端抓取涉及appium自動控制移動設備、appium

數據庫 , 爬蟲 , 後端 , Python

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u_12956289 頭像

qqtang797 - VSCode config

{ "workbench.tree.indent": 20, "workbench.colorTheme": "Visual Studio Light", "telemetry.enableTelemetry": false, "telemetry.enableCrashReporter": false,

github , 數據庫 , 前端開發 , ide , Git , Javascript , VScode

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u_16213681 頭像

16213681 - 數據庫原理與應用.（Oracle版）pdf

內容提要 本書系統地講述了數據庫系統的基本概念、基本原理和基本設計方法，並基於目前最流行的大型關係數據庫之一——Oracle 11g，循序漸進地介紹了數據庫的管理、實現及應用。本書注重理論與實踐相結合，以一個讀者耳熟能詳的教學管理系統為例貫穿全書，力求對數據庫理論和應用進行精煉，保留實用的部分，使其更加通俗易懂。使用目前流行的高級程序設計語言C#，介紹了基於Oracle 1

大數據 , 數據倉庫 , H2 Database 建錶帶索引語句 , 數據庫 , 數據結構與算法 , SQL , c

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ivorysql_xiaozhuli 頭像

IvorySQL - 開源之夏 2025 結項名單揭曉！IvorySQL 社區雙項目圓滿收官

11 月 9 日，開源之夏 2025 結項名單揭曉！今年共有 182 家開源社區，565 個項目任務，450 所高校的 2290 名學生報名參與。 在更為嚴苛的申請和審核條件下，本屆開源之夏產生了 518 位中選學生；在經歷了三個月的項目開發和一個月的代碼合入期後，最終 437 位同學通過了導師、社區和組委會的審核，成功結項。 在開源之夏 2025 活動中，IvorySQL 社區共提交了 2 個項

數據庫 , postgresql , 開源 , SQL , 程序員

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u_16213573 頭像

數據探索家 - 數據庫保存emoji報錯

Oracle數據庫：存放數據的倉庫 1)保存數據 – file是輕量級保存數據。 – 數據庫是重量級保存數據需要安裝軟件。 2)管理數據 有效增刪改查(CRUD)，使用SQL語句來操作。 3)在項目開發中，運行在項目的後台。 項目分前台和後台。前台做界面。

oracle , 機器學習 , 數據庫 , 人工智能 , SQL , 數據庫保存emoji報錯

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u_14987 頭像

attitude - 集中數據庫的全局索引

1. oracle的基本概念 （1）全局數據庫名(global_name) 主要用於在分佈式數據庫系統中區分不同的數據庫，它是由數據庫名和數據庫域名組成，格式為“數據庫名.數據庫域名”，數據庫域名允許為空，即只寫數據庫名。 全局數據庫名(global_name)=數據庫名(db_name)+數據庫域名(db_domain)。 如數據庫名為

oracle , 集中數據庫的全局索引 , 大數據 , 數據倉庫 , 數據庫 , 服務進程

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u_12192 頭像

angel - 數據分析mysql項目

下面分別從這四個方面來帶大家學習數據分析： 第一，做數據分析要精通Python嗎？ 第二，數據分析流程是什麼？學什麼？ 第三，如何培養數據分析思維？ 第四，數據分析書籍推薦 一、數據分析要精通Python嗎？ 做數據分析不必精通Python，但至少要掌握Python基礎內容。第一步是要了解一些Python的編程基礎，知

數據分析mysql項目 , 大數據 , 數據庫 , 人工智能 , 數據分析 , Python

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u_15469972 頭像

mb61c46a7ab1eee - 深入解析：自定義網絡協議與序列化/反序列化

自定義網絡協議與序列化/反序列化 如果你做過網絡編程，可能會遇到這樣的問題：用TCP發了一個“1+1”的計算請求，對方卻只收到了“1”；或者一次收到了“1+12+3”這種拼接的內容——這時候怎麼判斷哪個是完整的請求？又怎麼把這些字符串解析成能計算的操作數和運算符？這篇文章就從TCP的“天生缺陷”説起，帶你搞懂自定義協議的必要性、序列化與反序列化的核心邏輯，最後通過一個網絡計

oracle , 序列化 , 字符串 , 數據庫 , 反序列化

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u_17518318 頭像

瑞藍創軟件 - 一招搞定 OceanBase 流式 RPC 30s 限制：告別 RPC session not found 報錯

在 OceanBase 運維過程中，你是否遇到過這樣的場景：執行存儲過程或查詢含 LOB 列的表時，突然拋出 ORA-00600: internal error code, arguments: -4067, RPC session not found 錯誤？導致 SQL 執行失敗、表級恢復任務卡住？ 今天這篇文章，就為大家深度剖析這個報錯背後的“元兇”——流式 R

MySQL , 私藏項目實操分享 , PL , 數據庫 , rpc , SQL , 租户管理

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elhix0bg 頭像

阿里雲大數據AI - 朝陽永續基於阿里雲 Milvus 構建金融智能投研產品“AI 小二”

一、客户簡介 朝陽永續是先進的金融數據與智能服務提供商，致力於為基金管理公司、證券研究機構及專業投資者提供高質量、精準和全面的數據分析與決策支持工具。依託多年深耕金融行業的數據積累與投研經驗，朝陽永續推出其核心產品——AI小二，一款融合大模型技術的AI金融投研智能體。 AI小二基於生成式AI能力，結合阿里雲向量檢索服務Milvus版（簡稱阿里雲Milvus），打造了集“智能問答、極速研究、深度分析

milvus , 向量 , 阿里雲 , 數據庫

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u_16099265 頭像

智能開發者 - oem解鎖後如何還原

Oracle用户，權限，角色以及登錄管理 1. sys和system用户的區別 system用户只能用normal身份登陸em。除非你對它授予了sysdba的系統權限或者syspoer系統權限。 sys用户具有“SYSDBA”或者“SYSOPER”權限，登陸e

機器學習 , oem解鎖後如何還原 , 系統權限 , 數據庫 , 人工智能 , SQL

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kaiwudb 頭像

KaiwuDB - KWDB容器化部署與性能測試

作者：lgbisha 原文鏈接：https://blog.csdn.net/lgbisha/article/details/147165056 什麼是KWDB KWDB 是由開放原子開源基金會孵化並運營的開源項目，定位為一款面向 AIoT 場景 的 分佈式多模數據庫產品。 它支持在同一實例中同時構建 時序庫 和 關係庫，實現多模數據的融合管理與統一處理。 該系統具備以下核心能力：

性能測試 , 部署 , 數據庫

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u_14273 頭像

charlesc - PolarisBiosEditor用法

分佈式數據庫中的Paxos 算法 Paxos算法是萊斯利·蘭伯特（Leslie Lamport，就是LaTeX中的"La"，此人現在在微軟研究院）於1990年提出的一種基於消息傳遞的一致性算法。這個算法被認為是類似算法中最有效的。 中文名 Paxos 算法 創作者 萊斯利·蘭伯特 時間 1982年提出理論 1990年

消息傳遞 , 移動開發 , 數據庫 , PolarisBiosEditor用法 , ios , ide

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u_17469189 頭像

mb68738fa1c4e31 - ?演講稿：TRAE SOLO 實戰賽——智啓Coding 碼力全開，讓AI為你打造完美旅程??演講稿：TRAE S

🚀演講稿：TRAE SOLO 實戰賽——智啓Coding 碼力全開，讓AI為你打造完美旅程🧣 幻燈片 1：TRAE SOLO 實戰賽 | 智啓Coding 碼力全開 | 讓AI為你打造完美旅程 演講內容： Hello，各位小夥伴們，我是圍巾哥蕭塵。今天的時間是2025年12月12日，週五。時間過得很快，又到了我們的分享時間。 演

數據 , 數據庫 , AI寫作 , aigc , 開發者

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數據庫分享小北 - 雲原生數據倉庫 AnalyticDB Supabase 使用全攻略

雲原生數據倉庫 AnalyticDB PostgreSQL 版 Supabase 是基於開源 Supabase 深度增強打造的全託管應用開發平台。平台延續原生 Supabase 的開發體驗，提供數據庫、用户鑑權、邊緣函數等核心功能，並結合阿里雲基礎設置提供更高性能、更強安全性和更完善的生態支持。 一、ADB Supabase 可以幫你做什麼 ADB Supabase 可以幫助你快速構建 AI 驅動

資訊 , MySQL , 教程 , 數據庫

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dewujishu 頭像

得物技術 - 彩虹橋架構演進之路-性能篇

一、前言 一年前的《彩虹橋架構演進之路》側重探討了穩定性和功能性兩個方向。在過去一年中，儘管業務需求不斷增長且流量激增了數倍，彩虹橋仍保持着零故障的一個狀態，算是不錯的階段性成果。而這次的架構演進，主要分享一下近期針對性能層面做的一些架構調整和優化。其中最大的調整就是 Proxy-DB 層的線程模式從 BIO 改造成了性能更好的 NIO。下面會詳細介紹一下具體的改造細節以及做了哪些優化。 閲讀本文

中間件 , 高性能 , 數據庫 , nio

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