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05:15 PM · Oct 25 ,2025

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wx5c241fe5127d0 - 微軟佈局PostgreSQL 就在昨天發佈新品--雲廠商愛PG到底是個什麼梗!!

微軟賊心不死 這就叫,吃上熱乎的了,不是早,不是晚,剛剛好,剛有一片國外的文字,微軟雲發佈了一個超大規模的PostgreSQL的雲數據庫產品。 微軟 “愛” 上PostgreSQL, PG “嫁給” 微軟! 其實我一直對微軟對PostgreSQL的熱情,跟蹤過也寫過幾篇文章,一篇還超級爆火上萬

microsoft , 數據庫 , postgresql , Css , 前端開發 , HTML

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xxhxs-21 - MySQL 5.6 2000 萬行高頻讀寫表新增字段實戰:從慢執行到無鎖落地全解析

一、背景與問題緣起 MySQL 5.6.51 版本下 2000 萬行核心業務表開展新增字段操作,需求為新增BIGINT(19) NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '註釋'(因業務實際需要存儲大數值關聯字段)。 表的核心特性為Java 多線程密集讀寫,業務請求持續高頻,初始執行原生ALTER TABLE語句時出現兩大核心問題: 72 萬行測試表執行耗時 203 秒,線性推算

數據庫

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我愛哇哈哈 - 千萬級大表如何優雅地新增字段?DBA都不會告訴你的秘密!

作為一名資深後端開發,你有沒有遇到過這樣的場景:產品經理跑過來説:"我們這個用户表要加個新字段,用來記錄用户的最後登錄時間,今天就要上線!" 你一看錶結構,好傢伙,用户表已經5000萬數據了,直接執行ALTER TABLE語句?那豈不是要鎖表半小時,整個系統都得癱瘓? 今天就來聊聊如何優雅地給千萬級大表新增字段,讓你的系統在不宕機的情況下完成表結構變更! 一、為什麼大表新增字

字段 , yyds乾貨盤點 , MySQL , 數據庫 , 表結構

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瑞藍創軟件 - 深度解析:OceanBase 建索引進度可視化監控指南(附實戰命令)

在 OceanBase 數據庫運維中,創建索引是高頻操作之一,尤其面對海量數據時,索引構建可能持續數小時甚至更久。實時掌握建索引進度、判斷當前所處階段,不僅能避免運維人員盲目等待,更能及時發現異常並介入處理。 本文基於 OceanBase 2.2.77 版本,從索引創建的核心階段出發,結合系統表查詢實戰,帶大家全方位監控建索引全流程。 一、OceanBase 建索引的

集羣管理 , MySQL , 私藏項目實操分享 , 數據庫 , 國產數據庫

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Jimaks - PostgreSQL統計信息與分析

引言 在現代數據庫管理系統中,查詢優化是決定系統性能的關鍵因素之一。PostgreSQL作為一款功能強大的開源關係型數據庫,其查詢優化器依賴於準確的統計信息來制定最優的執行計劃。統計信息就像數據庫的"眼睛",幫助優化器瞭解數據分佈情況,從而做出明智的決策。 統計信息的重要性 PostgreSQL的查詢優化器採用基於成本的優化策略(Cost-Based Optimizer),它

數據 , MySQL , 查詢優化 , 數據庫 , postgresql

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極限實驗室 - Easysearch 時序數據的基於時間範圍的合併策略

如果你正在使用 Easysearch 處理日誌、監控指標、事件流或其他任何具有時間順序的數據,那麼你一定知道索引的性能和效率至關重要。Easysearch 底層的 Lucene Segment 合併是保持搜索和索引性能的關鍵後台任務。然而,你是否意識到,默認的合併策略可能並不是處理時序數據的最佳選擇? 今天,我們就來介紹 Easysearch 1.12.1 版本起引入的一個重要優化:基於時間範圍的

performance , merge , 數據庫

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AI領域佈道師 - hadoop兩個服務器遷移方案

隨着Apache Hadoop的起步,雲客户的增多面臨的首要問題就是如何為他們新的的Hadoop集羣選擇合適的硬件。 儘管Hadoop被設計為運行在行業標準的硬件上,提出一個理想的集羣配置不想提供硬件規格列表

大數據 , 運維 , hadoop , hadoop兩個服務器遷移方案 , 數據庫 , 人工智能

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程序員一諾python - 【爬蟲開發】爬蟲開發從0到1全知識教程第12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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IvorySQL - Postgres 18 默認開啓數據校驗及升級應對方案

在 Greg Sabino Mullane 編寫的最新 Postgres 補丁中,Postgres 對數據完整性機制進行了調整:從 Postgres 18 開始,數據校驗(data checksum)功能默認啓用。 這一變更在發佈説明中看起來只是一個相對較小的調整,但針對的是數據庫運行過程中較難察覺的風險之一—靜默數據損壞(silent data corruption),對系統可靠性具有實際意義。

數據庫 , postgresql , 開源

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勇往直前的巨人 - 詳解C++中指針和引用的區別_C 語言

一.指針和引用的概念 指針:指針是一個變量,其值為另一個變量的內存地址。我們可以通過指針來間接訪問和修改它所指向的變量的值。 代碼語言:javascript AI代碼解釋 int main() { int x = 10; int* ptr = x; // 指針ptr指向x的地址 cout "x的值: " x end

運算符 , 初始化 , MySQL , 數據庫 , Javascript

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墨天輪 - 技術分享 | MySQL間隙鎖原理深度詳解

本文為墨天輪數據庫管理服務團隊第150期技術分享,內容原創,作者為技術顧問陳洋,如需轉載請聯繫小墨(VX:modb666)並註明來源。如需查看更多文章可關注【墨天輪】公眾號。 一、間隙鎖概述 間隙鎖(Gap Lock)是InnoDB存儲引擎在REPEATABLE READ(可重複讀)隔離級別下為了解決幻讀(Phantom Read)問題而引入的一種鎖機制。它鎖定的是索引記錄之間的“間隙”,而不是實

MySQL , 數據庫 , SQL

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wx6583a3b0b06d1 - MILVUS Docker 容器化部署指南

概述 MILVUS(中文名稱:向量數據庫)是一款開源的高性能向量數據庫,專為複雜的相似度搜索和分析應用設計。它能夠高效存儲、索引和查詢數十億級別的高維向量數據,廣泛應用於推薦系統、欺詐檢測、圖像檢索、自然語言處理等人工智能領域。作為連接機器學習模型與實際應用的關鍵組件,MILVUS通過優化的索引結構和查詢算法,提供了毫秒級的向量相似度搜索能力,支持多種距離度量方式(如歐氏距

milvus , 生產環境 , 數據庫 , SQL Server , Docker , milvusdb

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數據庫知識分享者 - 阿里雲 Tair 聯手 SGLang 共建 HiCache,構建面向“智能體式推理”的緩存新範式

導讀 在大型語言模型(LLM)推理中,KVCache 是提升效率的核心機制:通過緩存 Transformer 自注意力層的歷史 Key-Value 對,避免重複計算,顯著降低單次推理開銷。然而,在“智能體式推理”(Agentic Inference)這一新興範式下——模型需持續感知環境、進行多輪決策、自我反思,並協同其他智能體完成複雜任務——傳統 KVCache 機制暴露出三大關鍵瓶頸: 狀態

觀點 , nosql , 教程 , 數據庫 , SQL

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mb61c46a7ab1eee - 詳細介紹:基於同步壓縮連續小波變換(SS-CWT)的微震圖像去噪與起始檢測

一、算法原理框架 1. 同步壓縮連續小波變換(SS-CWT) 核心優勢:通過時頻重分配提升非平穩信號的分辨率(時間分辨率達0.1ms,頻率分辨率達0.1Hz) 數學表達: 其中為尺度因子,為平移因子,為同步壓縮小波基 2. 自適應去噪流程 噪聲區 信號區

自適應 , 小波變換 , MySQL , 小波基 , 數據庫

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jowvid - 深入淺出 MVC、MVVM、MVP

【軟件工程】一文搞懂 MVC、MVP、MVVM 架構 文章目錄 【軟件工程】一文搞懂 MVC、MVP、MVVM 架構 1 為什麼會有這些模式 2 MV* 系列架構定義 2.1 MVC(Model–View–Controller) 2.2 MVP(Model–View–P

MySQL , mvvm , 架構 , 數據庫 , Android , mvc , 軟件工程

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軟件求生 - 別再死記八種策略了!Redis 淘汰機制其實超簡單!

有時候,技術面試就像一場心理戰。你以為面試官在聊 Redis 緩存?其實他在考你對“內存管理”的理解。今天,我就帶你用一個小故事,輕鬆搞懂 Redis 的內存淘汰策略,讓你在面試中胸有成竹、侃侃而談! 那場面試,讓我對“Redis 淘汰策略”徹底改觀 上個月,我去參加一家金融科技公司的社招面試。面試官是個看起來不苟言笑的大哥,問的第一個問題就挺硬核:

redis , yyds乾貨盤點 , 數據 , 緩存 , 數據庫

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墨韻流香 - 多源異構數據的融合

一.項目背景 隨着全民健身的深入與健身文化的普及,以引體向上為代表的自重訓練,因其便捷性與高效性,成為衡量個人基礎力量與身體素質的重要標誌,廣泛應用於學校體測、軍事訓練及大眾健身。然而,傳統的動作評估高度依賴教練員的肉眼觀察與主觀經驗,存在標準不一、反饋延遲、難以量化等侷限性。在缺少專業指導的環境中,訓練者往往難以察覺自身動作模式的細微偏差,如借力、擺動、幅度不足等,這不僅

獲取用户信息 , MySQL , 數據庫 , ide , Json

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數據庫知識分享者小北 - 基於 PolarDB 打造企業專屬智能問答應用,完成任務可贏取保温杯、加濕器等好禮!

企業在智能化升級的浪潮中,知識問答和智能客服的需求不斷激增。然而,傳統的 RAG 方案往往依賴外部向量庫,導致架構複雜、數據同步困難和高昂的運維成本。 本方案將基於雲原生數據庫 PolarDB 構建 RAG 智能知識系統,融合原生 IMCI 向量索引與 PolarDB for AI 能力,通過原生 SQL 調用列存向量節點和 AI 節點,無需外部向量庫,實現數據與知識的閉環

MySQL , AI , 阿里雲 , 數據庫 , RAG , PolarDB

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小白獅ww - 單卡 4090 即可啓動,一鍵部署 QwQ-32B-AWQ 教程

QwQ 是 Qwen 系列的推理模型,相比傳統指令調優模型,QwQ 具備思考和推理能力,在下游任務尤其是難題上能取得顯著性能提升。QwQ-32B 是中型推理模型,能夠與 DeepSeek-R1、o1-mini 等最先進的推理模型取得競爭性性能。\ 教程鏈接:https://go.openbayes.com/d6USh 使用雲平台:OpenBayes\ http://openbayes.

tensorflow , 自然語言處理 , 數據庫 , 人工智能 , 深度學習

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mob64ca141a2a87 - Spring Boot 教程 - HelloWorld - Butterfly-Tri的個人空間 -

一、項目背景:為什麼做個性手機殼定製系統?3 大核心需求驅動 在消費升級與 “個性化” 需求崛起的背景下,傳統手機殼銷售模式逐漸暴露短板,用户與商家的需求難以高效匹配,核心痛點集中在 3 個方面: 用户端:個性化需求難滿足,選購流程繁線下門店手機殼款式固定,難以實現 “自定義圖案、材質”;線上購物平台搜索結果雜亂,用户需反覆篩選才能

Spring Boot , 智能手機 , 數據庫 , JAVA , 主鍵 , 前端開發 , Javascript

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瑞藍創軟件 - OceanBase函數索引實戰指南:從創建到優化,解決查詢性能痛點(附實戰命令)

“明明給字段建了索引,可帶函數的查詢還是走全表掃描,數據量大了直接卡到超時……” 如果你在使用 OceanBase 或 MySQL 時遇到過這種問題,大概率是沒用到函數索引!當查詢條件包含函數計算(比如LOWER(name)、MD5(customer_id))時,普通索引完全失效,而函數索引能直接基於計算結果建立索引,讓查詢效率飆升10倍+! 今天這篇乾貨,從定義、用

函數索引 , MySQL , 私藏項目實操分享 , oceanbase , 數據庫

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墨天輪 - 技術分享 | Oracle SQL執行頻率問題與優化效果預期

本文為墨天輪數據庫管理服務團隊第143期技術分享,內容原創,作者為技術顧問李寧,如需轉載請聯繫小墨(VX:modb666)並註明來源。如需查看更多文章可關注【墨天輪】公眾號。 案例一:SQL執行頻率太高 - 業務邏輯 1. 問題 SQL 有三個SQL執行次數太高,8M的表一天能有 110TB 的邏輯讀,猜測應該在一個業務邏輯 涉及表:JUDGE\_TASK(8M)、JUDGE\_TASK\_HIS

oracle , 數據庫 , SQL

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iVictor - MySQL 8.4:未使用 mysql_native_password 卻報插件未加載(Plugin 'mysql_native_password' is not loaded)?

現象 最近遇到一個有趣的案例:在一個新創建的 MySQL 8.4 實例中,使用用户 u2 登錄時,返回了Plugin 'mysql_native_password' is not loaded錯誤。 $ mysql -h127.0.0.1 -P3316 -uu2 -p123mysql: [Warning] Using a password on thecommandline interface c

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Aloudata大應科技 - 從“是什麼”到“為什麼”:Aloudata Agent 智能歸因的底層邏輯與配置指南

當數據看板上銷售額那條紅色曲線突然掉頭向下時,業務主管的第一反應不再是手忙腳亂地召集數據分析師會議,而是轉向電腦屏幕,平靜地輸入一個最直接的問題:“為什麼?” 面對海量指標波動、業務異常或營銷效果變化,分析師往往只能回答“發生了什麼”(What),卻難以深入解釋“為什麼會這樣”(Why)。這種從“What”到“Why”的鴻溝,正是 Aloudata Agent 智能歸因功能試圖解決的核心問題。 A

自然語言處理 , 數據庫 , chatgpt , 人工智能

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