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anxing_cba 頭像

暗星涌動 - Centos 7 安裝系列(8)：openGauss 3.0.0

@TOC 一、系統環境 操作系統：Centos 7 已配置環境：空 二、官方文檔 openGauss 官方文檔：準備軟硬件安裝環境 三、安裝步驟 3.1 環境準備 安裝依賴包： yum -y install libaio-devel flex bison ncurses-devel glibc-devel patch redhat-lsb-core readline-devel openss

數據庫 , Linux , openssl

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u_16099206 頭像

編程夢想翱翔者 - 日誌系統 - 奪寶奇兵的個人空間 -

1.克隆github上的luadbi存儲庫 root@66d4e20ec1d7:/par# git clone https://bgithub.xyz/mwild1/luadbi Cloning into 'luadbi'... remote: Enumerating objects: 1139, done. remote: Count

junit , lua , duckdb , C語言 , 數據庫 , 前端開發 , Javascript

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u_16213613 頭像

mob64ca13ff9303 - Python 如何操作 SQLite 數據庫

目錄 引言：數據庫連接的重要性 sqlite3.connect() 函數 2.1 函數簽名及參數 2.2 database 參數：文件路徑與內存數據庫 2.3 timeout 參數：鎖定等待時間 2.4 isolation_level 參數：事務隔離級別 2.5 detect

數據庫 , sqlite , Css , 前端開發 , HTML , Python

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apacheiotdb 頭像

ApacheIoTDB - 時序數據庫 IoTDB 的「百科全書」會“説話”了？官網 Ask AI 功能正式上線！

官網文檔詳盡，但找到“對自己問題有用的那一段”要花不少時間？ 功能一應俱全，卻在“如何為我所用”的第一步就舉步維艱？ 現在，這一切有了更聰明的方式！時序數據庫 Apache IoTDB 官網正式上線「Ask AI」助手——你的專屬時序數據庫智能顧問，7×24 小時在線，用最自然的對話方式，幫你快速上手、高效開發、解決難題！ 01 為什麼可以試試 Ask AI？ ✅更直接：不用在文檔裏翻來翻去，直接

數據庫

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jdcdevloper 頭像

京東雲開發者 - 原生Redis跨數據中心雙向同步優化實踐

一、背景 公司基於業務發展以及戰略部署，需要實現在多個數據中心單元化部署，一方面可以實現多數據中心容災，另外可以提升用户請求訪問速度。需要保證多數據中心容災或者實現用户就近訪問的話，需要各個數據中心擁有一致的全量數據，如果真正實現用户就近讀寫，也就是實現真正的業務異地多活，數據同步是異地多活的基礎，這就需要多數據中心間數據能夠雙向同步。 二、原生redis遇到的問題 1、不支持雙主同步 原生red

redis , 同步 , 數據庫 , SQL , 程序員

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u_16993624 頭像

長腿大壯 - H2 數據庫中的表空間與存儲引擎相關關鍵字

H2 數據庫中的表空間與存儲引擎相關關鍵字 在 H2 數據庫的底層配置中，表空間和存儲引擎關鍵字決定了數據的存儲方式和性能特性。這些關鍵字雖然不常出現在日常增刪改查操作中，但卻是優化數據庫存儲效率、適配不同部署場景的核心，掌握它們能讓數據庫從底層架構上貼合業務需求。 一、表空間相關關鍵字 表空間就像數據庫的 “存儲分區”，通過CREATE TABLESPACE、ALTER T

oracle , 表空間 , 數據 , 數據庫 , 存儲引擎

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u_15459354 頭像

ApacheSeaTunnel - （四）收官篇！從分層架構到數據湖倉架構系列：數據服務層和數據應用層及湖倉技術趨勢小結

《新興數據湖倉設計與實踐手冊·從分層架構到數據湖倉架構設計（2025 年）》 系列文章將聚焦從數據倉庫分層到數據湖倉架構的設計與實踐。手冊將闡述數據倉庫分層的核心價值、常見分層類型，詳解分層下的 ETL 架構及數據轉換環節，介紹數據倉庫分層對應的技術架構，並以貼源層（ODS）、數據倉庫層（DW）、數據服務層（DWS）為例，深入剖析數湖倉分層設計，最後探討數據倉庫技術趨勢並進行小結。

spark , WhaleStudio , 大數據 , 數據倉庫 , 數據庫 , 白鯨開源

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moonfdd 頭像

福大大架構師每日一題 - agno v2.2.10 最新更新發布：Workflow運行上下文與事件流優化詳解

在 2025 年 11 月 8 日，agno 發佈了最新版本 v2.2.10。本次更新主要圍繞 Workflows 的運行上下文管理、事件流處理以及 AgentOS 的穩定性優化進行了改進，同時對一些舊的參數進行了調整與棄用規劃，並修復了多個已知問題。以下是版本更新的詳細説明。 改進內容 Workflow運行上下文（

事件流 , MySQL , 自定義 , 問題修復 , 數據庫 , agno

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u_16213719 頭像

mob64ca1418e88d - hibernate與sqlite兼容性

目錄 概述： 1、查詢對象 查詢結果： 2、分⻚查詢 結果： 3、where 條件查詢 結果： 4、模糊查詢 結果： 5、order by 結果： 6、查詢實體對象的屬性 結果： 7、佔位符 結果： 8、級聯查詢 結果： 概述：

hibernate與sqlite兼容性 , hibernate , 數據庫 , 人工智能 , JAVA , 計算機視覺

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FlyAway2013 頭像

CanntBelieve - MySQL的 索引類型 normal、 unique 和 索引方法 btree 、 hash

一、索引類型：Normal（普通索引） vs Unique（唯一索引） 核心差異是是否對字段值施加「唯一性約束」，其他特性均圍繞這一點展開： 對比維度 Normal（普通索引） Unique（唯一索引） 核心約束 無唯一性要求，字段值可重複 強制字段值唯一，不允許重複（

數據庫

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u_16653481 頭像

金海境科技 - 【服務器數據恢復】RAID陣列SSD固態硬盤故障導致互聯網企業用户數據丟失數據恢復案例

一、客户信息 深圳市某互聯網科技公司，專注於生活服務類APP開發，平台註冊用户超5000萬，日均活躍用户800萬，核心業務涵蓋外賣配送、本地生活服務預訂等。公司數據中心部署了30台浪潮NF5280M6服務器，採用“SSD+機械硬盤”混合存儲架構，其中10台服務器配置4塊2TB NVMe SSD組建RAID10陣列，專門存儲用户基礎信息、訂單記錄及支付數據，數據總量約15TB

服務器 , 數據 , nosql , 固件 , 數據庫

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wang_yb 頭像

wang_yb - 深入淺出理解你的“數據”

對於想要學習數據分析的同學，如果你問我："數據分析的第一步是什麼？" 我的回答是："理解數據本身。" 數據是我們所有分析工作的起點，本文主要探討如何辨別我們面對的是什麼樣的數據，包括它的分類方法和描述維度。 1. 數據分類 數據並非千篇一律，它們有着不同的特徵和屬性。 正確理解數據的分類，是選擇適當分析方法的前提。 通常，我們可以從以下三個維度來給數據進行分類。 1.1. 按結構屬性來分 你的數據

數據庫

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u_12207 頭像

衞斯理 - python智能停車場車牌識別計費系統百度ai

文章目錄 一、功能模塊 1.1 用户認證與權限管理模塊 1.2 車位管理模塊 1.3 車輛進出管理模塊 1.4 違規處罰管理模塊 1.5 社區互動模塊 1.6 內容管理模塊 1.7 數據統計與報表模塊 1.8 系統配置模塊 二、核心業務流程

前端頁面 , 數據庫 , Css , 後端服務 , 前端開發 , HTML

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liuzhanbin 頭像

浮生鳳年 - MySQL輕量審計

背景：一般MySQL審計可通過general_log記錄全量日誌，或者通過專門的審計插件，本文介紹通過performance_schema來實現輕量審計的功能。 具體方法 1、打開performance_schema（ps） 修改配置文件，添加參數：performance_schema = ON ，啓用 Performance Schema，開啓ps需要重啓實例，同時一般對性能會有一定的

MySQL , 數據庫 , 審計 , performance_schema

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u_17569005 頭像

wx6906fb3f9b17a - 無線聯網智能門鎖系統解決方案，適用於公寓、民宿、辦公室等場景。系統採用433MHz無線通信，支持指紋、密碼、IC卡等多種開門方式，具有免佈線、雲管理、高安全性等特點

這份無線聯網智能門鎖系統配置清單非常專業，清晰地規劃了一套適用於分散、流動人員場景的現代化門禁管理解決方案。這不僅是設備採購單，更是面向長短租公寓、智慧酒店、企業宿舍、共享辦公等場景的“輕量化、高靈活、強管控”的運營藍圖。 設備名稱

智能鎖 , 門禁 , redis , 聯網鎖 , 刷卡智能鎖 , 數據庫 , 指紋鎖

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sysin 頭像

sysin - SQL Server 2025 正式版發佈 - 從本地到雲端的 AI 就緒企業數據庫

SQL Server 2025 正式版發佈 - 從本地到雲端的 AI 就緒企業數據庫 SQL Server 2025 - AI ready enterprise database from ground to cloud 請訪問原文鏈接：https://sysin.org/blog/sql-server-2025/ 查看最新版。原創作品，轉載請保留出處。 作者主頁：sysin

developer , 數據庫 , server , SQL Server , SQL

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lfree 頭像

lfree - [20251107]latch cache buffers chains等待事件.txt

[20251107]latch cache buffers chains等待事件.txt --//前一段時間測試oracle目前的版本在讀讀的情況很少出現latch cache buffers chains情況。 --//我以前的測試基本是單表，拿別人的例子驗證看看。 1.環境： SCOTT@book01p @ ver2 ==============================

數據庫

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u_17578007 頭像

wx690f565d7bc78 - java決策者模式實戰

Java 策略模式（決策者模式）實戰：從原理到落地 策略模式（Strategy Pattern）是一種行為型設計模式，核心思想是：定義一系列算法（策略），將每個算法封裝起來並使它們可互換，讓算法的變化獨立於使用算法的客户端。它解決了“算法切換”與“代碼耦合”的問題，讓代碼更易擴展、維護和測試。 本文將從“應用場景→核心原理→實戰案例→優缺點分析”逐步拆解，用 Java

System , MySQL , 微信支付 , 客户端 , 數據庫

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u_39029 頭像

lingyuli - 多索引組合值不可以唯一嘛

長期以來，Lucene在搜索領域的壟斷地位無人能及，基於Lucene之上的Elastic Search與Solr 也是家喻户曉的產品；錄信數據庫最初的版本也是基於Lucene來實現的，在設計之初經常會遇到跟solr、es同樣的問題。如面對幾十億的數據就遇到內存爆掉的問題，此時CPU與IO都飆到系統極限；100億的數據就需要100多台512G的大內

lucene , 大數據 , 索引 , 數據倉庫 , 數據庫 , olap , 多索引組合值不可以唯一嘛

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elhix0bg 頭像

阿里雲大數據AI - DataWorks千萬級任務調度與全鏈路集成開發治理賦能智能駕駛技術突破

一、智能駕駛數據預處理的行業挑戰 隨着智能駕駛技術的逐級演進，數據驅動的模型訓練範式對數據預處理環節提出三大挑戰： 數據孤島化：需整合攝像頭、LiDAR、毫米波雷達、V2X通信等多模態數據，傳統ETL工具難以實現高效集成。 任務爆炸式增長：單輛測試車每日產生可達50TB 數據，需支持百萬甚至千萬級任務併發調度與彈性擴容。 開發運維一體化需求：要求數據流水線具備高可用性（99.99% SLA

大數據處理 , 大數據 , 自動駕駛 , 數據庫 , 人工智能

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wy123 頭像

MSSQL123 - SQLServer 2019 標準版在虛擬機上無法充分利用CPU的問題診斷

最近發現一台SQLServer服務器CPU使用率中，有4個CPU心很繁忙，6個CPU核心卻很空閒，由於是SQLServer 2019標準版，猜測到可能是跟虛擬機的CPU授權數有關。 這台機器是筆者從Infrastructure部門接到的乾淨的虛擬機，然後自己安裝的數據庫，數據庫本身沒有對CPU有任何限制，當時並沒有注意這個細節，從任務管理器中可以看到虛擬機的CPU是10個邏輯核心（process

數據庫

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data_ai 頭像

數據庫知識分享者 - 雲原生數據倉庫 AnalyticDB Supabase 商業化正式上線！

AnalyticDB PostgreSQL 版 Supabase 是基於開源 Supabase 深度增強的全託管應用開發平台。它提供數據庫、用户鑑權、邊緣函數等核心功能，並結合阿里雲基礎設施，提升性能和安全性。與開源自託管方案相比，該平台具備全面的託管能力，支持按需選擇計算與存儲規格，原生支持支付寶、微信等第三方 OAuth 功能，彌補了開源方案的不足，保持與 Supabase Cloud 一致的

觀點 , 資訊 , adb , 阿里雲 , 數據庫

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javastack 頭像

Java技術棧 - Spring Boot 4.0 正式發佈，王炸！！

大家好，我是R哥。 距離《Spring Boot 3.0 正式發佈，王炸！！》已經 3 年了，Java 的世界經過了一次大變天，現在 Spring Boot 4.0 都來了，從 3.5 直接幹到了 4.0。 Spring Boot 4.0.0 正式發佈了： 最新的支持版本如下： 從路線圖可以看到每個版本的終止時間，每個版本的生命週期只有一年

redis , API , 版本控制 , 數據庫 , JAVA

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bigegaodeshubiaodian_elp4ti 頭像

逼格高的鼠標墊_elp4Ti - 10個提升YashanDB性能的實用優化方法全集

如何優化數據庫查詢速度，減少響應時延，提升系統整體處理能力，是關係數據庫管理系統性能優化的核心問題。YashanDB作為面向高性能需求設計的數據庫，依託其獨特的存儲架構和執行引擎，具備優化空間。本文將基於YashanDB豐富的技術特性和行業最佳實踐，系統梳理並深入解析十種實用且具體可操作的性能優化方法，幫助用户充分發揮YashanDB作為現代數據庫平台的性能優勢，確保數據庫系統在高併發、海量數據等

數據庫

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