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05:15 PM · Oct 25 ,2025
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u_15742790 頭像

數據科技訊 - 集團軍協同聚變，看新紫光如何奔跑在AI主航道上

未來，是一個"萬物皆可AI"的智能世界，我們正置身於一場由智能技術驅動的深刻產業革命之中。 與此同時，人工智能的浪潮不再滿足於單點的技術突破，而是席捲產業鏈的每一個環節，推動創新模式從"裂變"走向"聚變"，引發從技術架構到產業生態的系統性重構。站在萬物智聯的時代拐點，領軍企業的角色已然重新定義：唯有從技術的引領者，蜕變為生態的賦能者，方能激活全局。 完成戰略重整的新紫

低功耗 , MySQL , 數據庫 , 人工智能 , 解決方案

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u_13424 頭像

flyingsmiling - arcgis for javascript 軌跡回放

一、歷史歸檔（Archiving） 　　在構建信息系統時，我們總是希望系統的底層數據能夠定期更新，以保證數據的現勢性，保證系統的生命力。實際上，對很多行業而言，系統數據庫更新過程中產生的歷史數據非常有價值，能夠回溯地理事物的變化過程，分析事物發展的規律，預測事物的發展並提前採取相應措施。 ArcGIS通過Geodatabase的歷

數據庫 , server , 前端開發 , ide , 空間數據庫 , Javascript

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sibendekaodigua 頭像

香椿烤地瓜 - 如何使用IP數據雲數據庫接入流量監控？

一. 教程核心目標與優勢 1. 監控目標​ ①　精準識別虛假流量：代理/VPN/爬蟲IP、數據中心IP、高風險異常IP產生的訪問 ②　統計真實流量：真實用户的家庭寬帶、企業專線、移動網絡訪問 ③　實時監控流量質量：虛假流量佔比、高風險IP訪問頻次、地域異常訪問等 2. 核心優勢（基於IP數據雲能力） ①　數據維度全：20+字段支撐判斷（代理狀態、網絡類型、風險評分、歸屬地等） ②　識別準確率高：

數據庫

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sibendekaodigua 頭像

香椿烤地瓜 - 我應該如何選擇並使用IP數據庫評估不同地區的定位精度(⊙_⊙?)

我正在做全球業務拓展，在此項目真正落地的過程中，我才意識到： IP 數據不是“準或不準”的問題，而是“在什麼地區、什麼場景、用哪一種方式才合理”。我將使用三類主流IP數據工具IP數據雲、IPinfo、IPnews，通過實踐，來系統闡述如何使用不同IP數據庫，評估各地區IP地址定位精度的差異與使用邊界。 一、先明確：IP定位精度評估評的是什麼？ 在實際業務中，對ip定位精度的評估通常集中在以下維度：

數據庫 , 前端

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u_15979955 頭像

金牛座TinaLee - 微店 API 數據採集實例説明

微店數據採集需基於微店開放平台提供的 API，需先完成開發者認證、創建應用並獲取密鑰，再遵循 API 規則調用接口。以下以Python為例，演示商品列表、訂單數據的採集流程（需提前完成開發者配置）。 一、準備工作 註冊開發者：訪問微店開放平台，完成企業 / 個人開發者認證，創建應用，獲取AppKey、AppSecret。 獲取 Access

MySQL , API , 數據庫 , 開發者 , 開放平台

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u_16459925 頭像

wx6583a3b0b06d1 - PGADMIN4 Docker 容器化部署指南

概述 PGADMIN4是一款功能強大的開源Web管理工具，專為PostgreSQL數據庫設計。它提供直觀的圖形界面，支持數據庫建模、SQL查詢、性能監控、用户權限管理等核心功能，是PostgreSQL數據庫管理員和開發人員的必備工具。通過Docker容器化部署PGADMIN4，可實現環境隔離、快速部署、版本控制和跨平台一致性，有效降低運維複雜度，提升工作效率。 環境準

PGADMIN4 , mongodb , 數據庫 , postgresql , docker部署PostgreSQL , Docker

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u_14035463 頭像

wx5bcd2f496a1cf - RocketMQ集羣核心概念 生產者端的負載均衡

Producer的負載均衡 Producer端在發送消息的時候，會先根據Topic找到指定的TopicPublishInfo，在獲取了TopicPublishInfo路由信息後，RocketMQ的客户端在默認⽅式下selectOneMessageQueue()⽅法會從TopicPublishInfo中的messageQueueList中選擇⼀個隊列

redis , 服務器 , 發送消息 , 運維 , 負載均衡 , 數據庫

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u_16065869 頭像

崖山數據庫系統YashanDB - YashanDB與10位專家共話國產數據庫規模化替代

在國產化浪潮下，政務領域數據庫已經基本完成了國產替代，但金融、能源、醫療、製造等行業數據庫國產替代率依舊較低。隨着國產化在各領域加速，數據庫國產化已進入規模化替代的攻堅階段。專家指出，當前企業機構越來越重視業務連續性保障，大家對於核心系統替代比較謹慎，明年核心系統替代會進入爆發式發展階段。 數據庫國產化替代在選型、遷移、運維等環節仍然存在一些痛點，

oracle , yashandb , 核心系統 , 崖山數據庫 , 數據庫 , 國產數據庫

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u_12440558 頭像

專家一百錦再 - 第8章 模塊系統

文章目錄 第8章 模塊系統 8.1 包、crate和模塊 Rust代碼組織的基本概念 包（Packages） Crate 模塊（Modules） 創建和使用模塊 基本模塊定義 模塊的可見性

redis , 開發語言 , rust , 數據庫 , Android , JAVA , go

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u_17587833 頭像

mb6923acc0735dc - 鍵值型數據庫KV-Store：非關係型數據的存儲、加密與分佈式同步

🌟 引言：KV-Store在全場景時代的獨特價值 在鴻蒙全場景分佈式生態中，鍵值型數據庫（KV-Store）作為非關係型數據存儲的核心解決方案，憑藉其輕量高效、跨設備同步、簡單易用的特性，在配置管理、用户狀態持久化、分佈式數據共享等場景中發揮着不可替代的作用。與傳統關係型數據庫相比，KV-Store以簡單的鍵值對模型，為開發者提供了在設備間無縫流轉數據的能力，真正實現了"

移動開發 , 數據 , 初始化 , 數據庫 , Android

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u_16213675 頭像

mob64ca140e4022 - k8s 親和、反親和、污點、容忍_12027329的技術博客

Kubernetes節點親和性與污點容忍：實現Web服務與數據庫的分組部署 在Kubernetes（K8s）中，節點親和性（Node Affinity）用於控制Pod調度到特定節點組，而污點容忍（Toleration）允許Pod在有污點的節點上運行。這可以幫助實現資源隔離，例如將Web服務和數據庫服務部署到不同的節點組，以提高性能、安全性和可靠性。

Pod , kubernetes , 數據庫 , Css , 前端開發 , HTML , 前端

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luoping 頭像

mb43f60adeco02a - DBA必備腳本：一鍵殺會話

在週末時一位朋友諮詢有沒有自動殺會話的腳本，今天就和大家分享一下自己常用的兩個殺會話的腳本。殺會話這個工作本身來説非常的簡單，但是在日常工作中怎麼能把殺會話的效率做到極致是我們衡量的一個標準，因為在系統緊急故障時，我們需要通過殺會話來快速恢復系統，如果殺會話的速度跟不上，那整個系統就直接掛了。記得曾經在駐場時就出現過兩次類似的情況：一次是國慶值班時，跟值

微信 , 數據庫 , 後端開發 , SQL , Python

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u_17468687 頭像

wx68723ba69a79e - 達夢數據庫安裝教程 dm8_20211025_x86_win_64_ent.zip Windows詳細步驟（附安裝包）

是達夢數據庫 DM8 的 Windows 64位企業版安裝包，日期是 2021 年 10 月 25 日編譯的版本。裏面包含了數據庫服務端、客户端和一些常用管理工具， 1. 解壓安裝包 提供安裝包下載：https://pan.quark.cn/s/301611c6df7f，下載的dm8_20211025_x86_win_64_ent.

軟件研發 , 安裝包 , 管理工具 , 數據庫

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u_13424 頭像

flyingsmiling - MySQL中的自適應哈希索引_數據庫技術

什麼是哈希索引 哈希索引是基於內存的支持，底層結構就是鏈式哈希表，增刪改查的時間複雜度都是O(1)。 通過將索引鍵（如數據庫表的主鍵、Redis 的 Key）經過哈希函數計算得到哈希值，再將哈希值映射到對應的存儲位置（槽位），從而快速定位數據的物理地址或內存地址。 InnoDB自適應哈希索引 AHI 完全存儲在 InnoD

MySQL , 二級索引 , 數據庫 , 後端開發 , 哈希算法 , 主鍵 , Python

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u_16099231 頭像

半夜未央好 - qtdesigner中界面能不能調整大小

最近參加了一個數據庫比賽，在可視化的時候使用的Qt Designer，雖然Qt界面看起來有些許古老，但是功能還是挺強大的。 下載鏈接： 漢化鏈接： 首先，我們要創建一個登陸界面，先在Qt中點擊文件，然後點擊新建，在彈出的界面中，選擇Main Window,然後點擊創建。

qt , pycharm , 架構 , 數據庫 , 後端開發 , 可視化 , Python

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selectdb 頭像

SelectDB技術團隊 - 金融場景 PB 級大規模日誌平台：中信銀行信用卡中心從 Elasticsearch 到 Apache Doris 的先進實踐

導讀：中信銀行信用卡中心每日新增日誌數據 140 億條（80TB），全量歸檔日誌量超 40PB，早期基於 Elasticsearch 構建的日誌雲平台，面臨存儲成本高、實時寫入性能差、文本檢索慢以及日誌分析能力不足等問題。因此使用 Apache Doris 替換 Elasticsearch，實現資源投入降低 50%、查詢速度提升 2～4 倍，同時顯著提高了運維效率。 本文轉錄自陳地長（中信信用卡中

elasticsearch , 日誌分析 , 大數據 , 金融 , 數據庫

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dewujishu 頭像

得物技術 - Valkey 單點性能比肩 Redis 集羣了？Valkey8.0 新特性分析｜得物技術

一、 背景 Valkey 社區於 2024 年 09 月發佈了 Valkey8.0 正式版，在之前的文章《Redis 是單線程模型？》中，我們提到，Redis 社區在 Redis6.0 中引入了多線程 IO 特性，將 Redis 單節點訪問請求從 10W/s 提升到 20W/s，而在 Valkey8.0 版本中，通過引入異步 IO 線程、內存預取（Prefetch）、內存訪問分攤（MAA）等新特性

redis , 數據庫 , redis集羣

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nocobase 頭像

NocoBase - 10 個開源工具，快速構建數據應用

原文鏈接：https://www.nocobase.com/cn/blog/open-source-data-apps。 寫在開頭 對開發者來説，工作中最常見的需求之一就是：臨時需要快速搭建一個數據應用。 可能是一個運營看板、一個內部查詢工具，或者一個簡單的客户數據門户。 傳統的做法需要寫後端、接數據庫、再做前端。 好在現在已經有不少優秀的開源工具，能幫你在幾小時內就構建出一個可用的數據應用。

無代碼開發平台 , 數據 , 低代碼 , 數據庫 , 開源

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u_16065869 頭像

崖山數據庫系統YashanDB - YashanDB V23.5發佈：YAC共享集羣全面邁向規模化商用

隨着信創替代進入核心系統攻堅階段，企業對應用透明的多讀多寫、可大規模商用的共享集羣數據庫需求日益迫切。YashanDB V23.5的正式發佈，以崖山共享集羣YAC全面規模化商用為里程碑，不僅實現了對國際主流產品的關鍵技術對標，更在高可用、高性能等核心能力上構建起差異化護城河，為企業核心業務升級提供一套真正具備高端替代能力的新解法。 圍繞穩定、高效、

oracle , yashandb , 崖山數據庫 , 數據庫

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u_15469972 頭像

mb61c46a7ab1eee - 【算法】隊列 + 寬度優先搜索 - 教程

目錄 寬度優先搜索的核心思想 算法實現步驟 BFS的特點和應用場景 BFS 在樹結構的應用 寬度優先搜索的核心思想 想象一下你在玩一個迷宮遊戲，你站在起點，想知道最快到達終點的路線。BFS的策略是： 首先探索所有起點直接相連的位置（第一層）。 然後探索所有與第一層位置直接相連的、且未被訪問過的位置（第二層）。

結點 , MySQL , 最短路徑 , 數據庫 , 層序遍歷

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tdengine 頭像

TDengine濤思數據 - 工業數據庫選型指南之一：深度解析 PI System vs TDengine

在工業互聯網與智能製造加速發展的今天，企業的數據量正呈爆發式增長。傳統的歷史數據庫在高併發寫入、分佈式架構、AI 原生能力等方面逐漸難以滿足需求。作為國產時序數據庫的代表，TDengine 以高性能、低成本、雲原生與智能化特徵，成為新一代工業數據底座的首選。 本文嚴格基於公開資料與官方文檔，對國內外主流數據庫（包括 PI System、亞控、紫金橋、麥傑、力控、中控、庚頓）

實時數據庫 , MySQL , 時序數據庫 , 數據庫 , tdengine , 工業

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dtstack 頭像

袋鼠雲數棧 - 媒體專訪丨袋鼠雲 CEO 寧海元：Agent元年之後，產業需回到“數據+智能”的長期結構

以下文章來源於第一新聲，作者第一新聲 十多年前，寧海元還是阿里巴巴內部負責天貓雙十一數據庫保障的技術負責人。零點流量洪峯之下，他和團隊要確保每一筆訂單、每一筆支付都能被系統準確接住——背後依賴的，是一整套可信、可流轉的數據體系。 從搭建當時亞洲最大的 Oracle RAC 集羣，到主導參與淘寶“去 IOE”，再到把分佈式數據平台對外商業化，這段經歷在很大程度上塑造了他今天對 AI 的

觀點 , agent , 算法 , 數據庫 , 人工智能

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u_16099187 頭像

網絡安全俠 - pgsql 實體化視圖索引

簡介： MView中文名稱為實體化視圖（Materialized View），相對於普通的視圖來説，MView的不同之處在於MView實體化視圖管理存儲數據，佔據數據庫的物理空間。MView的結果會保存在一個普通的數據表中，在對MView進行查詢的時候不再會對創建MView的基表進行查詢，而是直接查詢MView對應的結果表，然後通過定期的刷

大數據 , 數據 , 數據倉庫 , 數據庫 , pgsql 實體化視圖索引 , 物化視圖

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u_15912723 頭像

讓世界更美好 - OceanBase數據庫全解析：架構、特性與應用實踐

一、OceanBase簡介：中國原生的分佈式數據庫 OceanBase是由螞蟻集團完全自主研發的分佈式關係型數據庫，誕生於2010年，最初用於解決支付寶的核心交易需求。經過十餘年發展，如今已成為支撐雙11百萬級TPS、金融級一致性的成熟數據庫產品。 核心定位：OceanBase定位於"高可用、高擴展、高兼容的分佈式關係數據庫"，尤其擅長處理金融級事務和高併發場景。20

oracle , yyds乾貨盤點 , 數據 , 數據庫 , 分佈式事務 , SQL

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