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u_16099170 頭像

編程小匠人之魂 - 中國雲計算：2025年展望 -

JDBC 操作數據庫的完整流程： 加載數據庫驅動 → DriverManager 獲取 Connection（數據庫連接）→ 通過 Connection 創建 Statement/PreparedStatement → 執行 SQL → 返回 ResultSet（查詢結果）→ 關閉資源（ResultSet → Statement → Connection）

數據庫 , Css , SQL , 前端開發 , HTML

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lisong0626 頭像

Evan1024 - MySQL 8.4.7版本下載&安裝詳細教程(Win11環境)

1.官網下載 官網下載地址：https://dev.mysql.com/downloads/ 2.安裝過程 雙擊已下載的msi文件，根據以下步驟進行安裝... 步驟1： 步驟2： 步驟3： 步驟4： 步驟5： 3.MySQL服務配置 安裝完成後，按照以下步驟進行配置： 步驟1：打開MySQL配置程序 步驟2：進入配置歡迎界面 步驟3：修改MySQL數據文件存儲位置

數據庫

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u_16163453 頭像

嘴巴吃糖了 - AI時代需求編寫指南：如何編寫讓AI也能看懂的高質量需求（必學收藏）

前言 無論是需求、規範還是用户故事，用於指導代碼實現的任何信息，都必須具備一些關鍵特質（如敏捷方法中的 INVEST 原則）。隨着人工智能逐漸參與代碼生成，需求不僅要滿足人類開發者的理解，還需要更加明確、結構化，以便 AI 能正確、可靠地生成符合項目約束的代碼。因此，編寫需求時標準更高，既要清晰給人看，更要讓 AI 能"看懂"並正確實現。 本

大模型教程 , oracle , AI大模型 , 數據庫 , 人工智能 , 大模型入門 , 大模型學習

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mangrandedanche 頭像

數據庫分享小北 - Dify+ADB Supabase+LLM 實現 AI 客服系統

本文介紹如何使用Dify、雲原生數據倉庫AnalyticDB PostgreSQL版的Supabase和LLM構建一個AI客服系統，幫助在線服裝店高效處理售後諮詢、訂單查詢和個性化回覆。通過結合Dify的工作流能力、Supabase的實時數據存儲與LLM的自然語言理解能力，實現快速自動化響應，顯著減輕人工客服壓力並提升客户滿意度。 一、背景 雲原生數據倉庫AnalyticDB PostgreSQL

觀點 , 資訊 , MySQL , 知識 , 數據庫

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u_15988698 頭像

代碼天地 - 國產信創，三級等保，Go語言開源AIoT物聯網平台 ，物模型，插件化，輕鬆搭建Web可視化組態大屏

AIoT物聯網平台是一個Go語言開發的通用、開源的企業級物聯網應用平台，旨在通過可複用的組件，減少開發工作，加速物聯網項目交付。可廣泛應用於交通、醫療、消費、家居、消防、安防、工業、農業等各個領域。 插件化是最大的特點，通過插件配置您不用編寫代碼，可以快速構建應用，並將業務打包分發給世界各地的用户，使物聯網應用開發的複雜性大大降低。業務交付時間相比

服務器 , 數據 , 物聯網 , 數據庫 , 分佈式

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soultraitor 頭像

SoulTraitor - AlmaLinux下mysql 8安裝與數據遷移

首先安裝mysql server sudo yum install mysql-community-server.x86_64 啓動服務並設為開機啓動 sudo systemctl start mysqld sudo systemctl enable mysqld 此時使用root賬號登陸mysql，發現有未知默認密碼，因此通過跳過密碼的方式登錄 首先修改配置文件/etc/my.cnf，在[mys

數據庫

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beishangdeniuroumian 頭像

qiaoyikefu - 【YashanDB 知識庫】IMP 跨網絡導入慢問題

問題現象 同樣一份數據 290M， 在同一個機器本地導入，耗時 2 分鐘多，本機用 ip 連接導入耗時 4 分鐘多， 跨機器導入，耗時 17 分鐘多，客户現場耗時 30 分鐘多。 問題風險及影響 客户導入慢 問題影響的版本 客户測試環境版本：22.2.8.3 問題發生原因 imp 導入時，是一條一條 SQL 傳到 yashanDB 執行，交互次數較多，網絡有一定延時，交互次數多時性能就突降。 解決

運維 , 數據庫 , import

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bytebase 頭像

Bytebase - 1:1000，新能源車企如何將數據庫管理效能發揮到極致

1:1000 的數據庫變更管理困境 在數字化轉型的浪潮下，越來越多的企業擴大了軟件研發團隊的規模以加速業務系統的迭代升級，從而應對快速變化的市場競爭環境。新能源汽車作為近年的風口行業，更加註重研發的投入，以 Bytebase 的某新能源車企客户為例，僅研發人員就超過千人。然而業務迭代並非簡單的越快越好，因為快而忽略了質量，可能造成難以估量的損失，作為系統中最關鍵一環的數據庫，每一次變更都要尤為謹慎

MySQL , 運維 , 數據庫 , sql語句 , SQL

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u_16099271 頭像

代碼魔術師之手 - django restframework 教程

drf框架 django-rest-framework 1、接口： restful接口規範 基於restful規範的原生Django接口 DRF框架： drf請求生命週期 請求模塊：request對象 渲染模塊：瀏覽器和

雲計算 , django , 數據庫 , restful , Ajax , 雲原生 , Python

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u_16305703 頭像

Robert_Jen - Oracle分區字段的作用

Oracle 分區字段（Partitioning Key）是 Oracle 數據庫中用於對大表或索引進行邏輯劃分的關鍵組成部分。通過合理使用分區字段，可以顯著提升數據庫在查詢性能、維護效率、可用性和可管理性方面的表現。下面從多個維度詳細解釋 Oracle 分區字段的作用： 一、什麼是分區字段？ 分區字段（Partitioning Key）是指在創建分區表時指定

oracle , yyds乾貨盤點 , 分區字段 , 數據庫

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collen7788 頭像

collen7788 - 【趙渝強老師】Oracle數據庫的PL/SQL編程語言

Oracle數據庫在SQL的基礎上提供了自己的開發語言PL/SQL。通過使用PL/SQL可以開發強大的應用程序，並且能夠進一步開發Oracle的存儲過程、存儲函數和Oracle數據庫的觸發器。百度百科中對PL/SQL做了如下的説明： PL/SQL也是一種程序語言，叫做過程化SQL語言（Procedural Language/SQL）。PL/SQL是Oracle數據庫對SQL

oracle , yyds乾貨盤點 , PL , 數據庫 , SQL

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u_16993624 頭像

長腿大壯 - MyBatis - Plus QueryWrapper 多條件查詢用法

MyBatis - Plus QueryWrapper 多條件查詢用法 做 Java 項目時，遇到複雜的數據庫查詢需求很常見 —— 比如既要篩選狀態，又要按時間範圍過濾，還得給結果排個序。這時候 MyBatis - Plus 的 QueryWrapper 就派上大用場了，它像個靈活的 “查詢搭積木工具”，不用寫複雜 SQL，拼幾個條件就能實現多樣的查詢邏輯，效率直接拉滿。 先從最

oracle , 字段 , List , 數據庫 , SQL

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u_16213659 頭像

mob64ca140a8e67 - rest庫

1. 數據庫日期格式 在mongoDB數據庫中，時間的保存是ISODate類型，orm關係映射為java.util.Date類型，其保存的時間與我們會有8小時的區別（保存的時間比我們早了8個小時）。 轉換格式使用moment.js 2. req獲取值 req.params.xxxxx 從path

數據 , 雲計算 , rest庫 , mongodb , 數據庫 , 雲原生

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u_16099239 頭像

夢裏憂鬱 - clusterip內部不通

分佈式ID 生成的ID使用場景 幾乎所有的業務系統，都有生成一個記錄標識的需求，例如：message_id, order_id。這個記錄標識往往就是數據庫中的唯一主鍵，數據庫上會建立聚集索引（cluster index），即在物理存儲上以這個字段排序。 在數據量大時往往需要分庫分表，這些ID經常作為取模分庫分表的依據，為了分庫分表後數據均勻，ID生成往往有“取模

遠程調用 , 分庫分表 , 雲計算 , 數據庫 , 雲原生 , clusterip內部不通

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u_16237826 頭像

軟件求生 - 能進大廠的 Redis 分佈式鎖，和你現在寫的差在哪？

大家好，我是小米，今年 31 歲。寫這篇文章的時候，我正坐在公司工位上，盯着 禪道 上一個“看似簡單”的 Bug 單子發呆。這個 Bug 的標題只有一句話： “生產環境：訂單重複扣款，概率出現” 如果你是 Java 工程師，看到這句話，後背基本已經開始冒冷汗了。那一刻，我腦子裏閃過的不是 JVM，不是 GC，也不是 SQL，而是一個老朋友——

redis , 服務器 , yyds乾貨盤點 , 分佈式鎖 , 數據庫

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u_15912723 頭像

讓世界更美好 - Redis GEO深度剖析：地理位置信息存儲與查詢實戰指南

一、引言：當Redis遇見地理位置 在現代互聯網應用中，基於位置的服務（LBS）已經成為標配功能。無論是外賣App附近的商家推薦、打車軟件的司機匹配，還是社交應用的好友發現，都離不開高效的地理位置計算。傳統的關係型數據庫在處理這類空間數據時往往力不從心，而Redis的GEO數據結構應運而生，為我們提供了簡單高效的解決方案。 Redis GEO的核心價值：

redis , yyds乾貨盤點 , 數據庫 , Git

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u_15742790 頭像

數據科技訊 - 從感性到理性，中國文旅的未來到底在哪裏？

當文旅行業還在沉迷於 “詩與遠方” 的感性敍事，當多數項目困在 “概念造勢易、實景落地難” 的怪圈，中國文旅的破局之路，似乎正迎來一場 “文理之分” 的深刻變革。有人執着於用浪漫話術勾勒烏托邦，卻讓美好停留在宣傳頁；而中國電建地產，這位自帶理性基因的 “文旅理科生”，正以北京山谷為答卷，用 “嚴謹、兑現、四季、温暖” 四大核心密碼，給出了關於行業未來的全新答案 —— 文旅的高級形

使用場景 , 數據 , MySQL , 錨定 , 數據庫

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u_17480953 頭像

AIIData數據中台 - airflow元數據拾取能力演示

摘要： 本文檔介紹如何在Linux服務器上部署Airflow服務，與openmetadata進行集成，後在openmetadata系統中實現對Airflow工作流數據的拾取以及數據庫元數據的拾取。 • openmetadata：1.6.0 •airflow：2.9.1 元數據管理平台基於開源項目OpenMetaData建設 元數據管理平台Op

服務器 , yyds乾貨盤點 , MySQL , 虛擬環境 , 元數據 , 數據庫 , 開源

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weiyuqingcheng 頭像

006玩命 - uxdb ops

安裝 ./uxdb-zkfr-linux7-x86_64-v2.1.1.run 優炫數據庫服務啓動、停止 su uxdb cd /opt/uxdbinstall/dbsql/bin/ ./ux_ctl -D /opt/uxdbinstall/dbsql/data/dbhome_1/ stop ./ux_ctl -D /opt/uxdbinstall/dbsql/d

MySQL , 數據庫 , 優炫數據庫 , uxdb

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u_16565911 頭像

南大通用GBase - 南大通用GBase 8s中RPAD函數使用介紹

在測試過程中，進行邊界值測試或是其他有插入大量數據的需求場景，可以藉助 lpad 或 rpad 函數生成滿足特定條件的數據存入變量當中，並將該變量作為參數插入或拼接在 sql 語句當中完成邊界值用例的設計。 RPAD 函數：返回 source_string 的一個副本，右填充達到 length 參數指定的總字節數。函數返回類型取決於，source_string、pad_st

oracle , GBase 8s , 字符串 , 數據 , 存儲過程 , 數據庫

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luckyshiliang 頭像

luckyliang - 三、夜鶯集羣部署之redis哨兵模式篇

目標：部署一主兩從3哨兵的模式 按照企業級標準設置redis參數（對redis.conf做基礎設置、安全設置、內存設置、持久化等參數） 步驟： 操作系統設置主機名、進程數限制、依賴包安裝、源、關閉防火牆、對時等。 redis下載，解壓，編譯安裝。 做成systemd服務管理。 配置主從。 配置哨

redis , 夜鶯集羣 , 數據庫

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AllBigFish 頭像

AllBigFish - WSL2安裝PostgreSql並遠程連接Windows圖形工具

“個性化需求/小白縫合低創” Ubuntu 版本為 24.04.3 Windows 圖形工具在本文中具體指 VScode WSL2 的安裝教程網絡上較為詳細，不多説了 1. 使用 WSL2 安裝 PostgreSql 1. 更新系統包 sudo apt update sudo apt upgrade -y 兩條命令的意思如下， -y 表示如果有提問全部 yes 命令

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zyx178 頭像

碼出財富 - Redis快的秘密

Redis 之所以快，主要歸功於以下幾個關鍵設計： 1. 基於內存存儲 數據主要存儲在內存中，讀寫操作直接操作內存，避免磁盤 I/O 的延遲。 內存的訪問速度比磁盤快幾個數量級（納秒 vs 毫秒級）。 2. 高效的數據結構 Redis 不僅支持簡單的鍵值對，還提供了經過優化的高效數據結構：

單線程 , redis , yyds乾貨盤點 , 數據結構 , 數據庫

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songhome 頭像

songjt - Zabbix監控mysl數據庫配置

用mysql自帶的模板，可以監控如下內容： OPS（增刪改查）、mysql請求流量帶寬，mysql響應流量帶寬，最後會附上相應的監控圖！ 一、編寫腳本 check_mysql.sh vi /usr/local/zabbix/share/check_mysql.sh !/bin/bash -------------------------------------------------

數據庫

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