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05:15 PM · Oct 25 ,2025

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數據庫知識分享者 - 基於RDS Supabase 服務高效構建輕量級應用,完成任務可贏取淘公仔、加濕器等好禮!

隨着企業對高效開發和快速迭代的需求不斷增加,傳統的後端開發面臨着諸多挑戰:高昂的基礎設施成本、複雜的技術門檻以及漫長的開發週期,都嚴重影響了中小團隊推進核心業務的進程。同時,技術門檻的提升,使得中小團隊在快速迭代方面面臨着巨大的壓力,難以適應市場變化。 本方案將介紹如何基於阿里雲 RDS Supabase 服務高效構建輕量級應用,深度融合了高可用的 RDS PostgreSQL 數據庫能力與 Su

資訊 , MySQL , 教程 , rds , 數據庫

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DashVector - 如何通過Python SDK在Collection中分組檢索Doc

本文介紹如何通過Python SDK在Collection中按分組進行相似性檢索。 前提條件 已創建Cluster 已獲得API-KEY 已安裝最新版SDK 接口定義 Python示例: Collection.query_group_by( self, vector: Optional[Union[List[Union[int, float]], np.n

ai開發 , 數據庫 , 人工智能

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趙渝強老師 - 【趙渝強老師】PostgreSQL的內存結構

PostgreSQL的內存結構分為兩種不同的類型,它們分別是本地內存和共享內存。它們的關係如下圖所示: 視頻講解如下: https://www.bilibili.com/video/BV1EBs2zgE5B/?aid=115444912492... 一、 本地內存 PostgreSQL的本地內存是指每個後台進程(backend process)自己使用的內存區域,下面列舉了Postg

數據庫 , postgresql

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IvorySQL - 為IvorySQL增添PACKAGE語法幫助

認識語法幫助 當使用psql工具登錄數據庫時,\h command可以查看語法幫助。比如查看create database語法: psql (17.6) Type "help" for help. ivorysql=# \h create database Command: CREATE DATABASE Description: create a new database Syntax

數據庫 , postgresql , SQL , 程序員

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TDengine濤思數據 - 楊凌美暢用 TDengine 時序數據庫,支撐 500 條產線 2 年曆史數據追溯

小T導讀:在製造業智能化產線監控實踐中,楊凌美暢早期基於 TDengine TSDB 3.0.7.1 Windows 開源版,支撐了 108 條產線、23 萬測點的基礎監控。隨着業務規模迅速擴大,原有架構的性能與穩定性逐漸成為瓶頸。針對這一挑戰,楊凌美暢組織專項攻關,引入 TDengine TSDB 企業版 3.3.6.10 Linux,並重構時序數據處理架構與數據模型。目前系統已穩定接入 5

數據庫

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RestCloud - Kingbase與ETL:如何實現金融級數據庫的安全數據同步

在當今的數字化時代,金融行業面臨着數據安全與數據孤島的雙重挑戰,需要將分散在不同系統和數據庫中的數據進行安全且高效的整合,以實現數據的統一管理和深度分析。Kingbase作為一款金融級數據庫,以其卓越的安全性和穩定性為企業提供了可靠的數據存儲解決方案。而ETL數據集成技術則是實現數據同步與整合的關鍵手段。本文將詳細介紹如何通過ETL技術實現從Kingbase數據庫到Greenplum同步。 —、E

數據同步 , 數據庫 , etl , 數據處理 , 數據傳輸

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墨天輪 - 技術分享 | Oracle RAC集羣節點2被驅逐案例

本文為墨天輪數據庫管理服務團隊第135期技術分享,內容原創,作者為技術顧問羅海鷗,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。 適用範圍 Oracle RAC 11G、12C、19C 問題概述 客户一套RAC節點,版本為12.2.0.1。2025-07-31 07:39:21 節點2被驅逐。 以下是節點2alter日誌。 2025-07-31T07

oracle , 數據庫 , SQL

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MatrixOrigin - 企業落地 NL2SQL,需要的是 AI-ready data 和小模型

作者 | 矩陣起源 轉載自 | InfoQ 當 NL2SQL 從 Demo 走向生產,關鍵不在"更大的模型",而是"更乾淨的數據底座 + 更小的專用模型 + 更可控的工程化流程"。 摘要 先數據、後模型:把元數據、業務語義、權限、樣例 SQL 做成"AI-ready data",是 NL2SQL 能否可靠落地的第一性問題。 小模型足夠用:以 3B-7B 級別的代碼/SQL 友好模型,配合 LoR

數據庫 , 人工智能 , SQL

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MatrixOrigin - 第五屆 HiPM 產品創新力峯會|矩陣起源帶您深度解析企業級 Agent 實踐

10月17日-18日,第五屆 HiPM 產品創新力峯會在深圳成功舉辦。本次峯會匯聚了眾多國內頂尖的科技企業與行業專家,共同探討 AI Agent 在多模態、產品化落地等領域的最新趨勢與實踐。矩陣起源作為企業級 AI Agent 解決方案的先行者,受邀出席本次盛會。矩陣起源資深產品專家魏旭東發表了題為《構建值得信賴的企業級 Agent 解決方案》的主題演講,分享了矩陣起源在一線業務場景中的深

數據挖掘 , 數據庫 , 人工智能

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IvorySQL - IvorySQL 社區擺攤啦,GOTC 2025 開源集市等你來玩!

全球開源技術峯會(Global Open-source Technology Conference) GOTC 2025 將於 11 月 1 日至 2 日在北京隆重舉行。 為期 2 天的開源技術與行業盛會,將通過行業展覽、主題發言、圓桌討論等形式來詮釋此次大會主題 ——“萬源共振,智構未來”。會議聚焦 Agentic AI、大模型時代的 “開源”、AI + 軟件工程、軟件基礎設施智能化、AI C

數據庫 , postgresql , 程序員

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蘇琢玉 - 收藏版:Phinx 數據庫遷移完全指南

最近在維護老項目時,又一次用到了 Phinx。 這個工具我已經用了很多年,幾乎每個項目都會用上它。它屬於那種平時不常用,但每個項目都離不開 的工具。 問題在於,它用得不頻繁,每次寫遷移腳本時總會忘記某個參數怎麼寫、某個字段該用什麼類型。 這些當然可以去查官方文檔,但 Phinx 的文檔雖然內容齊全,卻總讓我覺得信息分散、查起來不夠順手。 於是,我乾脆花點時間,把自己常用的命令、配置方式

MySQL , php , 數據庫

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吾日三省吾碼 - 為什麼 SQLite 至今還在用 C 寫?

大家好,這裏是架構資源棧!點擊上方關注,添加“星標”,一起學習大廠前沿架構! 關注、發送C1即可獲取JetBrains全家桶激活工具和碼! 每隔一段時間,總有人問 SQLite 的作者 Richard Hipp: “都 2025 年了,為什麼 SQLite 還在用 C 寫?為什麼不用 C++?不用 Rust?” 答案其實很簡單: 因為 C 依然是最合適的語言。 SQLite 自 2000

數據庫 , sqlite

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SeaTunnel - (三)從分層架構到數據湖倉架構系列:數據倉庫分層之貼源層和數據倉庫層設計

《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。 本文為系列文

大數據 , 數據倉庫 , 數據庫 , 開源 , 數據湖

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海豚調度 - 小白指南:Apache DolphinScheduler 補數據功能實操演示

最近使用 Apache DolphinScheduler 調度任務,不可避免地使用到【補數據】功能,經過不斷嘗試,終於成功運行了【補數據】功能,以此帖記錄。 版本説明:3.1.9 補數據功能簡介 "補數據" 在 Apache DolphinScheduler 中指的是 補數據(Complement Data) 功能,用於補充執行歷史時間段內的工作流實例。 補數據功能概述 補數據是工作流執行

dolphinscheduler , 大數據 , 數據庫 , 任務調度 , 開源

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StarRocks - StarRocks 在 Cisco Webex 的探索與實踐

作者: 白旭:Cisco Software Engineer, Apache Amoro PPMC member 許鴻坤:Cisco Senior Software Engineer 導讀:本文內容整理自 白旭 與 許鴻坤 兩位嘉賓在 StarRocks Connect 2025 上的聯合演講。 基於 Cisco Webex 的核心分析場景,分享了從 Pinot 技術棧遷移

數據庫 , starrocks , 物化視圖 , olap , Json

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access開發 - Access TreeView控件自定義右鍵菜單實現指南

Hi,大家好!在Access應用程序開發中,TreeView控件(Microsoft TreeView Control)是構建層級數據展示(如組織架構、文件目錄)的常用工具。然而,其默認交互功能有限,缺少上下文相關的右鍵菜單(Context Menu)是其主要短板。本文將詳細介紹如何使用VBA,不依賴任何第三方控件,為TreeView實現一個功能完整的自定義右鍵菜單。 核心技術原理 實

office , 數據庫 , excel , vba , access

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IvorySQL - 數據庫內核的降維觀測方法

本文整理自 IvorySQL 2025 生態大會暨 PostgreSQL 高峯論壇的演講分享,演講嘉賓:呂海波,PG ACED ,北京大學數據庫課程企業導師。 本文主要包括以下三部分內容: CPU 流水線的秘密:神秘的 PMC 與 PMU 示例數據庫 1 的改進與不足:從 CPU 看程序 示例數據庫 2 的秘密花園使用 PMC 推導軟件架構 CPU 流水線的秘密:神秘的 PMC 與 PM

機器學習 , 數據庫 , postgresql , 人工智能

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數據集成與治理 - 信息化≠數字化,盤點二者的主要區別

最近總會有一些做IT行業的朋友來問:信息化和數字化兩個有什麼區別?不都是利用數據做決策嗎? 但其實,這兩者還是有很大的區別的。 用過來人的經驗告訴你,怎麼區分關鍵在於理解它們解決問題的不同層次。就拿我們最熟悉的報銷流程來説: 以前需要填寫紙質單據,找領導簽字,送到財務部等待支付;現在在辦公系統裏提交電子報銷單,在線審批後直接打款到銀行卡。 你可能會覺得這已經很先進了,但我想説,這僅僅是信息化的範疇

算法 , 知識 , 數據庫 , 後端 , 前端

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TDengine濤思數據 - 三年同行,一路卓越:濤思數據獲金恆科技年度卓越供應商稱號

近日,江蘇金恆信息科技股份有限公司在南京舉辦了以“精益協同 聚力共贏”為主題的 2025 年度供應商大會,來自全國各地的 27 家生態夥伴齊聚一堂,共話工業智能化與供應鏈協同發展的新機遇。濤思數據憑藉在時序數據庫與工業數據管理領域的持續創新與卓越表現,榮獲 “2024–2025 年度卓越供應商” 稱號。 圖:金恆科技頒發“2024–2025年度卓越供應商”獎牌 深耕工業數據底座,賦能智能製造升級

數據庫

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趙渝強老師 - 【趙渝強老師】TiDB PD集羣存儲的信息

TiDB是PingCAP公司自主設計、研發的開源分佈式關係型數據庫,是一款同時支持在線事務處理與在線分析處理(Hybrid Transactional and Analytical Processing,HTAP)的融合型分佈式數據庫產品,具備水平擴容或者縮容、金融級高可用、實時HTAP、雲原生的分佈式數據庫、兼容MySQL協議和MySQL生態等重要特性。目標是為用户提供一站式OLTP(Onlin

MySQL , 數據庫 , tidb

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vivo互聯網技術 - Redis key 消失之謎

作者:vivo 互聯網存儲團隊 - Lin Haiwen、Xu Xingbao 本文從一次生產環境業務服務報錯,逐步對問題進行定位,深入分析之後發現導致問題的原因,給出相應的優化方法,提升業務可用性。 1分鐘看圖掌握核心觀點👇 一、問題描述 1.1 報錯信息 應用服務報錯,通過監控日誌發現凌晨2點的時候,應用報錯獲取不到Redis key。 1.2 告警與監控信息 首先想到是否由於內存

redis , 數據庫 , 抓包解密

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StarRocks - 告別 Hadoop,擁抱 StarRocks!政採雲數據平台升級之路

作者:李進勇 政採雲研發中心數據平台負責人 導讀: 在當下數字化轉型的浪潮中,數據早已從輔助資源躍升為核心生產資料和決策基礎。政府提升治理效能,企業優化運營、創新服務,都深度依賴對海量數據的實時洞察與高效處理。 政採雲平台作為政府採購數字化的創新典範,集監管、交易、服務於一體,經過近九年的發展,已成為行業內服務範圍最廣、用户數量最多、交易最活躍、監管產品最豐富的跨區域、跨層級、跨領域的一

數據結構 , hadoop , 數據庫 , starrocks

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IvorySQL - 從迪拜到歐洲,IvorySQL 勾勒全球生態版圖,2026 生態大會蓄勢待發

2025 下半年,IvorySQL 以 “多場景參與、技術化破局” 的姿態,在全球範圍內勾勒生態佈局 —— 從迪拜的科技盛會,到西班牙伊維薩島、拉脱維亞里加的 PostgreSQL 專項會議,每一步都緊扣 “兼容 Oracle 的 PG 生態核心力量” 定位。這些跨越地域的實踐與洞察,最終將匯聚於 2026 年 IvorySQL 生態大會的全新舞台,實現 “走出去” 與 “引進來” 的生態閉環。

數據庫 , postgresql

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得物技術 - RAG—Chunking策略實戰|得物技術

一、背 景 在 RAG 系統中,即便採用性能卓越的 LLM 並反覆打磨 Prompt,問答仍可能出現上下文缺失、事實性錯誤或拼接不連貫等問題。多數團隊會頻繁更換檢索算法與 Embedding模型,但收益常常有限。真正的瓶頸,往往潛伏在數據入庫之前的一個細節——文檔分塊(chunking)。不當的分塊會破壞語義邊界,拆散關鍵線索並與噪聲糾纏,使被檢索的片段呈現“順序錯亂、信息殘缺”的面貌。在這樣的

算法 , 數據庫 , 大模型 , 後端

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