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06:37 AM · Oct 27 ,2025

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duokeli - 婚戀相親社交開源源碼系統:【靈魂速配、相親連麥、視頻聊天】單身人士脱單新路徑!

前言:在快節奏的漩渦中,單身人羣對高效、真實、有温度的婚戀服務需求日益迫切。傳統相親的侷限性與線上交友的信任危機,共同催生了婚戀市場的新物種——深度融合“同城”場景與智能科技的交友系統 一、精準同城定位: 附近的人與動態發現: 基於LBS定位,用户可直觀發現身邊的活躍單身者,瀏覽其分享的生活瞬間(圖文、語音、短視頻),從日常共鳴開啓自然互動。 同城大數據智能匹配: 算法不僅考量性格、興趣、

MySQL , uniapp , 教程 , 數據庫 , php框架

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趙渝強老師 - 【趙渝強老師】OceanBase租户的資源管理

OceanBase數據庫是多租户的數據庫系統,一個集羣內可包含多個相互獨立的租户,每個租户提供獨立的數據庫服務。在OceanBase數據庫中,使用資源配置(Unit Config)、資源單元(Unit)和資源池(Resource Pool)三個概念,對各租户的可用資源進行管理。 視頻講解如下: https://www.bilibili.com/video/BV1PQ8qzMEiM/?aid=

oracle , MySQL , 信創 , oceanbase , 數據庫

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Leojx - mysql 索引失效的多種場景

MySQL 索引會失效的情況很多,尤其是在查詢條件、數據類型、排序方式或優化器選擇策略上不合適時。下面我按常見原因分組給你梳理一下,並標明是肯定失效還是可能失效(取決於優化器判斷)。 一、查詢條件寫法導致失效 這些是最常見的坑: 在索引列上使用函數或表達式(肯定失效) SELECT * FROM user WHERE YEAR(create_time) = 2024; -- cr

MySQL , 索引

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macrozheng - 橫空出世!一款開源的數據同步工具,穩定又高效,好用到爆!

在開發項目的時候,我們經常會遇到數據同步的場景。例如將開發環境的數據庫表同步到測試環境,將MySQL中的數據同步到ES中。今天給大家分享一款好用的數據同步工具DBSyncer,自帶可視化界面,希望對你有所幫助! 簡介 DBSyncer是一款開源的數據同步工具,支持MySQL、Oracle、PostgreSQL、Elasticsearch(ES)、Kafka、File等同步場景,目前在Gitee上已

elasticsearch , MySQL , springboot , JAVA , 後端

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程序員Seven - 一文帶你瞭解緩存和數據庫一致性問題

概述 緩存作為持久化存儲(如數據庫)的輔助存在,畢竟屬於兩套系統。理想情況下是緩存數據與數據庫中數據完全一致,但是業務最常使用的旁路緩存架構下,在一些分佈式或者高併發的場景中,可能會出現緩存不一致的情況。 在分佈式系統中,數據一致性是一個核心問題。根據系統的設計與需求,可以選擇實時強一致性(Strong Consistency)或最終一致性(Eventual Consistency)。 實時強一致

redis , MySQL , 後端

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CryptoRzz - 印度尼西亞數據源 PHP 對接文檔

一、環境要求與配置 1. 系統要求 PHP ≥ 7.4 擴展:cURL、JSON、OpenSSL Composer(推薦) 2. 安裝依賴 composer require guzzlehttp/guzzle 3. 基礎配置類 ?php // config/StockTVConfig.php class StockTVConfig { const BASE_URL = 'http

MySQL , springboot , 後端 , Json

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舒一笑不禿頭 - 利用Mybatis自定義排序規則實現複雜排序

場景分析 本次需要實現規則是根據用户點擊目錄左側——彈出排序選項,文件名A-Z:英文A-Z → 中文A-Z → 數字0-9 ,文件名Z-A:與A-Z相反,最近更新時間:文件夾按文件夾修改時間,文檔按文檔修改時間。圖片直達鏈接 如何實現? 1.改造接口增加參數 /** * 排序類型: NAME_ASC(文件名A-Z), NAME_DESC(文件名Z-A), TIME_DESC(最

MySQL , 排序 , 程序員 , 後端 , Mybatis

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程序員老葉 - 市面上好用的十大CRM系統排行榜

市面上好用的十大CRM系統排行榜?1. Zoho CRM;2. Salesforce CRM;3. HubSpot CRM;4. Microsoft Dynamics 365;5. Pipedrive;6. Freshsales;7. SAP Sales Cloud;8. Monday Sales CRM;9. Insightly;9. Insightly。 無論是中小型企業還是大型跨國公司,CR

MySQL , mongodb

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趙渝強老師 - 【趙渝強老師】OceanBase的部署模式

為保證單一機器故障時同一分區的多數派副本可用,OceanBase數據庫會保證同一個分區的多個副本不調度在同一台機器上。由於同一個分區的副本分佈在不同的Zone/Region下,在城市級災難或者數據中心故障時既保證了數據的可靠性,又保證了數據庫服務的可用性,達到可靠性與可用性的平衡。OceanBase數據庫創新的容災能力有三地五中心可以無損容忍城市級災難,以及同城三中心可以無損容忍數據中心級故障。下

oracle , MySQL , oceanbase , 數據庫

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SeaTunnel - 實測有效|用 SeaTunnel 免費實現 MySQL→Oracle 實時同步,步驟超細

要説 MySQL 同步到Oracle的工具,除了傳統的 OGG,應該考慮的就是 ST(SeaTunnel) 了吧,簡直太好用啦 ~ 當前生產已穩定運行 4 個月,源端 3 個庫,完美支持!推薦給大家試試~ 1. SeaTunnel怎麼用?來看看幫助信息 ./bin/seatunnel.sh -h Usage: seatunnel.sh [options] Options: -

oracle , 大數據 , MySQL , seatunnel , JAVA

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macrozheng - 堪稱一站式管理平台,同時支持Linux、MySQL、Redis、MongoDB可視化管理!

最近發現一款好用的可視化管理工具mayfly-go,可以通過Web的形式進行Linux系統管理,同時支持MySQL、Redis、MongoDB等數據庫的管理,功能非常強大!今天就給大家介紹下這款工具,希望對大家有所幫助! mayfly-go簡介 mayfly-go號稱Web版Linux、數據庫、Redis、MongoDB統一管理操作平台,是一款開源的可視化管理工具。 它的主要功能如下:

redis , MySQL , springboot , JAVA , 後端

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Java烘焙師 - 架構師必備:緩存更新模式總結

大家好,我是Java烘焙師。如何更新緩存和DB、做到性能和一致性的取捨,是一個很常見的話題。下面結合筆者的經驗和思考,系統性地總結一下緩存更新模式,講透講明白。 1、旁路緩存(cache-aside) 實現方案 查詢:先查緩存,查不到緩存時再查DB,並把DB內容寫入緩存、設置合適的過期時間 更新:先更新DB,再刪緩存;做到極致則需引入延遲雙刪機制 之所以不是先刪緩存、再更新DB,是因為在這

MySQL , 緩存 , 架構

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藍易雲 - 藍易雲:GC的前置工作,聊聊GC是如何快速枚舉根節點的

GC 的前置工作:快速而準確的根枚舉是怎麼做到的? ⚡ 在開始標記前,主流運行時都會做一輪“整頓秩序”的前置工作,目標是:以極低停頓時間把 span style="color:red;"GC 根(Roots)/span 找全、找準。根通常來自:線程span style="color:red;"寄存器/span、各線程span style="color:red;"棧幀/span、全局/靜態區、線程本

MySQL , 數據庫 , postgresql , sqlite , SQL

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數據庫知識分享者 - 阿里雲瑤池數據庫 Data Agent,數據安全,分析準確,讓數據更有價值!

一、Data Agent簡介 Data Agent 是瑤池數據庫基於 Data+AI 數智融合與 Agentic AI 技術趨勢打造的數據智能體產品,全面覆蓋數據的產生、存儲、加工、治理、分析的全生命週期,並具備自主規劃、智能執行、迭代優化等特性,實現從需求分析、數據探索到結果交付的全流程自動化。使業務人員無需掌握複雜的查詢語言或數據分析技能,即可獲取專業級分析結果,並確保數據的準確性與安全性。

agent , 數據管理 , data , MySQL , 數據庫

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GreatSQL社區 - GreatSQL 優化技巧:最值子查詢與窗口函數相互轉換

GreatSQL 優化技巧:最值子查詢與窗口函數相互轉換 導語 近期 SQL 優化過程中遇到兩個案例,一個是將最值子查詢改寫為窗口函數,另一個是將窗口函數改寫為最值子查詢,覺得很有意思,特此記錄分享一下。 SQL案例 兩個 SQL 語句 SQL1: SELECT imei, c1 FROM (SELECT imei, c1, row_

MySQL , 數據庫

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袋鼠 - 袋鼠數據庫工具 8.90.1 版已上線

袋鼠數據庫工具 是一款 AI 驅動的熱門數據庫系統客户端(MariaDB / MongoDB / MySQL / Oracle / PostgreSQL / Redis / SQLite / SQLServer / ...) ,支持建表、查詢、模型、同步、導入導出等功能,支持 Windows / Mac / Linux 等操作系統,致力於打造一款好用、好玩、開發友好的開發者工具。 重點特性介紹 這

MySQL , mongodb , mariadb , postgresql , sqlite

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飛翔的墨鏡 - mysql主從複製error 1236

主庫 主庫查看gtid_purged show master status; 從庫 關閉複製 stop slave; 重置slave和master的gtid reset master; reset slave; 重新設置gtid set @@global.gtid_purged='主庫gtid'; 開啓複製 start slave;

MySQL

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飛天鑄幣 - MySQL索引介紹

索引概念 簡單來説是一個已經排好序,能夠提升查詢效率的數據結構 索引分類 聚簇索引【主鍵索引】 就是索引和數據都在一個葉子節點上 非聚簇索引【非主鍵索引】 索引對應存儲的數據是主鍵值 索引底層採用的是B+樹 B樹 B+樹其實是由一個B樹演化而來的,B樹所有的節點都存儲索引值和行數據,其中一個節點包括 索引:8B 行數據:1K 總共1032B MySQL是以頁來存儲數據的,一頁大小為16K,索引的大

MySQL , mysql索引

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趙渝強老師 - 【趙渝強老師】TiDB的底層存儲機制

在內核設計上,TiDB分佈式數據庫將整體架構拆分成了多個模塊,各模塊之間互相通信,組成完整的TiDB系統。對應的架構圖如下: 與傳統的單機數據庫相比,TiDB具有以下優勢: 純分佈式架構,擁有良好的擴展性,支持彈性的擴縮容 支持SQL,對外暴露MySQL的網絡協議,併兼容大多數MySQL的語法,在大多數場景下可以直接替換MySQL 默認支持高可用,在少數副本失效的情況下,數據庫本身

MySQL , 數據庫 , tidb

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ZeroNews內網穿透 - ZeroNews 用户真實評價:看看他們為什麼選擇我們

在紛繁複雜的內網穿透服務市場中,選擇一款穩定、高效、值得信賴的工具至關重要。我們深知,您的聲音是最真實的衡量標準。 今天,我們不僅想分享用户們為什麼選擇 ZeroNews,更想為您提供一份實用指南,解答那些最常見的問題。 01 來自用户的真實選擇 “這個軟件解決了我大問題啊”—— @耗子,全棧開發者 “搞了一個小軟件,放自己的電腦做服務器,藉助ZeroNews,現場可以掃描

觀點 , MySQL , 教程 , 知識 , 數據庫

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RestCloud - MongoDB到關係型數據庫:JSON字段如何高效轉換?

在當今的數字化時代,企業面臨着數據孤島的問題,需要將分散在不同系統和數據庫中的數據進行整合,以實現數據的統一管理和分析。ETLCloud作為一款零代碼ETL工具,能夠幫助企業快速對接多種數據源和應用系統,無需編碼即可完成數據同步和傳輸。本文將詳細介紹通過ETL從MongoDB同步到關係型數據庫MySQL —、ETLCloud跨系統數據同步步驟 準備數據源:準備MongoDB源數據庫和MySQL目標

MySQL , mongodb , 數據庫 , etl , 數據傳輸

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數據庫分享小北 - 【瑤池數據庫動手活動及話題精選(體驗Dify on DMS,參與DMS Data Copilot討論)】

一、動手活動 基於 Dify on DMS 快速構建客服對話數據質檢服務 企業面臨傳統開發環境割裂及數據流轉不暢的挑戰?本方案基於數據管理服務 DMS,深度集成雲數據庫 RDS 與百鍊大模型,快速構建客服對話質檢服務,顯著降低數據庫與 AI 應用的開發門檻。 (一)活動時間 2025年9月9日-10月9日16:00:00 (二)活動獎品 300社區積分,限量200個,前15名完成全部任務的用户可額

資訊 , agent , MySQL , 數據庫

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數據庫知識分享者 - 【瑤池數據庫動手活動及話題精選(體驗Dify on DMS,參與DMS Data Copilot討論)】

一、動手活動 基於 Dify on DMS 快速構建客服對話數據質檢服務 企業面臨傳統開發環境割裂及數據流轉不暢的挑戰?本方案基於數據管理服務 DMS,深度集成雲數據庫 RDS 與百鍊大模型,快速構建客服對話質檢服務,顯著降低數據庫與 AI 應用的開發門檻。 (一)活動時間 2025年9月9日-10月9日16:00:00 (二)活動獎品 300社區積分,限量200個,前15名完成全部任務的用户可額

agent , MySQL , 教程 , 知識 , 數據庫

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數據庫分享小北 - 有獎話題:Data Agent for Meta 能否成為企業級 “數據大腦”?

隨着生成式人工智能(Generative AI)從概念驗證邁向規模化商業落地,AI Agent已成為企業核心業務流程的重要組成部分。然而,當模型調用日益便捷時,核心痛點已不再是模型本身,而是集中在一個關鍵要素上:數據。 傳統的數據管理方式依賴於繁重的人工開發和漫長的維護週期,難以應對指數級增長的數據複雜度。數據孤島導致知識庫分散,通用大模型難以理解專業業務。AI Agent面臨"看不懂業務語

資訊 , agent , MySQL , 阿里雲 , 數據庫

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