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06:37 AM · Oct 27 ,2025
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墨天輪 - 技術分享 | Oracle undo表空間warp#超出最大值修復

本文為墨天輪數據庫管理服務團隊第105期技術分享，內容原創，作者為技術顧問陳坤，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。 問題概述 undo表空間某個slot warp#超出最大值0xffffffff(轉換為10進製為4294967259)時undo表空間出現異常，影響數據庫操作，導致業務中斷。 問題原因 這是一個數據庫機制問題。根據文檔(Do

oracle , 數據庫 , SQL

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ivorysql_xiaozhuli 頭像

IvorySQL - PostgreSQL 全表 count 優化實踐：從 SeqScan 痛點分析到 heapam 改進與性能突破

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：權宗亮。 本文主要包括以下三部分： SeqScan 現狀 heapam 改進 全表計數 SeqScan 現狀 我們使用了一個稍寬的 SeqScan 表，包含約 10-20 個字段，記錄數達 1,000 萬。填充因子約為 50%，生成的數據總計 2.63 GB，佔用約 34.5 萬塊磁盤

數據庫 , postgresql , 人工智能 , SQL , 程序員

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mimangdeyangcong 頭像

CloudDM - SQL 審核工具深度體驗（一）： CloudDM vs Archery vs Yearning vs Bytebase

數據庫變更是日常開發和運維裏繞不開的活。為了降低線上環境出故障的風險，通常會配合工單系統來發布變更，這樣流程可控，也能減少低級錯誤。市面上能選的工具不少，有開源的，也有商業化的。這次我挑了四款比較常見的：Yearning、Archery、Bytebase，還有 CloudDM，從工單場景出發做了一輪體驗和橫向對比，給大家一些參考。 測評方法 不同工具的功能側重點不一樣，如果各方面都測，反而看不出差

觀點 , devops , 運維 , 數據庫 , SQL

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tdengine 頭像

TDengine濤思數據 - 新客户 | 每天億級逐筆委託、逐筆成交，金融數據平台如何不掉鏈子

在全球金融市場互聯互通的今天，逐筆成交、逐筆委託、K 線快照等數據量呈指數級增長。港股全市場高峯期每秒可達 3 萬筆交易，美股更是飆到 40 萬筆/秒。對於證券公司和金融科技服務商而言，不僅要“存得下”，還要“用得快”：全量明細長期留存、按證券代碼和時間窗口頻繁查詢、行情推流實時穩定，這些都對底層數據平台提出了高吞吐、低延遲、高可靠的嚴苛要求。 令克軟件為證券、期貨、基金、銀行、私募等機構提供門

資訊 , 數據庫 , SQL

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tdengine 頭像

TDengine濤思數據 - 從“人找數據”到“數據找人”：陳肅在 CCF 大會分享 AI-Ready 工業數據平台實踐

近日，第十三屆 CCF 大數據學術會議在天津成功舉行，吸引了近 700 位來自學術界、產業界的專家學者齊聚一堂，聚焦“數據要素築基、數智融合創新”，共同探討數字經濟時代的技術變革與產業機遇。 在這場國內大數據領域的年度盛會上，濤思數據高級副總裁、解決方案中心總經理陳肅受邀作專題演講，帶來了題為《如何打造 AI 驅動的物聯網工業大數據平台》的深度分享。 工業大數據的困局：存得下，卻用不快 陳肅開篇

資訊 , 數據庫 , SQL

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zhaoqianglaoshi 頭像

趙渝強老師 - 【趙渝強老師】基於PostgreSQL的MPP集羣：Greenplum

Greenplum本質上是一個基於PostgreSQL的關係型數據庫集羣，實際上是由多個獨立的數據庫服務組合而成的一個邏輯數據庫。與Oracle的RAC不同，這種數據庫集羣採取的是MPP（Massively Parallel Processing，大規模並行處理）架構。Greenplum最大的特點就是基於低成本的開放平台基礎上提供強大的並行數據計算性能和海量數據管理能力。下圖展示了Greenplu

greenplum , 數據庫 , postgresql , SQL

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lanyiyun666 頭像

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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motianlun_5d0766992e67a 頭像

墨天輪 - 技術分享 | Oracle 11g靜默安裝

本文為墨天輪數據庫管理服務團隊第117期技術分享，內容原創，作者為技術顧問楊玉壯，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。 配置主機名 vi /etc/hosts 檢查主機名和網絡並且配置/etc/hosts文件 關閉防火牆 檢查防火牆狀態 systemctl status firewalld.service 暫時關閉防火牆，下次啓動時防火牆仍

oracle , 數據庫 , SQL

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haitangyijiu_640e92f08aef6 頭像

數新智能 - 雲環境中的日誌收集和處理方案

在雲環境中，高效的日誌收集與處理是系統監控和運維的關鍵。本文圍繞《雲環境中的日誌收集和處理方案》展開，先介紹日誌收集的兩種方式，再聚焦處理環節，探討寫入 kafka、共享存儲、S3 等路徑，分析使用 raft 組日誌集羣及 NewSQL 的方案，最後結合 Spark 端調度進行總結，為雲日誌管理提供多維度技術參考。 日誌收集-兩種方式 這裏是將pod中的日誌收集，放到一個指定的地方 首先是將

SQL , sqlserver , kafka

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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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alijishu 頭像

阿里雲開發者 - eKuiper 1.8.0 發佈：零代碼實現圖像/視頻流的實時 AI 推理

LF Edge eKuiper 是 Golang 實現的輕量級物聯網邊緣分析、流式處理開源軟件，可以運行在各類資源受限的邊緣設備上。eKuiper 的主要目標是在邊緣端提供一個流媒體軟件框架（類似於 Apache Flink ）。eKuiper 的規則引擎允許用户提供基於 SQL 或基於圖形（類似於 Node-RED）的規則，在幾分鐘內創建物聯網邊緣分析應用。 近日，eKuiper 發佈了 1.8

編碼 , 阿里雲 , 人工智能 , flink , SQL

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jdcdevloper 頭像

京東雲開發者 - Mybatis源碼解析之執行SQL語句

作者：鄭志傑 mybatis 操作數據庫的過程 // 第一步：讀取mybatis-config.xml配置文件 InputStream inputStream = Resources.getResourceAsStream("mybatis-config.xml"); // 第二步：構建SqlSessionFactory(框架初始化) SqlSessionFactory sqlSessionFac

源碼學習 , 數據庫 , SQL , 程序員 , Mybatis

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motianlun_5d0766992e67a 頭像

墨天輪 - 2022年8月國產數據庫大事記-墨天輪

本文為墨天輪社區整理的2022年8月國產數據庫大事件和重要產品發佈消息。 8月國產數據庫大事記（時間線） 8月3日消息，海量數據入圍“北京市屬國有企業軟件正版化產品目錄”。這也是數據庫產品首次被列入“北京市屬國有企業軟件正版化產品目錄”。 8月4日消息，近日，亞信科技 AntDB 數據庫中標新疆某綜合醫院“醫共體”項目。此次簽約項目，將使AntDB數據庫在深化區域綜合醫改、加快推進分級診療制度建

dolphindb , MySQL , 數據庫 , SQL , tidb

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huaweiclouddeveloper 頭像

華為雲開發者聯盟 - 帶你認識數據庫視圖對象，下次不要再認成“表”了

摘要：本文介紹GaussDB(DWS)的數據庫視圖對象，我們將討論使用數據庫視圖的優點和缺點，以及如何使用系統視圖解決一些問題。 本文分享自華為雲社區《GaussDB(DWS) SQL進階之數據庫對象 - 視圖》，作者：黎明的風 。 （一）視圖概述 當用户對數據庫中的一張或者多張表的某些字段的組合感興趣，而又不想每次鍵入這些查詢時，用户就可以定義一個視圖，以便解決這個問題。視圖中列可以來自於

視圖 , gaussdb , 數據庫 , SQL , 對象

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alijishu 頭像

阿里雲開發者 - 快成物流科技 x mPaaS | 小程序容器加持下的技術架構“提質增效”

簡介：大前端團隊如何選型技術？如何快速上手？如何高效協同？讓我們看看快成科技如何解決這一問題。 導言 從 2017 年開始，GMTC“移動技術大會”就更名為“大前端技術大會”。發展至今，混合開發、原生開發、前端開發等概念正在深度融合，組成“大前端”團隊。 大前端團隊如何選型技術？如何快速上手？如何高效協同？讓我們看看快成科技如何解決這一問題。 緣起兩地三團隊 快成科技是網絡貨運領

weex , 小程序 , 緩存 , SQL , ide

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liu_486 頭像

不悟 - sqlalchemy 配置多連接讀寫庫後的relationship設置

前言 一般來説,解決sqlalchemy 連接多個庫的最簡單的方式是新建兩個或多個db.session 相互沒有關聯,然後modle配置不同的db.session來連接,這樣的話,relationship正常配置就行,不用特殊配置. 如果這樣解決的話,也就不用看下面的配置了,下面是使用SQLALCHEMY_BINDS配置多個多個數據庫並使用relationship.(個人建議最好不用relatio

MySQL , tornado , flask , SQL , Python

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yingjundeqie 頭像

雲端源想 - SQL中的DDL（數據定義）語言：掌握數據定義語言的關鍵技巧！

DDL(Data Definition Language)，是用於描述數據庫中要存儲的現實世界實體的語言。前面我們介紹了數據庫及SQL語言的相關概念和基礎知識，本篇文章我們來重點講述DDL（數據定義語言的語法格式）的相關內容以及DDL的常用語句。 一、DDL介紹 這裏我們先回顧一下前面講過的SQL語言的概念：SQL(Structured Query Language)，即結構化查詢語言，是在關係型

數據庫 , sql語句 , 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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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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編程小白狼 - MySQL常用函數完全指南：提升你的數據處理效率

MySQL作為最流行的關係型數據庫之一，提供了豐富的內置函數來簡化數據處理和轉換操作。掌握這些函數不僅能提高開發效率，還能優化查詢性能。本文將系統性地介紹MySQL中各類常用函數，並通過實際示例幫助你快速上手。 一、字符串處理函數 字符串函數是日常開發中最常用的函數類別，主要用於文本數據的處理和轉換。 1. 基礎字符串操作 -- 字符串連接 SE

MySQL , 代碼人生 , SQL , Json

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xianjie2020 頭像

特立獨行 - Linux 添加 crontab 定時清理 Oracle 長時間 INACTIVE session

Linux 添加 crontab 定時清理 Oracle 長時間 INACTIVE session if [ ! -d "${HOME}/cront/" ];then mkdir ${HOME}/cront else echo "Do nothing" fi # ${HOME}/cront/ks.sql echo "set trimspool on spool ${HOME}/cront/kil

oracle , crontab , job , SQL , shell

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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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greptime 頭像

Greptime - 一文教會你！如何利用火焰圖快速定位內存泄漏？

從 greptimedb#1733 開始，GreptimeDB 使用 Jemalloc 作為默認的內存分配器，這不僅有助於提升性能和降低內存碎片，也提供了便捷的內存分析功能。在 記一次 Rust 內存泄漏排查之旅 | 經驗總結篇 這篇文章中，我們介紹了分析 Rust 應用內存泄漏的幾種常用方法，而在本文中將詳細介紹基於 Jemalloc 的排查手段。 當您在使用或者開發 GreptimeDB 的過

時序數據庫 , 內存泄漏 , 數據庫 , SQL , 後端

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lingyuli - 大數據系統包含哪些組件？需要過等保嗎？_大數據_行雲管家

hdfs impala kudu spark flink hudi 技術在大數據生態中分工明確，應用場景各有側重，以下是它們的核心應用場景及典型搭配： 1. Hadoop HDFS：底層海量數據存儲 核心場景：作為分佈式存儲基石，適用於所有需要存儲海量數據（TB/PB級） 的場景，尤其擅長存儲結構化、半結構化、非結構化數

hdfs , 大數據 , 數據 , 後端開發 , SQL , Python

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