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u_17587833 頭像

mb6923acc0735dc - HarmonyOS之關係型數據庫RelationalStore：基於SQLite的複雜數據持久化方案

🌟 引言：結構化數據管理的專業解決方案 在鴻蒙應用開發中，面對用户信息、交易記錄、內容目錄等具有複雜關係和嚴格結構的業務數據時，輕量級的鍵值存儲已無法滿足需求。RelationalStore作為鴻蒙系統內置的關係型數據庫組件，基於業界成熟的SQLite引擎，為開發者提供了完整的關係數據管理能力。它通過標準的SQL語法支持、ACID事務保障和豐富的查詢功能，成為處理結構化數

移動開發 , 數據庫 , Android , SQL

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u_16565911 頭像

南大通用GBase - 南大通用GBase 8c數據遷移之mysql增量遷移

在國產化數據庫替代趨勢下，將 MySQL 數據遷移至 GBase 8c 成為許多企業的選擇。GBase DMT 作為南大通用推出的專業遷移工具，支持異構數據庫間的結構遷移、數據遷移及校驗，能大幅降低遷移難度。本文將從前期準備、遷移配置到任務執行，完整拆解 MySQL 到 GBase 8c 的遷移流程，新手也能輕鬆上手。 一、遷移前期準備 1. 環境與工具要求

MySQL , 數據遷移 , 數據庫 , GBase 8c

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u_15943685 頭像

步_步_為營 - 深度解析DbContext ChangeTracker：實體狀態管理與性能優化

深度解析DbContext ChangeTracker：實體狀態管理與性能優化 在基於Entity Framework Core（EF Core）進行數據持久化的應用開發中，DbContext的ChangeTracker起着至關重要的作用。它負責跟蹤實體對象從數據庫加載後的狀態變化，進而決定如何與數據庫進行交互，包括插入、更新和刪除操作。深入瞭解ChangeTracker的運行機制，

Core , EF , 數據庫 , 前端開發 , Javascript

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u_16305703 頭像

Robert_Jen - Oracle同名CTE

Oracle 中的 CTE（Common Table Expression，公用表表達式）是一種臨時的結果集，可以在 SQL 查詢中引用。它使用 WITH 子句定義，使複雜查詢更清晰、可讀性更強。 在看別人寫的SQL語句時，會發現有重複命名的CTE，在網上搜了都説在一個SQL中如果CTE重名了會報錯，但是看人家的SQL語句卻運行的好好的，先不説報錯的情況，如果有兩個命名一樣

oracle , yyds乾貨盤點 , 數據庫 , CTE

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u_16640750 頭像

雲和恩墨 - 當回車鍵按下，風險已然開始：數據庫運維中的不可回退操作

導讀 進入年底，系統運維中的“安全問題”再次成為焦點。每年這個階段，隨着業務衝刺、系統擴容與變更頻繁，運維壓力陡增，操作風險也隨之攀升。稍有不慎，就可能引發嚴重事故——從核心表被誤刪，到關鍵配置被覆蓋，甚至造成長時間業務中斷。為此，我們邀請到雲和恩墨聯合創始人、資深數據庫技術專家楊廷琨在11月5日做了一場主題分享《數據庫日常運維中的不可回退操作》。以下文章為演講實錄整理而成

MySQL , 數據庫 , 數據字典 , 回滾

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u_16353097 頭像

程序員曉東 - Java技術驅動：讓養老陪診代辦更高效安心

Java技術憑藉其強大的跨平台能力、高併發處理性能、嚴密的安全機制以及豐富的生態工具，正在深度賦能養老陪診代辦領域，推動服務向更高效、更安心、更智能的方向升級。以下從技術優勢、核心應用、安全保障、未來方向四個層面展開分析： 一、Java技術優勢：構建養老陪診代辦的高效底座 跨平台與多端協同 Java的“一次編寫

MySQL , 物聯網 , 開發語言 , 推送 , 數據庫 , JAVA

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huaweiclouddeveloper 頭像

華為雲開發者聯盟 - 一文抽絲剝繭帶你掌握複雜Gremlin查詢的調試方法

摘要：Gremlin是圖數據庫查詢使用最普遍的基礎查詢語言。Gremlin的圖靈完備性，使其能夠編寫非常複雜的查詢語句。對於複雜的問題，我們該如何編寫一個複雜的查詢？以及我們該如何理解已有的複雜查詢？本文帶你逐步抽絲剝繭，完成複雜查詢的調試。 本文分享自華為雲社區《複雜Gremlin查詢的調試方法》，原文作者：Uncle_Tom。 1. Gremlin簡介 Gremlin是Apache Ti

圖 , 圖數據庫 , 遍歷 , 數據庫 , 調試

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actionopensource 頭像

愛可生開源社區 - 執行sed命令卡死CPU消耗100%一例分析

現象 MySQL服務器安裝MHA,sed命令修改安裝腳本時卡死： [root@TJ-DB-6CU552YPXS backup]# sed -i "s/.*vip.*ping valid.*/#/g" mha_install.sh ^C [root@TJ-DB-6CU552YPXS backup]# top查看，sed進程CPU使用率100%： PID USER PR NI V

sed , 數據庫 , cpu , 字符集

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u_15368545 頭像

叫做長大จุ๊บ - 文心5.0 登場：打破邊界，定義未來智能新範式，開啓原生全模態智能新時代！

目錄 一、重新定義"全模態"：從概念到生產力 二、六大模型橫向對比：數據不説謊 三、開發效率實戰對比：ERNIE 5.0 vs 傳統開發工作流 四、開發效率的量子躍遷 五、從工具到協作者的進化 六、為什麼我選擇文心5.0 作為一名每天與代碼為伴、重度依賴AI工具的開發者，我經歷過從早期語言模型的稚嫩，到如

文心一言 , MySQL , AI , 數據庫 , ERNIE , 開發者 , 百度

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u_16099172 頭像

編程小天匠 - AccessControlFilter 重寫

# mysql -uroot -p Enter password: ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: NO) 使用網上介紹的方法修改root用户的密碼： # mysqladmi

服務器 , MySQL , 架構 , 數據庫 , 後端開發

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u_16213642 頭像

mob64ca140651e5 - 如何才能做好企業績效考核？

確保員工績效評估成功的最重要措施之一就是積極做好準備。無論您的公司是否在其過程中包括自我評估步驟，您都不必扮演被動角色，而您只是接收來自經理的反饋和指導。通過適當地準備與經理的評估會議，可以確保經理對您的績效和職業目標有更廣闊的瞭解，促進對話，並負責您的職業發展。以下是一些技巧，可幫助您為績效評估做準備。 1.收集基礎信息 出去並查看您的職位描述以及在上一次評估中為您

redis , 工作計劃 , 職業發展 , 數據庫 , 應用框架

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u_15469972 頭像

mb61c46a7ab1eee - 深入解析：《黑馬商城》Elasticsearch基礎-詳細介紹【簡單易懂註釋版】

目錄 一、Elasticsearch01 1.初識elasticsearch 1.1.認識和安裝 1.1.1.安裝elasticsearch 1.1.2.安裝Kibana 1.2.倒排索引 1.2.1.正向索引 1.2.2.倒排索引 1.2.3.正向和倒排 1.3.IK分詞器 1.3.1.安裝IK分詞器 1.

MySQL , 倒排索引 , 搜索 , 數據庫 , 分詞器

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u_12929 頭像

話不是這麼説的 - MFC項目配置_Martin

自己在windwos下搭建了個mcp-memory-servicer,本地運行。結果claude code怎麼也無配置上，無法連接。 同時詢問了gpt,gemini,grok以及claude code 自己。結果 gpt和claude code 都無法準確給出答案。 下面的答案是gemini給的，經過驗證是確實有效。 主要就是用户級和項目級的配置文件的名稱和路徑

code , redis , 配置文件 , 數據庫 , Json

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xinghuankeji 頭像

星環科技 - 什麼是圖數據庫（Graph Database）？一文了解圖數據庫

圖數據庫（Graph Database）是一種以“圖結構”為核心的數據管理系統，通節點（Node）、關係（Edge）和屬性（Property）來表示和存儲數據，重點描述數據之間的關聯關係。與傳統關係型數據庫以表和外鍵為中心不同，圖數據庫將關係進行直接存儲和計算，能夠高效地進行多跳關聯查詢和複雜關係分析，特別適合用於社交網絡、推薦系統、知識圖譜、風控反欺詐等以關係密集型數據為核心的應用場景。 1.

數據庫

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www3300300 頭像

最新快訊 - 科技快訊 | 韓國科學家研發出首款仿生液態機器人；OpenAI推出GPT-4o圖像生成功能

韓國科學家研發出全球首款仿生液態機器人，自由變形穿越金屬柵欄 韓國首爾大學等研究團隊開發出一種基於液體的下一代軟體機器人，具有細胞仿生特性，能自由變形、分裂融合，並執行物質運輸任務。該機器人採用“顆粒裝甲”設計，兼具液體變形能力與固體結構穩定性，可承受極端壓縮和跌落衝擊，並能自動恢復原狀。研究團隊正研究利用聲波或電場變形的技術，並計劃增

大數據 , 數據 , MySQL , 科技 , API , 數據庫 , 人工智能

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u_16163442 頭像

datian1234 - 一文詳解RAG技術的五種分類：從基礎架構到智能體RAG的全面解析，零基礎小白收藏這一篇就夠了！！

前言 “ RAG的架構雖然有所不同，但其原理都是相同的，都是通過檢索來增強模型的生成能力，只不過在不同的環節做了不同的優化。” 從事RAG技術的工作也有一兩年時間了，但在此之間都是這學一點那學一點，感覺自己好像什麼都會，但從來沒有對整個RAG系統進行過梳理。 所以，今天就從RAG的迭代過程開始梳理一下RAG的架構升級過程，瞭解不同種類R

大模型教程 , redis , 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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u_13715298 頭像

技術員阿偉 - 《遊戲平衡的高階解法：強化學習主導的參數迭代策略》

平衡從來不是靜止的數值等式，而是玩家行為與遊戲規則持續博弈的動態生態。傳統人工調參始終難以突破“滯後性”與“片面性”的桎梏—當設計師依據上週的對戰數據回調某類角色強度時，玩家早已通過新的技能組合形成新的meta玩法，導致資源產出與對戰節奏的連鎖失衡；而依賴固定閾值的平衡機制，又無法捕捉不同段位、不同場景下玩家的差異化需求。這種失衡的本質，是遊戲參數與玩家

遊戲 , redis , 數據 , 數據庫 , 開發者 , 迭代

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u_17216172 頭像

數據庫知識分享者小北 - 雲原生數據倉庫 AnalyticDB Supabase 商業化正式上線！

AnalyticDB PostgreSQL 版 Supabase 是基於開源 Supabase 深度增強的全託管應用開發平台。它提供數據庫、用户鑑權、邊緣函數等核心功能，並結合阿里雲基礎設施，提升性能和安全性。與開源自託管方案相比，該平台具備全面的託管能力，支持按需選擇計算與存儲規格，原生支持支付寶、微信等第三方 OAuth 功能，彌補了開源方案的不足，保持與 Supabase

MySQL , 支付寶 , 數據倉庫 , 數據庫 , server , postgresql , Supabase

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bgyb 頭像

南國以南i - 對線面試官系列：MySQL 常見面試題，你能答對幾道？

@ 目錄 前言 背景 1. 什麼是存儲過程？有哪些優缺點？ 2. 數據庫三個範式是什麼 3. 索引是什麼？有什麼作用以及優缺點？ 4. 什麼時候要創建索引？ 5. 索引分類有哪些？ 6. 索引的數據結構： 7. 為什麼使用B+Tree作為索引： 8. MySQL 索引底層結構為什麼使用 B+樹？ 9. B+ 樹的葉子節點鏈表是單向還是雙向？

數據庫

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u_16213630 頭像

mob64ca14038b36 - 大數據hoodap 和mysql

這篇文章看似比較了兩個不同的觀點，實際上兩個人説的並不是一回事兒。RyanBetts講的是SQL作為一種標準化、交互性極強的語言本身，依然會在大數據庫時代的非關係型數據庫中發揮作用。BobWiederhold講的是關係型數據庫是縱向發展（大集中模式：拼命增強主機性能、拼命增強一個磁陣內的存儲），而非關係型數據庫適合橫向擴展（拼命加廉價的主機與存儲）,大數

大數據 , MySQL , nosql , 大數據hoodap 和mysql , relational database , 數據庫 , SQL

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nahandeyagao_dv9dhp 頭像

nahandeyagao_dv9dhp - 閒魚API接口：商品詳情的實時同步

在當今互聯網時代，二手交易市場如同一片充滿生機的藍海，吸引着無數弄潮兒。在這片藍海中，閒魚平台以其獨特的魅力，成為了廣大用户的交易首選。為了讓更多開發者和企業充分利用這一平台資源，閒魚推出了商品詳情API接口，為廣大開發者開闢了一條獲取商品信息的綠色通道。 閒魚商品詳情API接口，作為閒魚平台對外開放的重要服務之一，其主要作用是讓開發者能夠通過編程方式，輕鬆獲取平台上商品的具體信息。該接口涵蓋了商

大數據處理 , 淘寶開放平台 , 大數據 , API , 數據庫

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u_16099265 頭像

智能開發者 - hive並行insert into同一張表是否會漏數據

一、如何更高效率地插入大量數據 1、INSERT INTO workinfo (column1, column2) VALUES (1, 2), (2, 3),(4,5)；，這樣可以減少一些INSERT語句 2、推薦多線程並行插入 代碼範例： PreparedStatement ps = con.prepareStatement(sql)

服務器 , 大數據 , hive , 數據庫 , ci

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kaiye 頭像

貓哥_kaiye - 數據庫性能實測：Docker 開銷、連接方式、MySQL vs PostgreSQL 全面對比

本文通過多組對照實驗，測試 Docker 容器化開銷、網絡連接方式、數據庫版本、MySQL 與 PostgreSQL 性能差異，揭示影響數據庫性能的真正因素。 測試背景 網上關於數據庫性能的説法眾説紛紜： "Docker 部署數據庫有性能損耗" "PostgreSQL 比 MySQL 快" "Unix socket 比 TCP 快" 為了搞清楚真相，我在阿里雲 ECS 上進行了一系

數據庫

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u_15469972 頭像

mb61c46a7ab1eee - 實用指南：告別複雜配置：用Milvus、RustFS和Vibe Coding，60分鐘DIY專屬Chatbot

作為一名全棧工程師，我一直在尋找更高效的方式構建智能應用。 本文將分享如何利用 Milvus、RustFS 和 Vibe Coding 技術組合，在短時間內打造一個具備長期記憶能力的對話機器人。 目錄 一、為什麼選擇這個技術棧？ 1.1 各組件核心價值 二、環境搭建：10分鐘快速開始 2.1 使用Docker Compose

API , 加載 , 數據庫 , Css , 前端開發 , HTML

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