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05:15 PM · Oct 25 ,2025
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u_16565911 頭像

南大通用GBase - 南大通用GBase 8c 函數體系：多模架構下的業務賦能與性能優化實踐

作為南大通用打造的多模多態分佈式數據庫，GBase 8c 不僅在存儲架構、高可用設計上具備差異化優勢，其函數體系更是支撐複雜業務邏輯、優化數據處理效率的核心組件。GBase 8c 的函數體系針對多模存儲（行存、列存、向量、內存）場景進行了深度增強，覆蓋系統函數、用户自定義函數（UDF）、聚合函數、窗口函數等全類型，既能滿足常規數據處理需求，又能適配政務、醫療、金融等行業的複雜業務

數據 , MySQL , 數據庫 , GBase 8c , 聚合函數 , 函數體

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bintools 頭像

BinTools圖爾茲 - SQL 解析在 CloudQuery 中的應用

hi 好久不見！今天將為大家帶來一期乾貨滿滿的技術分享。 作為一款數據庫管控平台，大家通常認為 CloudQuery 的核心能力是對平台的管控，包括統一入口管理、權限體系、審計分析等，但實際上CloudQuery 的核心技術點之一在於其獨特的SQL 解析能力。 01SQL 解析功能界定 SQL 解析是指將結構化查詢語言（ SQL 語句）轉換成可以被數據庫系統理解和執行的內部表示形式的過程。在執行

數據庫 , sql語句 , SQL

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u_15200177 頭像

Python與SEO - 鹹魚流出388元11代筆記本，自帶15.5寸1080P高清大屏，N5095+12G+256G存儲，帶屏幕的飛牛雲NAS聖體?

隨着國產供應鏈的成熟，尤其公模模具的普及，國產品牌以攀升為代表的上網本可謂是雨後春筍般冒出來。這類上網本長着同一副面孔，內裏也幾乎完全一樣，也就是印的logo不一樣，雖然性能弱雞，但如果合用還是不錯的，起碼整體價位是打下來了，不要説每個人的需求都是打遊戲哈！這不，有刷到一款國產上網本，價格算是一般，但是好在是整機配置，可供參考！

固態硬盤 , 低功耗 , MySQL , 數據庫 , 電腦 , 接口設計

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yifangcn 頭像

億坊軟件 - 從源碼層面看多商户系統如何促進商家與消費者的深度互動？

在當今競爭激烈的電商領域，一個成功的多商户商城（如淘寶、京東）不僅僅是一個交易平台，更是一個充滿活力的生態社區。其核心競爭力之一，就在於能否有效地促進商家與消費者之間的互動與合作。本文將從開發者視角出發，深入探討在多商户商城系統源碼中，我們可以通過哪些功能設計與技術實現，來搭建這座溝通與合作的橋樑。 一、 為什麼互動與合作如此重要？ 在深入代

功能點 , MySQL , 源碼系統 , 數據庫 , 源碼實現 , 開源 , 開發者

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u_11365839 頭像

尼羲 - 什麼是動態數據脱敏？

動態數據脱敏（DDM）動態更改返回給應用程序或用户的數據庫記錄，以此來實時保護敏感數據，且不會更改靜態數據。 DDM 與靜態數據脱敏（SDM）不同。SDM 創建原始數據永久更改、不可逆轉的副本，而 DDM 則是在訪問時對數據進行即時修改。這種動態方法可確保敏感數據在查詢執行過程中受到保護，而不會改變靜態的基礎數據。 （一）應用場景 SDM 的主要應用場景

yyds乾貨盤點 , 數據 , MySQL , 數據庫 , 敏感數據

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wang_yb 頭像

wang_yb - 掌握相關性分析：讀懂數據間的“悄悄話”

在數據分析的江湖裏，我們經常會聽到老闆或業務方拋出這樣的問題： “現在的年輕人越晚睡，買護膚品是不是越瘋狂？” “我們APP的各種優惠券，真的能提升用户的留存率嗎？” “天氣越熱，這隻股票是不是跌得越慘？” 面對這些問題，很多新人容易犯 “憑感覺” 的錯誤：“我覺得應該有關係吧……” 數據分析不相信“我覺得”，只相信證據。 而尋找變量之間關係強弱的這個過程，就叫做相關分析。 今天，就帶大

數據庫

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u_16213608 頭像

mob64ca13fe62db - （轉載）Spring異常處理@ExceptionHandler

@ExceptionHandler原理淺析 初始化 初始化 ExceptionHandlerExceptionResolver#exceptionHandlerAdviceCache 初始化方法：initExceptionHandlerAdviceCache() public static ListControllerAdviceBe

oracle , 優先級 , 初始化 , 數據庫 , JAVA

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u_16099262 頭像

信息流星 - 多維數據模型

在我們日常的數據處理中，你是否也深受其擾？ Excel 地獄：VLOOKUP、INDEX-MATCH 寫到吐，表格關係複雜後，公式又長又慢，還極易出錯。 數據庫高牆：明知 MySQL 等關係型數據庫能解決問題，但 ER 圖、SQL JOIN、搭建服務，學習成本和開發週期都讓人望而卻步。 多維數據困局：項目管理、銷售數據、客户信息...數據之間盤根錯

數據 , 數據庫 , SQL , 前端開發 , Javascript

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jdcdevloper 頭像

京東雲開發者 - Redis 異步客户端選型及落地實踐

作者：京東科技 王晨 Redis異步客户端選型及落地實踐 可視化服務編排系統是能夠通過線上可視化拖拽、配置的方式完成對接口的編排，可在線完成服務的調試、測試，實現業務需求的交付，詳細內容可參考：https://mp.weixin.qq.com/s/5oN9JqWN7n-4Zv6B9K8kWQ。 為了支持更加廣泛的業務場景，可視化編排系統近期需要支持對緩存的操作功能，為保證編排系統的性能，服務的執行

redis , keyvaluepair , 客户端 , 數據庫 , nio

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songofhawk 頭像

songofhawk - Python + Sqlalchemy 對數據庫的批量插入或更新（Upsert）

本篇承接上一篇《Mysql 數據庫的批量插入或更新（Upsert）》的內容，來看看在 Python 中，怎麼實現大量數據的 upsert（記錄存在就更新，不存在則插入）。 由於不同數據庫對這種 upsert 的實現機制不同，Sqlalchemy 也就不再試圖做一致性的封裝了，而是提供了各自的方言 API，具體到 Mysql，就是給 insert statement ，增加了 on_duplicat

海量數據 , sqlalchemy , 數據庫 , 優化 , Python

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u_15469972 頭像

mb61c46a7ab1eee - 深入解析：從容器化到自動化：Spring Boot 項目 Docker 部署與 GitLab CI/CD 集成 Harbor 全流程

在現代微服務架構中，容器化和自動化流水線是必備技能。本文將帶你完成兩個關鍵步驟： Spring Boot 項目容器化 —— 使用多階段 Dockerfile 構建輕量、安全的運行鏡像。 CI/CD 自動化 —— 藉助 GitLab CI/CD，將鏡像自動構建並推送到 Harbor 私有倉庫。 參考閲讀：Java Spring Boot 項目

MySQL , 推送 , 數據庫 , Docker

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danxiaodezixingche 頭像

老紀的技術嘮嗑局 - OceanBase Session ID 之謎

一. 寫作原因 遇到了 3 個事情，讓我想到要好好梳理一下 session id 的相關知識。 發現一個事務中查到的 OceanBase 的 session id 會發生變化（其實也算沒有變，原因下文會説）。 查到的 session id 在使用 kill 命令時候報錯找不到該 ID（不是因為 ID 真的不存在或者變化了）。 通過不同的查詢方式，查到很多和 session id 有關的 I

數據庫 , session

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infinilabs 頭像

極限實驗室 - 使用 Docker Compose 簡化 INFINI Console 與 Easysearch 環境搭建

前言回顧 在上一篇文章《搭建持久化的 INFINI Console 與 Easysearch 容器環境》中，我們詳細介紹瞭如何使用基礎的 docker run 命令，手動啓動和配置 INFINI Console (1.29.6) 和 INFINI Easysearch (1.13.0) 容器，並實現了關鍵數據的持久化，解決了重啓後配置丟失的問題。 手動操作雖然能讓我們深入理解 Docker 的核心

console , 數據庫 , Docker

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kerrycode 頭像

瀟湘隱者 - MySQL權限管理的坑你踩了沒有？

假設有這麼一個需求,開發人員要求你創建一個賬號test,要求這個賬號有創建表,查詢,更新,刪除表的權限, 如下例子所示 mysql select version(); +-----------+ | version() | +-----------+ | 8.4.5 | +-----------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql create database

數據庫

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qeasy_cloud 頭像

大仲馬小茶花 - 解密全網大模型都在推薦的數據對接工具

史上最全各大AI模型對數據集成平台分析彙總 在企業數字化轉型的深水區，異構系統間的數據割裂已成為制約業務敏捷性的核心瓶頸。當ERP、MES、WMS、CRM等系統因技術棧差異（.NET/Java/Python）、協議碎片化（REST/SOAP/數據庫直連）及數據模型衝突（多組織/多幣種/税則邏輯）形成"數據孤島"時，傳統ESB或自研微服務方案往往陷入開發週期冗長、運維成本高企、實時性難保障的困局。

教程 , 知識 , 數據庫 , 人工智能

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caidingnu 頭像

碼代碼永真 - 告別 mysqldump 痛點！用 mydumper 實現 MySQL 高效備份與恢復

告別 mysqldump 痛點！用 mydumper 實現 MySQL 高效備份與恢復 在 MySQL 數據管理場景中，備份與恢復是保障數據安全的核心環節。長期以來，mysqldump 作為官方自帶工具，憑藉易用性成為入門首選，但在面對中大型數據庫或高併發業務時，其單線程處理、備份速度慢、資源佔用高的問題逐漸暴露。而 mydumper 作為一款開源

MySQL , 數據庫

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u_16653481 頭像

金海境科技 - 【服務器數據恢復】政務雲虛擬化平台故障導致民生服務中斷數據恢復案例

一、客户信息 山東省某省級政務雲服務中心，負責全省16個地市的政務數據集中管理，承載社保、醫保、不動產登記、户籍管理等28個核心民生服務系統，服務全省1.02億常住人口及380萬市場主體。政務雲平台基於VMware vSphere構建，部署120台虛擬化主機，採用華為OceanStor分佈式存儲，總存儲容量達800TB，其中核心民生數據約320TB，包括近5年的社保繳費記錄

oracle , 數據 , 分佈式存儲 , 數據庫 , 數據恢復

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u_11841527 頭像

chinahuanqiu - 瞭解imtoken數據庫下載安裝框架代碼類型

數據庫框架代碼是一種專為開發數據庫應用程序而設計的編程框架。它通常包括一系列預先編寫的代碼、庫和工具，用於簡化和加速數據庫應用程序的開發過程。這些類型主要有：對象關係映射（ORM）框架、數據訪問對象（DAO）框架、SQL查詢構建器框架、數據庫遷移工具框架等。其中，對象關係映射（ORM）框架是一種在對象編程語言和關係數據庫之間創建映射的技術，使得開發者可以使

nosql , 數據庫 , 開發人員 , 數據庫框架

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u_17513518 頭像

愛看C語言的BK - MySQL 21天學習計劃 - 第二天

準備工作：選擇適合你的安裝方式 在開始MySQL學習前，我們需要先在電腦上搭建好運行環境。目前主流的安裝方式有三種，分別適合不同需求的學習者： 獨立安裝包（推薦有一定計算機基礎）：直接從MySQL官網下載對應操作系統的安裝程序，可精確控制版本和配置。訪問MySQL官方下載頁面選擇"MySQL Community Server"，根據你的系統（Windows/macOS

MySQL , 數據庫 , AI寫作 , aigc

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wuliaodehongcha 頭像

無聊的紅茶 - 5個實用技巧提升YashanDB數據庫的查詢效率

在現代數據庫管理系統中，如何提升查詢效率是技術人員面臨的重要挑戰。隨着數據規模的持續擴大以及業務查詢的複雜性增加，數據庫性能瓶頸和數據一致性維護變得尤為關鍵。YashanDB作為一款支持多種部署形態的高性能數據庫，其複雜的存儲結構與多樣的查詢處理機制為提升查詢效率提供了多維的技術手段。本文將基於YashanDB的架構和核心技術，從索引優化、數據存儲結構選擇、SQL執行優化、並行與向量化計算應用及緩

數據庫

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OBCE666 頭像

OBCE666 - OceanBase 在滴滴大規模運維經驗以及新功能落地實踐

作者：吳其朋，滴滴分佈式存儲運維負責人 滴滴出行（下文簡稱“滴滴”）作為涵蓋#網約車、#出租車、#順風車、#代駕 等業務的一站式多元化出行平台，擁有全球客户6.5億。自2024年應用OceanBase以來，已在多個場景落地並替換RocksDB、TokuDB，包括網約車增長服務、中台核心歸檔庫、代駕核心歸檔庫、EP、無人車服務等。本文以網約車增長服務、歸檔庫等核心業務為例，闡述滴滴的數據庫技術經驗以

數據庫

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u_106065 頭像

laokugonggao - java常見面試微服務_微服務面試一般問什麼?java微服務面試題以及答案整理

Java全棧開發面試實戰：從基礎到微服務的全面解析 一、面試開場 面試官（微笑）：你好，很高興見到你。我是今天的面試官，我們今天主要聊一下你在技術上的經驗，以及在項目中是如何解決問題的。你可以先簡單介紹一下自己嗎？ 應聘者：您好，我叫李晨陽，今年28歲，畢業於復旦大學計算機科學與技術專業，碩士學歷。過去5年一直從事Java全棧開發工作，

spring , 微服務 , 數據庫 , vue3 , JAVA , Css , 前端開發 , HTML

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data_ai 頭像

數據庫知識分享者 - 阿里雲 Tair 基於 3FS 工程化落地 KVCache：企業級部署、高可用運維與性能調優實踐

導讀 接着上一節內容，本文系統介紹了阿里雲 Tair KVCache 團隊與服務器研發存儲軟硬件結合團隊對 3FS（高性能 KVCache 底座）開展的全方位工程化升級實踐。 面向 AI 大模型推理中高吞吐、低延遲、強穩定性的核心訴求，團隊從性能調優、產品化增強與雲原生管理三大維度推進深度優化： 在性能層，通過 RDMA 流量均衡與小 I/O 參數調優，實現 4K 隨機讀

觀點 , 資訊 , MySQL , 數據庫 , SQL

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