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u_16213719 頭像

mob64ca1418e88d - hibernate與sqlite兼容性

目錄 概述： 1、查詢對象 查詢結果： 2、分⻚查詢 結果： 3、where 條件查詢 結果： 4、模糊查詢 結果： 5、order by 結果： 6、查詢實體對象的屬性 結果： 7、佔位符 結果： 8、級聯查詢 結果： 概述：

hibernate與sqlite兼容性 , hibernate , 數據庫 , 人工智能 , JAVA , 計算機視覺

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FlyAway2013 頭像

CanntBelieve - MySQL的 索引類型 normal、 unique 和 索引方法 btree 、 hash

一、索引類型：Normal（普通索引） vs Unique（唯一索引） 核心差異是是否對字段值施加「唯一性約束」，其他特性均圍繞這一點展開： 對比維度 Normal（普通索引） Unique（唯一索引） 核心約束 無唯一性要求，字段值可重複 強制字段值唯一，不允許重複（

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u_16653481 頭像

金海境科技 - 【服務器數據恢復】RAID陣列SSD固態硬盤故障導致互聯網企業用户數據丟失數據恢復案例

一、客户信息 深圳市某互聯網科技公司，專注於生活服務類APP開發，平台註冊用户超5000萬，日均活躍用户800萬，核心業務涵蓋外賣配送、本地生活服務預訂等。公司數據中心部署了30台浪潮NF5280M6服務器，採用“SSD+機械硬盤”混合存儲架構，其中10台服務器配置4塊2TB NVMe SSD組建RAID10陣列，專門存儲用户基礎信息、訂單記錄及支付數據，數據總量約15TB

服務器 , 數據 , nosql , 固件 , 數據庫

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wang_yb 頭像

wang_yb - 深入淺出理解你的“數據”

對於想要學習數據分析的同學，如果你問我："數據分析的第一步是什麼？" 我的回答是："理解數據本身。" 數據是我們所有分析工作的起點，本文主要探討如何辨別我們面對的是什麼樣的數據，包括它的分類方法和描述維度。 1. 數據分類 數據並非千篇一律，它們有着不同的特徵和屬性。 正確理解數據的分類，是選擇適當分析方法的前提。 通常，我們可以從以下三個維度來給數據進行分類。 1.1. 按結構屬性來分 你的數據

數據庫

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u_12207 頭像

衞斯理 - python智能停車場車牌識別計費系統百度ai

文章目錄 一、功能模塊 1.1 用户認證與權限管理模塊 1.2 車位管理模塊 1.3 車輛進出管理模塊 1.4 違規處罰管理模塊 1.5 社區互動模塊 1.6 內容管理模塊 1.7 數據統計與報表模塊 1.8 系統配置模塊 二、核心業務流程

前端頁面 , 數據庫 , Css , 後端服務 , 前端開發 , HTML

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liuzhanbin 頭像

浮生鳳年 - MySQL輕量審計

背景：一般MySQL審計可通過general_log記錄全量日誌，或者通過專門的審計插件，本文介紹通過performance_schema來實現輕量審計的功能。 具體方法 1、打開performance_schema（ps） 修改配置文件，添加參數：performance_schema = ON ，啓用 Performance Schema，開啓ps需要重啓實例，同時一般對性能會有一定的

MySQL , 數據庫 , 審計 , performance_schema

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sysin 頭像

sysin - SQL Server 2025 正式版發佈 - 從本地到雲端的 AI 就緒企業數據庫

SQL Server 2025 正式版發佈 - 從本地到雲端的 AI 就緒企業數據庫 SQL Server 2025 - AI ready enterprise database from ground to cloud 請訪問原文鏈接：https://sysin.org/blog/sql-server-2025/ 查看最新版。原創作品，轉載請保留出處。 作者主頁：sysin

developer , 數據庫 , server , SQL Server , SQL

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lfree 頭像

lfree - [20251107]latch cache buffers chains等待事件.txt

[20251107]latch cache buffers chains等待事件.txt --//前一段時間測試oracle目前的版本在讀讀的情況很少出現latch cache buffers chains情況。 --//我以前的測試基本是單表，拿別人的例子驗證看看。 1.環境： SCOTT@book01p @ ver2 ==============================

數據庫

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u_17578007 頭像

wx690f565d7bc78 - java決策者模式實戰

Java 策略模式（決策者模式）實戰：從原理到落地 策略模式（Strategy Pattern）是一種行為型設計模式，核心思想是：定義一系列算法（策略），將每個算法封裝起來並使它們可互換，讓算法的變化獨立於使用算法的客户端。它解決了“算法切換”與“代碼耦合”的問題，讓代碼更易擴展、維護和測試。 本文將從“應用場景→核心原理→實戰案例→優缺點分析”逐步拆解，用 Java

System , MySQL , 微信支付 , 客户端 , 數據庫

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u_39029 頭像

lingyuli - 多索引組合值不可以唯一嘛

長期以來，Lucene在搜索領域的壟斷地位無人能及，基於Lucene之上的Elastic Search與Solr 也是家喻户曉的產品；錄信數據庫最初的版本也是基於Lucene來實現的，在設計之初經常會遇到跟solr、es同樣的問題。如面對幾十億的數據就遇到內存爆掉的問題，此時CPU與IO都飆到系統極限；100億的數據就需要100多台512G的大內

lucene , 大數據 , 索引 , 數據倉庫 , 數據庫 , olap , 多索引組合值不可以唯一嘛

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elhix0bg 頭像

阿里雲大數據AI - DataWorks千萬級任務調度與全鏈路集成開發治理賦能智能駕駛技術突破

一、智能駕駛數據預處理的行業挑戰 隨着智能駕駛技術的逐級演進，數據驅動的模型訓練範式對數據預處理環節提出三大挑戰： 數據孤島化：需整合攝像頭、LiDAR、毫米波雷達、V2X通信等多模態數據，傳統ETL工具難以實現高效集成。 任務爆炸式增長：單輛測試車每日產生可達50TB 數據，需支持百萬甚至千萬級任務併發調度與彈性擴容。 開發運維一體化需求：要求數據流水線具備高可用性（99.99% SLA

大數據處理 , 大數據 , 自動駕駛 , 數據庫 , 人工智能

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wy123 頭像

MSSQL123 - SQLServer 2019 標準版在虛擬機上無法充分利用CPU的問題診斷

最近發現一台SQLServer服務器CPU使用率中，有4個CPU心很繁忙，6個CPU核心卻很空閒，由於是SQLServer 2019標準版，猜測到可能是跟虛擬機的CPU授權數有關。 這台機器是筆者從Infrastructure部門接到的乾淨的虛擬機，然後自己安裝的數據庫，數據庫本身沒有對CPU有任何限制，當時並沒有注意這個細節，從任務管理器中可以看到虛擬機的CPU是10個邏輯核心（process

數據庫

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data_ai 頭像

數據庫知識分享者 - 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 Cloud 一致的

觀點 , 資訊 , adb , 阿里雲 , 數據庫

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javastack 頭像

Java技術棧 - Spring Boot 4.0 正式發佈，王炸！！

大家好，我是R哥。 距離《Spring Boot 3.0 正式發佈，王炸！！》已經 3 年了，Java 的世界經過了一次大變天，現在 Spring Boot 4.0 都來了，從 3.5 直接幹到了 4.0。 Spring Boot 4.0.0 正式發佈了： 最新的支持版本如下： 從路線圖可以看到每個版本的終止時間，每個版本的生命週期只有一年

redis , API , 版本控制 , 數據庫 , JAVA

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bigegaodeshubiaodian_elp4ti 頭像

逼格高的鼠標墊_elp4Ti - 10個提升YashanDB性能的實用優化方法全集

如何優化數據庫查詢速度，減少響應時延，提升系統整體處理能力，是關係數據庫管理系統性能優化的核心問題。YashanDB作為面向高性能需求設計的數據庫，依託其獨特的存儲架構和執行引擎，具備優化空間。本文將基於YashanDB豐富的技術特性和行業最佳實踐，系統梳理並深入解析十種實用且具體可操作的性能優化方法，幫助用户充分發揮YashanDB作為現代數據庫平台的性能優勢，確保數據庫系統在高併發、海量數據等

數據庫

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fizz 頭像

fizz - golang orm之gorose 2.0版本正式發佈

關於gorose 2.0 gorose, 最風騷的golang orm, php版本的laravel eloquent. 經過幾個月的重構和打磨, 再加上近一個月的預覽版測試和改進, gorose 2.0正式版終於與我們見面了. 新版本做出了重大改動和升級, 完全重構了基礎架構和實現方式, 下面, 我們一起來看看gorose 2.0的特點吧 gorose 2.0特點 1. 全新架構 g

orm , laravel , 數據庫 , eloquent , go

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u_17398972 頭像

u_17398972 - 從 Oracle 到 KingbaseES：解決遷移痛點，解鎖信創時代數據庫新可能

提起 Oracle，它在傳統數據庫領域可是標杆般的存在，長久以來一直撐起了眾多企業的核心業務，可這兩年情形發生了改變，Oracle的授權費用很高，運維成本又讓人頭疼，再加上信創政策對於合規有着強硬的要求，於是很多企業便開始把目光轉向國產數據庫。金倉數據庫 KingbaseES 是國產數據庫中的佼佼者，憑藉其高適配性和高性能的基礎，成了人們更換 Oracle 的首要選擇，不過要告訴大家的是

oracle , 數據 , 數據庫 , SQL

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bytebase 頭像

Bytebase - 16 年等待，再見 SQL Boy，這一次數據庫交互形態徹底被顛覆了！

本文轉載自 InfoQ。 對於程序員來説，通過 SQL 操作數據庫是日常工作中經常會遇到的任務，算得上是一項基本技能。但即便是專業人員面對 SQL 編寫任務也往往會頭疼不已，更不要説在這一領域經驗不足的初學者了。ChatGPT 大火之後，其輔助程序員編寫代碼的能力受到了很大關注。那麼，類似 ChatGPT 這種能力能否用在數據庫操作上，幫助程序員甚至是缺乏代碼經驗的普通業務人員，使用自然語言來完成

gui , MySQL , mariadb , 數據庫 , SQL

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u_11395103 頭像

wowwow0607 - AI Agent 功能與特點解析

什麼是AI Agent AI Agent 可以理解為一個能獨立完成任務的小助手。它就像一個有腦子的工具，能根據你的需求自己動起來，不需要你一步步指揮。 舉個例子： 你讓外賣軟件訂餐，它自動選餐廳、下單、跟蹤配送——這就是個簡單的Agent 更智能的版本可能會根據你的飲食習慣推薦菜品，或者在送餐延遲時主動聯繫店家 這類工具的核心特點

補全 , MySQL , 聊天機器人 , 數據庫

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selectdb 頭像

SelectDB技術團隊 - 從 ClickHouse 到 Apache Doris：在網易雲音樂日增萬億日誌數據場景下的落地

導讀：日誌數據已成為企業洞察系統狀態、監控網絡安全及分析業務動態的寶貴資源。網易雲音樂引入 Apache Doris 作為日誌庫新方案，替換了 ClickHouse。解決了 ClickHouse 運維複雜、不支持倒排索引的問題。目前已經穩定運行 3 個季度，規模達到 50 台服務器， 倒排索引將全文檢索性能提升7倍，2PB 數據，每天新增日誌量超過萬億條，峯值寫入吞吐 6GB/s 。 網易雲音樂每

日誌分析 , 運維自動化 , 倒排索引 , 數據庫 , clickhouse

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u_92655 頭像

小題大作 - VMFS索引

什麼是索引 索引時數據庫的一種數據結構，數據庫與索引的關係可以看作書籍和目錄的關係。當用户通過索引查找數據時，好比用户通過目錄查詢某章節的某個知識點。這樣可以幫助用户提高查找速度。所以，索引可以提高數據庫的性能。 索引的分類 從物理存儲角度: 聚簇索引和非聚簇索引 從數據結構角度: B-樹、B+

結點 , 大數據 , 數據 , VMFS索引 , 數據倉庫 , 數據庫

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u_16213560 頭像

數據小探 - 大數據presto 併發性能

大數據和高併發的解決方案總結： 軟件剛開始的時候是為了實現功能，隨着信息量和用户的增多，大數據和高併發成了軟件設計必須考慮的問題，那麼大數據和高併發本質是什麼呢？ 本質很簡單，一個是慢，一個是等。兩者是相互關聯的，因為慢，所以要等，因為等，所以慢，解決了慢，也就解決了等，解決了等，也就解決了慢。 關鍵是如何解決慢和等，核心一個是短，一個

服務器 , 雲計算 , 大數據presto 併發性能 , 緩存 , 數據庫 , 雲原生

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u_16213725 頭像

mob64ca141a683a - java ip地址定位,Java根據IP地址定位位置

還在為Java項目中IP地理位置識別功能而煩惱嗎？GeoIP2-java作為MaxMind官方提供的Java API，能夠讓你在短短10分鐘內完成IP定位功能的快速集成。本指南將為你揭示如何通過三步快速集成法，輕鬆實現精準的IP地理位置識別。 🎯 為什麼選擇GeoIP2-java？ GeoIP2-java是MaxMind官方推出的J

數據庫 , 後端開發 , JAVA , Python

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u_16213676 頭像

mob64ca140e76c8 - activemq卡在重連

消息持久化顧名思義就是把發佈的消息進行落地，這樣activeMQ宕機也不會導致那些未被消費的消息給弄消失，這樣保證消息都能被消費。 activeMQ消息持久化有JDBC，AMQ，KahaDB和LevelDB等這幾種，默認採用的是KahaDB，本篇講的是如何採用jdbc的新式把消息存入數據庫的例子； activeMQ默認採用的KahaDB，消息會落地到安裝目錄下的\da

機器學習 , 持久化 , activemq卡在重連 , 數據庫 , bc , 人工智能

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