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05:15 PM · Oct 25 ,2025
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數據庫知識分享者 - 《Data+AI驅動的全棧智能實踐開放日》線上直播來了！

阿里雲瑤池數據庫生態工具重磅首發！首次公開 Data Agent for Analytics、Data Agent for Meta、DAS Agent 等Data Agent 系列產品，揭秘在 AI 時代如何讓數據“活起來”！ 🔥 顛覆想象的技術碰撞 解鎖 Data+AI 在數據庫領域的創新實踐 探索從數據治理到智能決策的全鏈路解決方案！ 🗓️ 3日連播 乾貨滿滿！ 🔐 研發專家親授實戰

阿里巴巴 , 阿里雲 , 數據庫 , 人工智能

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鏡舟科技 - StarRocks 向量索引如何讓大模型“記性更好”？

隨着 ChatGPT、DeepSeek 等大語言模型的普及，我們已經能夠與 AI 進行流暢的對話。然而，即使是最先進的大模型也面臨着“記憶困境”，具體表現模型只能記住訓練時接觸的知識，且這些知識在使用時很可能會過期。實際應用或在處理特定領域問題時，可能生成看似合理但實際錯誤的內容。 大模型的“知識固化”問題一定程度上限制了其在企業級應用中的價值。那麼，如何讓大模型擁有更好的“記性”，實現知識的動態

索引 , 查詢優化 , 數據庫 , starrocks , 大模型

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zhaoqianglaoshi 頭像

趙渝強老師 - 【趙渝強老師】基於PostgreSQL的分佈式數據庫：Citus

由於PostgreSQL具有強大的功能和良好的可擴展性，因此基於PostgreSQL很容易就可以實現分佈式架構。Citus便是具體的一種實現方式。它以擴展的插件形式與PostgreSQL進行集成，且獨立於PostgreSQL內核，部署也比較簡單。Citus是現在非常流行的基於PostgreSQL的分佈式解決方案。 一、 Citus基礎 下面是百度百科中對分佈式數據庫的定義： 分佈式數據庫系統通

數據庫 , postgresql , 開源 , 分佈式 , SQL

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starrocks 頭像

StarRocks - 實戰｜StarRocks 通過 JDBC Catalog 訪問 MongoDB 的數據

方案介紹 本文檔介紹如何通過 StarRocks 的 JDBC Catalog 功能，結合 MongoDB BI Connector，將 MongoDB 數據便捷接入 StarRocks，實現數據打通和 SQL 查詢分析，以下是整體流程圖。 前提條件 StarRocks 環境：版本 ≥ 3.0，支持 JDBC Catalog 功能。 MongoDB BI Connector：已安裝並運行，

jdbc , mongodb , 數據庫 , starrocks , 數據分析

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duokeli 頭像

duokeli - 開源代練系統代打平台護航小程序：主播/工作室/網企批量入駐，多渠道訂單分發邏輯的實現！

一、技術底座：億級併發的全場景覆蓋引擎 1.全端互聯體系通過技術突破實現： 賬號系統：採用分佈式ID生成算法與多端Token同步機制，確保用户跨設備登錄時，賬號信息、訂單狀態、個性化設置極速完成同步 實時通信矩陣：內置IM系統支持文字、語音、位置共享，讓《英雄聯盟》玩家可與代練者實時討論戰術細節 服務連續性保障：通過WebSocket長連接與本地緩存策略，即使在網絡波動場景下，訂單狀態更新

thinkphp6 , uniapp , 前端框架 , 數據庫 , 後端

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motianlun_5d0766992e67a 頭像

墨天輪 - 技術分享 | Oracle 大表改造方案

本文為墨天輪數據庫管理服務團隊第86期技術分享，內容原創，作者為技術顧問蘭珊，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。 一、報告概述 當單表數據量增長至千萬級甚至更大規模時，數據庫系統往往會面臨顯著的性能瓶頸與運維挑戰： 數據訪問的性能急劇下降，全表掃描耗時隨數據量指數級增長,索引訪問也難以降低範圍掃描的IO消耗； 系統維護難度陡增，數據

oracle , 性能優化 , 數據庫 , SQL

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aijianshendexuegao 頭像

Protonbase - AI 正在批量 “創建” 數據庫：一場由 Agent 引發的千億級數據架構革命

一場由 AI Agent 掀起的數據庫革命，正在瓦解沿用了三十年的數據架構體系。 從2024 年 10 月到 2025 年 5 月，短短七個月內，AI Agent 創建的數據庫數量從 30% 爆漲至 80%，遠超人類工程師的工作產出。與此同時，Databricks 以 10 億美元收購Neon的消息震動業界——這家人工智能巨頭正在用真金白銀搶佔下一代數據基礎設施入口。 “傳統架構正在集體失靈。”

nosql , 自然語言處理 , 數據庫 , postgresql , 人工智能

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bytebase 頭像

Bytebase - Bytebase 3.8.0 - 顯著優化 schema 同步/回滾兼容性

🔔 重大變更 顯著優化多數據庫（MySQL/PostgreSQL/TiDB/SQL Server/Oracle）的 schema 同步/回滾兼容性，支持絕大多數常見數據庫對象。 文檔地址 下線工單訂閲功能。 將 SQL 審核中心更名為變更計劃。 🎄 改進 新增查詢結果行數限制功能。 新增多域名配置支持。 簡化默認值輸入：不再區分表

MySQL , mongodb , 數據庫 , postgresql

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mirrorship 頭像

鏡舟科技 - 什麼是 MPP 數據庫？解鎖海量數據分析的關鍵技術

為什麼需要 MPP 數據庫？ 在數據爆炸的時代，傳統數據庫處理 TB 甚至 PB 級數據時往往力不從心，查詢緩慢，無法支撐實時分析需求。這種情況下，MPP 數據庫成為解決大規模數據分析性能瓶頸的關鍵技術。 想象一下：一個電商平台在大促期間，原本穩定的系統突然卡死；一個數據彙總應用在處理全年數據時崩潰。這些都是我們在高併發、高吞吐量場景下常見的問題。為什麼會這樣？因為系統設計時沒有考慮極限情況下的數

查詢優化 , 數據庫 , starrocks , 數據分析 , 分佈式

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doge_king 頭像

泊浮目 - 未來數據庫硬件-網絡篇

本文在綠泡泡“狗哥瑣話”首發於2025.2.17 -關注不走丟。 最近看到一篇不錯的文章，叫做“Modern Hardware for Future Databases”，裏面從幾個方向講了下現在數據庫的硬件發展趨勢，今天先來説説網絡篇。 內容中，一位大佬對（獲過圖靈獎的大佬）OLTP系統進行了一些基準測試，發現TCP-IP協議棧對於總體CPU使用率是佔在47～68%。如果使用的網絡帶寬增加，這

雲計算 , 架構 , 數據庫

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yqyx36 頭像

雲輕雨細 - 數據庫閃回失敗怎麼辦？ORA-38757 修復全攻略

前言 在 Oracle 數據庫的恢復過程中，ORA-38757 錯誤是一個常見的“攔路虎”。它提示你：“數據庫必須處於掛載狀態且未打開時才能執行 FLASHBACK 操作。” 如果你遇到了這個錯誤，不要慌張。這篇文章將為你詳細解析錯誤成因，並提供清晰的排查與修復步驟，幫助你順利完成閃回任務。 一、什麼是 ORA-38757？ 當你嘗試使用 FLASHBACK DATABASE 命令進行數據庫級別

oracle , 數據庫

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zhaoqianglaoshi 頭像

趙渝強老師 - 【趙渝強老師】Oracle RMAN的目錄數據庫

在默認情況下，Oracle RMAN將備份時產生的元信息保存到控制文件中。RMAN在執行恢復時，就需要讀取控制文件，從而找到備份的信息來完成數據庫的恢復。因此，如果控制文件發生了丟失和損壞將導致數據庫無法執行恢復。另一方面隨着備份的不斷增多，也會導致控制文件的大小無限增長。為了更好地管理RMAN備份的元信息，Oracle可以使用一個專門的備份信息存儲地來存儲這些信息，這就是RMAN的目錄數據庫（C

oracle , rman , 數據庫

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daoheng - thinkphp中行鎖(Lock)操作跟事務的關係以及用法

事務跟行鎖(Lock)的關係 首先解釋下事務和鎖各自的作用 事務的作用 事務主要保證一組數據庫操作(增刪改)的原子性, 即要麼全部執行成功,要麼全部失敗,避免出現數據不一致的中間狀態. 加鎖的作用 加鎖主要解決併發場景下的數據競爭問題, 比如多個請求同時修改同一條數據時,可能導致"髒讀""不可重複讀"等問題. 如果僅僅使用事務不用鎖的侷限性 事務操作雖然

MySQL , 數據庫 , 事務

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Python最棒 - 客户管理系統大概多少錢「6款主流客户管理系統報價盤點」

客户關係管理（CRM）系統已成為企業提升銷售效率、優化客户服務的核心工具。然而，面對市場上琳琅滿目的CRM產品，價格差異巨大，企業往往陷入選擇困境。本文將為您詳細解析6款主流客户管理系統的報價情況，幫助您找到最適合的解決方案。 一、CRM系統價格影響因素 在深入瞭解具體產品價格之前，我們需要理解影響CRM系統定價的關鍵因素： 功能複雜度：基礎版本通常包含聯繫人管理、銷售漏斗、基本報表等核心功能，而

數據庫 , Json

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xiaoyi_ces 頭像

小亦智能運維 - mysql運維問題解決：MySQL參數配置與部署環境優化

小亦平台會持續給大家科普一些運維過程中常見的問題解決案例，運維朋友們可以在往期文章中查看更多案例 問題概述 客户的工單系統出現訪問異常，客户反饋故障時間點為2023.11.08 9:21分、11點12分左右、16:06分左右 排查範圍： MySQL錯誤日誌 慢查詢日誌 配置參數 操作系統狀態（sar日誌，每10分鐘記錄） 問題分析 1. 日誌排

MySQL , 運維 , 數據庫 , mysql優化 , 程序員

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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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motianlun_5d0766992e67a 頭像

墨天輪 - 技術分享 | Oracle RAC 心跳機制解析

本文為墨天輪數據庫管理服務團隊第92期技術分享，內容原創，作者為技術顧問陳洋，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。 一、心跳機制概述 Oracle RAC集羣通過多維度心跳機制確保集羣高可用性，主要包括三種心跳類型： 網絡心跳：節點間連通性檢測 磁盤心跳：腦裂保護與仲裁機制 本地心跳：進程自檢與節點健康監控 二、核心心跳機制詳解

oracle , 數據庫 , SQL

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kk_64ec9e6b37cb5 頭像

ChiefHela - 緩存和數據庫更新策略：先刪除緩存還是先更新數據庫？

在分佈式系統和高併發應用中，緩存與數據庫的一致性是一個核心挑戰。關於"先刪除緩存還是先更新數據庫"的問題，業界有深入研究和多種實踐方案。以下是綜合分析： 兩種策略對比 1. 先刪除緩存，再更新數據庫（Cache-Aside模式） 流程 刪除緩衝中的數據 更新數據庫中的新數據 優點 實現簡單直觀 確保後續讀取能獲取最新數據（因為緩存已刪除） 缺點 在併發讀寫時可能導致

緩存 , 數據庫 , 一致性

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趙渝強老師 - 【趙渝強老師】Redis的主從複製集羣

Redis的主從複製是指將一台Redis服務器的數據，複製到其他的Redis服務器。前者稱為Master主節點，後者稱為Slave從節點。數據的複製是單向的，只能由主節點到從節點。在默認情況下每台Redis服務器都是主節點。一個主節點可以有多個從節點或者沒有從節點，但一個從節點只能有一個主節點。主從複製的作用： 數據備份：Redis主從複製實現了數據的熱備份，是數據持久化之外的一種數據冗餘方式

redis , nosql , 數據庫 , redis集羣

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程序員老葉 - 福布斯認證：2025 年十大最佳 CRM 軟件系統權威解析

福布斯認證：2025年十大最佳CRM軟件系統權威解析 客户關係管理（CRM）軟件是企業高效運營的核心工具，而選擇一款適配的CRM往往決定着業務增長的速度。2025年，《福布斯顧問》團隊以其標誌性的嚴謹性與權威性，完成了年度CRM軟件評測——通過對30個主流平台的53項核心功能深度評估，結合實際場景測試與四級事實核查，最終評選出“2025年十大最佳CRM軟件”。這份福布斯認證的榜單，為不同規模、不同

數據庫 , android-studio

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墨天輪 - 活動預告 | 8月2日，中國數據庫聯盟（ACDU）中國行·廣州站邀您共談數據庫升級實戰！

在數字化轉型和智能化升級的大背景下，數據庫早已不再是單純的存儲工具，而是支撐企業業務創新與系統演進的核心引擎。面對國產替代、性能優化、智能運維等關鍵挑戰，企業如何選擇最佳路徑？開發者又該如何應對技術演進帶來的新機遇？ 本期由墨天輪社區主辦的【ACDU·廣州站】將於8月2日正式開啓，以「數據庫升級實戰：國產替代與智能運維的落地指南」為主題，匯聚行業精英，通過深度主題演講、真實行業案例剖析、專家圓桌對

oracle , 資訊 , 數據庫 , SQL , tidb

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小亦智能運維 - Linux應急手冊第一期

小亦平台會持續給大家科普一些運維過程中可能會用到的的應急手冊內容，運維朋友們可以在往期文章中查看更多案例。 OP001 收集系統日誌 操作步驟： 在系統上執行以下命令收集完整系統信息： sosreport -a 命令執行完成後，系統會在/var/tmp/目錄下生成sosreport-hostname.tar.xz格式的壓縮文件 檢查關鍵系統日誌文件內容： /var/log/message #

運維 , linux運維 , 數據庫 , Linux , 程序員

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KaiwuDB - 直播預告 | KWDB 分佈式架構探究

《KW 加油站》第五期大咖專場來襲~ 快動手預約直播，搶佔技術高地！

數據庫 , 直播 , 分佈式

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墨天輪 - 技術分享 | 某客户業務卡頓分析（Oracle）

本文為墨天輪數據庫管理服務團隊第96期技術分享，內容原創，作者為技術顧問陳昱，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。 適用範圍 DB: ALL VERSION OS: ALL PLATFORM 問題概述 數據庫在7號9:00 左右開始卡頓，採集了對應時間段的AWR報告如下： –node1 –node2

oracle , 數據庫 , SQL

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