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TDengine濤思數據 - 當 Chat BI 遇到瓶頸，“無問智推”如何改變工業數據消費範式？

工業數據管理的核心矛盾，正從 “如何存下海量數據” 轉向 “如何讓數據真正服務業務”。Chat BI（智能問數）用自然語言降低了分析門檻，但其“有問才答”的被動模式，在複雜的工業現場逐漸暴露出侷限：參數語義混亂、設備關聯複雜、響應滯後。 TDengine IDMP 通過 “無問智推” 模式，將數據消費從 “人找數據” 推向 “數據找人”，這一演進並非概念創新，而是基於工業場景特性的技術落地，核心是

數據庫 , SQL

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yinuo112 頭像

程序員一諾python - redis數據庫筆記第11篇：參考閲讀,學習目標

🚀🚀🚀本篇主要內容 參考閲讀 redis集羣搭建 http://www.cnblogs.com/wuxl360/p/5920330.html [Python]搭建redis集羣 http://blog.5ibc.net/p/51020.html 學習目標 能夠描述出什麼是 nosql 能夠説出 Redis 的特點 nosql介紹 NoSQL：一類新出現的數據庫(not on

redis , 數據庫

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nocobase 頭像

NocoBase - 6 個替代 Microsoft Access 的開源數據庫工具推薦

原文鏈接：https://www.nocobase.com/cn/blog/microsoft-access-open-source...。 在 Reddit 上，一位開發者用一段話生動描繪了 Microsoft Access 的生命週期： 這段話幾乎濃縮了 Access 在現實企業中的使用場景：從最初的便利，到團隊共享，再到數據損壞和性能瓶頸，最後不得不被更現代的數據庫解決方案取代。 作為微軟

github , 低代碼 , 數據庫 , 開源 , access

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motianlun_5d0766992e67a 頭像

墨天輪 - 技術分享 | Oracle自動採集AWR Gets TOP SQL腳本

本文為墨天輪數據庫管理服務團隊第126期技術分享，內容原創，作者為技術顧問李寧，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、背景 最近在做一個Oracle數據庫優化專題，這是一個即將遷移到OceanBase的系統，其他營賬核心庫都遷移完成，該系統遷移評估中CPU使用率、系統負載有點高，需要將Oracle一個系統的負載降低到30-40左右。 其

oracle , 性能優化 , 數據庫 , SQL

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StarRocks - StarRocks：Connect Data Analytics with the World

作者：StarRocks TSC Member、鏡舟科技 CTO——張友東 本文基於鏡舟科技 CTO、StarRocks TSC 成員張友東在 StarRocks Connect 2025 活動上的主題分享整理而成。圍繞大會的核心主題——“數據與世界的連接”，本文將從三個維度進行闡述： 過去：StarRocks 通過開源的力量，將全球的社區用户緊密聯繫在一起。 現在：StarRo

數據庫 , starrocks , 數據分析

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zhaoqianglaoshi 頭像

趙渝強老師 - 【趙渝強老師】TiDB的底層存儲機制

在內核設計上，TiDB分佈式數據庫將整體架構拆分成了多個模塊，各模塊之間互相通信，組成完整的TiDB系統。對應的架構圖如下： 與傳統的單機數據庫相比，TiDB具有以下優勢： 純分佈式架構，擁有良好的擴展性，支持彈性的擴縮容 支持SQL，對外暴露MySQL的網絡協議，併兼容大多數MySQL的語法，在大多數場景下可以直接替換MySQL 默認支持高可用，在少數副本失效的情況下，數據庫本身

MySQL , 數據庫 , tidb

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ZeroNews內網穿透 - ZeroNews 用户真實評價：看看他們為什麼選擇我們

在紛繁複雜的內網穿透服務市場中，選擇一款穩定、高效、值得信賴的工具至關重要。我們深知，您的聲音是最真實的衡量標準。 今天，我們不僅想分享用户們為什麼選擇 ZeroNews，更想為您提供一份實用指南，解答那些最常見的問題。 01 來自用户的真實選擇 “這個軟件解決了我大問題啊”—— @耗子，全棧開發者 “搞了一個小軟件，放自己的電腦做服務器，藉助ZeroNews，現場可以掃描

觀點 , MySQL , 教程 , 知識 , 數據庫

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ivorysql_xiaozhuli 頭像

IvorySQL - PostgreSQL的邏輯複製spill溢出案例和啓停庫邏輯

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：劉智龍。 引言 在數據庫運維過程中，停庫與起庫是繞不開的核心環節。然而，在複雜的生產環境中，這些操作並非總能順利完成。以下結合實際案例，對 PostgreSQL 在停庫和起庫過程中可能遇到的典型問題進行技術剖析。 WALsender、archiver 如何優雅阻止停庫 WALsender 阻止停

數據庫 , postgresql , 人工智能 , 程序員

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chunzhendegaoshan 頭像

RestCloud - MongoDB到關係型數據庫：JSON字段如何高效轉換？

在當今的數字化時代，企業面臨着數據孤島的問題，需要將分散在不同系統和數據庫中的數據進行整合，以實現數據的統一管理和分析。ETLCloud作為一款零代碼ETL工具，能夠幫助企業快速對接多種數據源和應用系統，無需編碼即可完成數據同步和傳輸。本文將詳細介紹通過ETL從MongoDB同步到關係型數據庫MySQL —、ETLCloud跨系統數據同步步驟 準備數據源：準備MongoDB源數據庫和MySQL目標

MySQL , mongodb , 數據庫 , etl , 數據傳輸

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數據庫分享小北 - 【瑤池數據庫動手活動及話題精選（體驗Dify on DMS，參與DMS Data Copilot討論）】

一、動手活動 基於 Dify on DMS 快速構建客服對話數據質檢服務 企業面臨傳統開發環境割裂及數據流轉不暢的挑戰？本方案基於數據管理服務 DMS，深度集成雲數據庫 RDS 與百鍊大模型，快速構建客服對話質檢服務，顯著降低數據庫與 AI 應用的開發門檻。 （一）活動時間 2025年9月9日-10月9日16:00:00 （二）活動獎品 300社區積分，限量200個，前15名完成全部任務的用户可額

資訊 , agent , MySQL , 數據庫

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數據庫知識分享者 - 【瑤池數據庫動手活動及話題精選（體驗Dify on DMS，參與DMS Data Copilot討論）】

一、動手活動 基於 Dify on DMS 快速構建客服對話數據質檢服務 企業面臨傳統開發環境割裂及數據流轉不暢的挑戰？本方案基於數據管理服務 DMS，深度集成雲數據庫 RDS 與百鍊大模型，快速構建客服對話質檢服務，顯著降低數據庫與 AI 應用的開發門檻。 （一）活動時間 2025年9月9日-10月9日16:00:00 （二）活動獎品 300社區積分，限量200個，前15名完成全部任務的用户可額

agent , MySQL , 教程 , 知識 , 數據庫

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TDengine濤思數據 - 工業數據平台選型糾結？TDengine vs PI System：這 6 個維度幫你避開百萬成本坑

工業企業搞數字化轉型，最頭疼的莫過於 “數據基礎設施跟不上”—— 成千上萬的設備測點、實時涌來的時序數據、雲與 AI 的落地需求，選不對平台不僅白費錢，還會拖慢整個轉型節奏。今天我們就拿兩款主流工業數據平台——TDengine 與 AVEVA PI System 做深度對比，幫你理清選型思路，避開 “高價踩坑”“擴展受限” 的雷區。 先認識下兩款核心平台 關於 AVEVA PI System 作為

數據庫 , SQL

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zhaoqianglaoshi 頭像

趙渝強老師 - 【趙渝強老師】MongoDB的分佈式存儲架構

在MongoDB存在另一種集羣就是MongoDB的分片技術。通過使用分片可以滿足MongoDB數據量大量增長的需求。當MongoDB存儲海量的數據時，一台MongoDB服務器可能不能滿足存儲數據的要求，也可能不足以提供可接受的讀寫吞吐量。MongoDB為了解決這一系列的問題提出了將數據分割存儲在多台服務器上，使得數據庫系統能存儲和處理更多的數據，以實現數據的分佈式存儲。這就是MongoDB的分片。

nosql , mongodb , 數據庫

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motianlun_5d0766992e67a 頭像

墨天輪 - 技術分享 | Oracle 11g相關慢SQL分析

本文為墨天輪數據庫管理服務團隊第128期技術分享，內容原創，作者為技術顧問龔旭明，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 數據庫在執行批處理SQL：2j1fr6dwysvww 時間過長，應用方反饋超時。 問題原因 1、ASH及AWR方面 通過分析問題時間OEM中的ASH Analytics，發現該條SQL的等待事件均為db file

oracle , 數據庫 , SQL

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行走的體育數據庫 - 體育數據：足球/籃球數據API接入指南

數據是體育 API 的核心資產，足球與籃球因運動特性差異，形成了各具特色的核心數據體系，且需通過標準化技術路徑實現接入與應用。以下從數據解析、技術實現、場景落地、實施考量四大維度，構建完整的 API 接入指南。 一、核心數據類型解析 1.足球數據維度 比賽基礎信息： 賽事架構：聯賽層級、賽季階段、比賽狀態 參與方信息：球隊陣容、球員資料、裁判組成 動態事件流： 場上行為：傳球路線、射門嘗試

數據結構 , 教程 , 知識 , 數據庫 , 數據分析

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IvorySQL - PostgreSQL 18 異步 I/O（AIO）調優指南

導語：PostgreSQL 18 中最大的變化是引入了異步 I/O (AIO) 子系統，這引出了一個問題：如何根據工作負載調整它？Tomas Vondra 這篇博客提供瞭如何設置 AIO 配置，並根據你的工作負載進行測試的實用指南。 PostgreSQL 18 已正式發佈，該版本包含大量改進。其中一項重大架構變更是異步 I/O（Asynchronous I/O，簡稱 AIO） ——它支持對 I/O

數據庫 , SQL

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數據庫分享小北 - 有獎話題：Data Agent for Meta 能否成為企業級 “數據大腦”？

隨着生成式人工智能（Generative AI）從概念驗證邁向規模化商業落地，AI Agent已成為企業核心業務流程的重要組成部分。然而，當模型調用日益便捷時，核心痛點已不再是模型本身，而是集中在一個關鍵要素上：數據。 傳統的數據管理方式依賴於繁重的人工開發和漫長的維護週期，難以應對指數級增長的數據複雜度。數據孤島導致知識庫分散，通用大模型難以理解專業業務。AI Agent面臨"看不懂業務語

資訊 , agent , MySQL , 阿里雲 , 數據庫

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趙渝強老師 - 【趙渝強老師】MySQL的事務隔離級別

數據庫允許多個客户端同時訪問。當這些客户端併發訪問數據庫中同一部分的數據時，如果沒有采取必要的隔離措施就容易造成併發一致性問題，從而破壞數據的完整性。考慮下圖的場景： 在時間點1上，var的數值是100。客户端A在時間點2的時候更新了它的值為200，但沒有提交事務。在時間點3的時候，客户端B讀取到了客户端A還未提交的數值200。但在時間點4，客户端A執行了回滾操作。那麼，對於客户端B來説，

MySQL , 數據庫 , 事務

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TDengine濤思數據 - 從 Wonderware 到 TDengine：大理捲煙廠的國產化轉型之路

小T導讀：大理捲煙廠作為雲南中煙的核心生產基地，聚焦高端品牌突破，主產“玉溪”、“紅塔山”系列捲煙，支撐紅塔集團核心品牌發展。近年來，工廠積極推進數字化轉型，在制絲、復烤等關鍵環節引入“智能控制 + AI 預測”，並通過 TDengine TSDB 時序數據庫完成生產數據架構的國產化替代與智能化升級，構建起質效協同的智能製造工廠。本文聚焦 TDengine TSDB 在制絲車間的落地方案與實際

數據庫 , SQL

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五度易鏈 - 「企業信息查詢API接口」詳細介紹及調用使用方法！

在當今瞬息萬變的市場競爭中，獲取及時、準確的商業情報信息已成為企業構築核心競爭優勢的關鍵。“企業數據信息”作為最重要的商業情報，能夠讓擁有者精準洞察市場趨勢、競爭對手動態及客户需求變化，幫助企業預見風險、發現機遇，從而在戰略規劃、產品創新和市場營銷中做出先人一步的精準決策，在激烈的商戰中搶佔先機、贏得主動。目前獲取企業數據信息最為便捷的方法就是通過「企業信息查詢API接口」調用，快速、便捷、高效。

API , api文檔 , 數據庫 , 數據分析 , api設計

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TDengine濤思數據 - 新客户 | 數據寫不動、查不快？TDengine 時序數據庫幫金恆科技破局鋼鐵超低排放難題

在鋼鐵行業的數字化轉型過程中，環保治理正從“單點監測”走向“全域感知、統一調度”。然而，許多企業依然面臨一個共性難題：數據分散在不同系統中，採集標準不一、接口複雜，難以形成穩定可靠的統一數據底座。尤其是在超低排放改造項目中，點位多、頻率高、實時性要求強，傳統數據庫架構往往難以支撐長期、穩定的高併發採集與查詢。 作為國家級專精特新“小巨人”企業，金恆科技在沙鋼安陽永興的環保超低排一體化平台項目中，

數據庫 , SQL

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趙渝強老師 - 【趙渝強老師】OceanBase的內存管理

OceanBase數據庫是多租户設計的數據庫，同一個進程會運行着多個租户的請求，從租户資源劃分上可以分為三類，500租户內存、系統租户內存、業務租户內存。 500是個特殊的虛擬租户，共享性的、非實體租户消耗的內存都被OceanBase數據庫劃歸500租户。 系統租户是OceanBase數據庫自動創建的第一個實體租户，管理着集羣相關的內部表，這些內部表上的請求觸發的內存就劃歸到了sys租户。

oracle , MySQL , oceanbase , 數據庫

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IvorySQL - 直播預告｜PostgreSQL 18 六大新特性深度解析

PostgreSQL 18 已於 9 月 25 日正式發佈。該版本包含大量改進，其中有多項新特性。在 PostgreSQL 18 發佈後，IvorySQL 社區推出了一篇六大新特性解讀的文章聚焦六大功能：PostgreSQL 18 新特性深度解析，引發了多人關注。 本次直播，我們邀請到了本文的六位作者，為大家深度解析每一個功能的變化。同時，我們特別邀請了彭衝老師擔任本次直播的主持人。 觀看直播即有

數據庫 , postgresql

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數據庫分享小北 - Qoder + ADB Supabase ：5分鐘GET超火AI手辦生圖APP

視頻效果： 一、前言 在AI原生應用開發的時代，傳統的後端架構正在被重新定義。本文將帶你體驗如何使用 Qoder、阿里雲ADB Supabase 和通義千問圖像編輯模型（Qwen Image Edit），快速搭建一個完整的 AI 手辦生圖 Flutter 移動端應用。全程無需自建傳統後端，真實體驗一次 Vibe Coding 的極速開發。 二、總體思路 前端由 Qoder 根據需求自動生成

MySQL , 教程 , 知識 , 數據庫 , 後端

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