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06:37 AM · Oct 27 ,2025
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motianlun_5d0766992e67a 頭像

墨天輪 - 技術分享 | Oracle SQL執行頻率問題與優化效果預期

本文為墨天輪數據庫管理服務團隊第143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。 案例一：SQL執行頻率太高 - 業務邏輯 1. 問題 SQL 有三個SQL執行次數太高，8M的表一天能有 110TB 的邏輯讀，猜測應該在一個業務邏輯 涉及表：JUDGE\_TASK（8M）、JUDGE\_TASK\_HIS

oracle , 數據庫 , SQL

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u_17590470 頭像

今晚加個牛腿吃 - MySQL 索引

一、MySQL 索引到底是什麼？（大白話解釋） 索引就像書籍的目錄： 沒有索引時，MySQL 查數據要逐行掃描整張表（全表掃描），就像找書中某句話要一頁頁翻； 有了索引後，MySQL 先查索引（目錄），快速定位到數據所在的行，直接讀取，效率提升幾十倍甚至上百倍。 從技術角度説，MySQL 索引是一種特殊的數據結構（主流是 B + 樹），

MySQL , nosql , 數據庫 , 主鍵 , SQL

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u_17580941 頭像

wx69144a77b1843 - MHA主庫存活檢測方式擴展

一、MySQL 連接檢測（CONNECT 方式） 定義：通過建立 MySQL TCP 連接的方式檢測主庫是否存活：嘗試連接主庫的 3306 端口，若連接成功則認為主庫存活，否則判定故障。（典型工具：MHA 的ping_type=CONNECT、mysql客户端、編程語言的 MySQL 連接庫）。 實現邏輯： 優點： 直接

MySQL , 數據庫 , SQL , 監控工具

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u_16099213 頭像

編程思想者 - 火山雲服務器開放所有端口

背景 火山引擎增長分析DataFinder基於ClickHouse來進行行為日誌的分析，ClickHouse的主要版本是基於社區版改進開發的字節內部版本。主要的表結構： 事件表：存儲用户行為數據，以用户ID分shard存儲。 --列出了主要的字段信息 CREATE TABLE tob_apps_all ( `tea_app_id`

子查詢 , 數據 , 雲計算 , 雲服務 , 火山雲服務器開放所有端口 , SQL

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u_16077267 頭像

mb643e0d0904d99 - MySQL 定時備份數據庫

一. mysqldump命令備份數據 在MySQL中提供了命令行導出數據庫數據以及文件的一種方便的工具mysqldump,我們可以通過命令行直接實現數據庫內容的導出dump,首先我們簡單瞭解一下mysqldump命令用法: #MySQLdump常用 mysqldump -u root -p --databases 數據庫1 數據庫2 xxx.sql

MySQL , 運維 , 數據庫 , SQL

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plcode 頭像

wx65dfdaaec020c - ClickHouse深度解析：高性能列式分析數據庫

ClickHouse深度解析：高性能列式分析數據庫 摘要 ClickHouse作為開源的列式分析數據庫，以其卓越的查詢性能、實時數據攝入能力和水平擴展性著稱。本文將深入探討ClickHouse的存儲引擎、分佈式架構、數據分區策略，以及在大規模數據分析場景下的優化實踐。 ClickHouse架構深度解析 列式存儲架構 數據存儲結構 ClickHouse存儲層次結構：

數據 , 後端開發 , SQL , kafka , Python

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jdcdevloper 頭像

京東雲開發者 - 原生Redis跨數據中心雙向同步優化實踐

一、背景 公司基於業務發展以及戰略部署，需要實現在多個數據中心單元化部署，一方面可以實現多數據中心容災，另外可以提升用户請求訪問速度。需要保證多數據中心容災或者實現用户就近訪問的話，需要各個數據中心擁有一致的全量數據，如果真正實現用户就近讀寫，也就是實現真正的業務異地多活，數據同步是異地多活的基礎，這就需要多數據中心間數據能夠雙向同步。 二、原生redis遇到的問題 1、不支持雙主同步 原生red

redis , 同步 , 數據庫 , SQL , 程序員

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u_14540126 頭像

最多選5個技能 - AI運維革命：從救火隊員到自動駕駛的實踐與思考

最近深度體驗了阿里雲DAS Agent，結合我過去五年在電商和金融行業的數據庫運維經歷，聊聊AI運維的現狀與未來。 一、AI運維的理想與現實 理想中的AI運維應該具備三大核心能力： 預測性防護：去年雙十一大促前，我們的MySQL集羣突然出現慢查詢激增，傳統監控系統在問題爆發後才報警。而AI系統應該能基於歷史模式（如去年大促的查詢特徵）提前3天預測風險點

運維 , 測試環境 , Css , SQL , 前端開發 , HTML

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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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christian-heilmann 頭像

Christian Heilmann - YQL: Using Web Content For Non-Programmers

Delivering great presentations is an art, and preparing the slides for them very much so, too. But we’re not going to talk about that. We’re also not going to get into the debate about whether to us

Content , coding , SQL

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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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dataanalysis 頭像

蔣點數分 - 【數分基本功】 兩種不同的用户活躍度，留存率居然完全一致！

大家好，我是“蔣點數分”，多年以來一直從事數據分析工作。從今天開始，與大家持續分享關於數據分析的學習內容。 本文是第 4 篇，也是【數分基本功】系列的第 1 篇。該系列會講一些數據分析的基本問題，必要時增加拓展和深入。對 SQL 感興趣的同學，可以看看我的【SQL 週週練】系列（已發佈 3 篇），保證都是有挑戰性有意思的 SQL 題目。後續創作的內容，初步規劃的方向包括： 後續內容規劃 1.利用

產品經理 , 留存率 , 數據分析 , SQL , 產品

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lanyiyun666 頭像

藍易雲 - php-fpm的pool

php-fpm 的 pool 是什麼？ 它是 PHP-FPM 的“span style="color:red"進程池/span”，用來按站點/應用把 PHP 解釋進程分組運行：每個 pool 有獨立的監聽地址、用户組、資源上限、日誌與健康檢查，從而實現span style="color:red"隔離/span、span style="color:red"可觀測/span與span style

MySQL , 數據庫 , postgresql , sqlite , SQL

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u_15903793 頭像

IT楓鬥者 - 別再手寫過濾器！SpringCloud Gateway 內置30 個，少寫 80% 重複代碼

別再手寫過濾器！SpringCloud Gateway 內置30 個，少寫 80% 重複代碼 一、請求相關 1. AddRequestHeader 作用：給請求添加 Header，轉發請求前，給請求添加指定 Header。 配置示例： spring: cloud: gateway: rout

spring , gateway , MySQL , 數據庫 , SQL , spring cloud

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u_16099314 頭像

技術極客 - access字段怎麼統一賦值

事情是這樣的，我的女朋友想要對日常生活的開銷做個記錄，以便控制花錢的尺度。看她每日用筆頭記錄，然後和我搶電腦用，曰：要用附件中的計算器統計結果，每每如此 ，不勝其煩，就給她做了一個個人家庭記帳系統，一勞永逸解決問題。期間用到了ADO操作Access數據庫，在網上找了若干關於ADO的資料結合實踐總結了一點使用心得如下 ，供有相同需求的朋友參考： 附帶

字段 , 架構 , 數據庫 , 後端開發 , access字段怎麼統一賦值 , SQL

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u_11960801 頭像

花寶寶呀 - MySQL主從複製與讀寫分離實戰指南

本文詳解MySQL主從複製原理與配置，以及讀寫分離的實現方案，從單機到高可用架構。 前言 單機MySQL的問題： 單點故障 讀寫壓力集中 無法水平擴展 主從複製是MySQL高可用的基礎： 數據冗餘，提高可用性 讀寫分離，提升性能 實時備份，降低風險 今天來詳解MySQL主從複製的實戰配置。

MySQL , 組網 , 數據庫 , SQL

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u_16213719 頭像

mob64ca1418e88d - 阿里雲SLS——雲上的辛勤山寨者 - 難易相成 -

作者：戴志勇 當“即查即算”遇上數據爆炸 你是否經歷過這樣的場景？ 在阿里雲日誌服務裏，一個看似簡單的看板，點開卻要等上幾十秒；高峯期多人同時查日誌，系統直接“卡成 PPT”；更糟的是，有時結果還不準——因為達到資源限制，系統只能“估算”答案。 這背後，是日誌規模爆炸式增長帶來的現實困境：當數據量從 GB 躍升至 TB 甚至 PB 級，“邊查邊算”的傳統模

數據 , Css , SQL , 物化視圖 , 前端開發 , HTML

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alluxio_com 頭像

Alluxio - Meta（Facebook）: 基於Alluxio Shadow Cache優化Presto架構決策

Facebook Presto是一個以SQL語言作為接口的分佈式實時查詢引擎，可以對PB級的數據進行快速的交互式查詢。它支持標準的ANSI SQL.包含查詢、聚合、JOIN以及窗口函數等。 Alluxio將其在數據層的創新作為Presto和各種分析應用程序和用例的關鍵支持技術。它創建了一個虛擬數據層，可以聚合來自任何文件或對象存儲的數據，提供跨存儲系統的統一命名空間，並允許應用程序

分佈式系統 , meta , presto , 過濾器 , SQL

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actionopensource 頭像

愛可生開源社區 - SCALE | 2025 年 10 月《大模型 SQL 能力排行榜》發佈

一、本月導覽與核心看點 2025 年 10 月，SCALE 評測基準持續追蹤 AI 在專業 SQL 領域的最新進展。本月，榜單迎來了螞蟻百靈大模型團隊發佈的兩大 萬億級 參數的模型：Ling-1T 和 Ring-1T。 Ling-1T ：螞蟻百靈大模型 Ling 2.0 系列的第一款旗艦模型。 Ring-1T ：一款基於 Ling 2.0 架構的思考模型，也是全球首個開源萬億參數思考模型

llm , 數據庫 , SQL

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u_16640750 頭像

雲和恩墨 - 7 個前置動作，讓 80% 數據庫隱患 “扼殺在萌芽裏”

在數字化時代，數據庫作為企業核心數據資產的載體，其穩定性直接決定業務連續性。然而殘酷的現實是，75%的嚴重業務中斷源於未被及時發現的數據庫隱患，超過60%的數據庫故障因缺乏提前預警而升級為重大事故。對於運維團隊而言，“事後救火”式的應急響應不僅成本高昂，更可能造成不可挽回的業務損失。因此，小編總結了降低數據庫故障概率的7大核心動作，可覆蓋80%以上的數據庫潛在隱患，讓企業的數據庫

運維 , 數據庫 , SQL

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jdcdevloper 頭像

京東雲開發者 - 線上SQL超時場景分析-MySQL超時之間隙鎖 | 京東物流技術團隊

前言 之前遇到過一個由MySQL間隙鎖引發線上sql執行超時的場景，記錄一下。 背景説明 分佈式事務消息表：業務上使用消息表的方式，依賴本地事務，實現了一套分佈式事務方案 消息表名：mq_messages 數據量：3000多萬 索引：create_time 和 status status：有兩個值，1 和 2， 其中99%以上的狀態都是2，表示分佈式事務全部已經執行完成，可以刪除。 消息表處理邏輯

MySQL , 鎖 , 數據庫 , SQL

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doge_king 頭像

泊浮目 - 培訓班誤人子弟！扒源碼見真相

本文在綠泡泡“狗哥瑣話”首發於2025.11.24 -關注不走丟。 前言 大家好，這裏是狗哥。前陣子一個粉絲髮了我一個鏈接，問了我個問題。 那從這篇文章可以看到呢，這裏的確提到了一些RBO規則啊，還説是關鍵優化示例，但並不是啊，真實情況會有50多個規則，50多個規則裏呢，會有不少規則是關鍵優化示例。那今天就帶大家一個個解讀過去，主打一個真實硬核的扒源碼説話！ 那要注意的是呢，講

spark , SQL , 優化

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