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06:37 AM · Oct 27 ,2025
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u_16213661 頭像

mob64ca140b0bc8 - pacemarker 主備備是否可以單獨配置優先級切換

目錄 部署環境 部署規劃 主庫 備庫 守護進程規劃 數據準備 初始化實例 主庫 備庫 註冊服務 主庫 備庫 啓動主庫 配置歸檔 備份還原

sed , 機器學習 , 數據庫 , 人工智能 , SQL

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u_16406687 頭像

小小方大人 - 如何判斷聚合函數是否需要使用？

判斷聚合函數（如 SUM/MAX/MIN/COUNT/AVG 等）是否需要使用，核心原則是：**當一行分組結果需要彙總/提煉分組內多行數據的特徵時，必須用聚合函數；若分組內該字段值唯一，無需使用（用了也不報錯，但冗餘）**。 以下從「判斷邏輯」「典型場景」「避坑要點」三個維度詳細説明，結合你之前的SQL案例拆解： 一、核心判斷邏輯（兩步法） 第一步：明確「分組粒度」（GROU

字段 , 後端開發 , 聚合函數 , JAVA , SQL

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u_16099344 頭像

風華正茂的AI - 金倉數據庫字段_KingbaseES數據庫水平分區技術—人大金倉_weixin

KingbaseES分區表管理：Python大數據量存儲策略 一、分區表設計原則 分區鍵選擇 時間字段（如create_time）：適合時序數據 業務主鍵（如user_id）：適合分佈式查詢 使用哈希分區時：$$ \text{partition_num} = \text{hash}(key)

開發語言 , SQL , 分區表 , 前端開發 , Javascript , Python

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jdcdevloper 頭像

京東雲開發者 - SQL 抽象語法樹及改寫場景應用

1 背景 我們平時會寫各種各樣或簡單或複雜的sql語句，提交後就會得到我們想要的結果集。比如sql語句，”select * from t\_user where user\_id 10;”，意在從表t\_user中篩選出user\_id大於10的所有記錄。你有沒有想過從一條sql到一個結果集，這中間經歷了多少坎坷呢？ 2 SQL引擎 從MySQL、Oracle、TiDB、CK，到Hive、HBa

字符串 , 數據 , 抽象語法樹 , sql語句 , SQL

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u_16213582 頭像

mob64ca13f7ecc9 - Linux 進去Spark sql

Tom,DataBase,80 Tom,Algorithm,50 Tom,DataStructure,60 Jim,DataBase,90 Jim,Algorithm,60 Jim,DataStructure,80 ....... 根據給定的數據在spark-shell中通過編程來計算以下內容 （1） 該系總共有多少學生；

spark , 大數據 , 數據 , Linux 進去Spark sql , SQL

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ryan-olson 頭像

Ryan Olson - How To Develop WordPress Locally With MAMP

Local development refers to the process of building a website or Web application from the comfort of a virtual server, and not needing to be connected to the Internet in order to run PHP and MySQL o

wordpress , workflow , admin , SQL

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u_16213644 頭像

mob64ca1406d617 - sqluldr2導入hive

由於從老系統導數據是通過excel表的方式導出的，裏面數據有幾十萬條數據，如果只是簡單通過複製黏貼的方式複製到數據庫中，那麼這個過程將會非常耗時和繁瑣的。於是就去研究了下sqlloader如何使用，經過研究後發現這個方法非常管用，就記錄下來供大家參考參考 第一步：整理Excel表格的數據如下： excel表格的數據列分別對應數據庫表的字段(注意：順序一定要嚴格按照數據

大數據 , 數據 , hive , 加載 , sqluldr2導入hive , SQL

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u_12280137 頭像

wx58245de427dd8 - 我用百度文心快碼開發了一款iOS App《業餘無線電考試題庫》，結果很驚喜！

大家好，我是推薦星。 最近，我帶着我的新作品——《業餘無線電考試助手》，報名參加了 百度(Baidu Comate) CCF程序員大會碼力全開：AI加速營。 而下面截圖中的產品，就是我在這次開發中的作品。 為什麼要參加這個比賽？因為我想驗證一件事：在 AI 的輔助下，一個人的力量究竟能被放大多少？ 做一件對他人也有用的“小事” 先説説為什麼要做這

app , 代碼人生 , SQL , 百度

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u_16213667 頭像

mob64ca140c75c7 - Linux進程實時監控監控工具-HTOP、perf、dstat、iftop_linux進程監控工具

核心痛點 嵌入式設備資源受限(BusyBox)，無法部署Prometheus/Grafana等重型組件。 top 命令無法直觀回溯內存泄漏趨勢。 需要長時間掛機監測進程重啓與Crash。 功能特性 零侵入部署：純Python編寫，僅依賴SSH協議，目標機無需任何配置。 實時可視化：集成 Matplotlib，動

後端開發 , 重啓 , SQL , Git , Python

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u_14767244 頭像

u_14767244 - Apache Doris AI 能力揭秘（三）：AI_AGG 與 EMBED 函數深度解析

在初步探索了 AI 函數的可能性之後，本次我們將目光投向兩個更為核心的函數：AI_AGG 和 EMBED。我們將深入解析這兩個函數的設計理念、實現原理及其在業務場景中的應用，展示 Apache Doris 如何通過原生的函數設計，將文本聚合與語義向量分析無縫集成到 SQL 中，為用户提供更強大、更易用的智能數據分析體驗。 相關閲讀： Apache Doris 4.0 AI 能力揭

數據庫Apache Doris , 大數據 , app , 數據倉庫 , SQL , ci

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jiangyi 頭像

我愛哇哈哈 - 聊聊怎麼更好去設計數據庫表

作為一名資深後端開發，你有沒有遇到過這樣的場景：接手一個新項目，看到前任同事設計的數據庫表結構，簡直讓人懷疑人生？表名莫名其妙，字段命名混亂，關係不清不楚，查詢效率低下.. 這讓我深刻意識到了：哪怕是一些"高級開發"，也並不知道怎麼去設計一個好的表結構。 於是決定和大家一起探討如何更好的設計表結構。所有觀點都是結合多年的經驗得來，不一定正確，如有錯誤之處歡迎大家指正。 一、表

表名 , 字段 , yyds乾貨盤點 , 後端開發 , JAVA , SQL

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u_12207 頭像

衞斯理 - spark sql中over函數range和rows框架

本文基於 sqlite3 進行測試，準備工作如下 import sqlite3 conn = sqlite3.connect('window.db') cur = conn.cursor() ##### 原始數據 sql = '''select * from window;''' cur.execute(sql) print(cur.fetchall()) #

spark , 大數據 , sqlite , SQL , 窗口函數

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u_16099283 頭像

編程之翼 - sqlite常用的命令-增刪改查_51CTO博客

SQLite 作為輕量級量嵌入式數據庫，其數據格式（存儲格式和數據類型）和使用命令（包括 SQL 命令和命令行工具命令）有鮮明特點。以下詳細説明： 一、SQLite 數據格式 1. 數據庫文件格式 SQLite 數據庫以單一文件形式存儲（如 test.db），包含所有表、索引、數據等信息。文件格式是跨平台的（Windows/Linux/

oracle , 表名 , 數據庫 , sqlite , Css , SQL , 前端開發 , HTML

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u_16099179 頭像

互聯網小墨風 - sql server的ctl調用dll

首先總結：SQL Server CLR 設計簡單，部署方便，效率很高，很安全，隨數據庫移動。 測試用例，視頻演示在此下載： 環境：SQL Server 2005/2008，Visual Studio 2005/2008 在SQL Server裏啓用CLR： 在SQL Server裏執行以下命名，來啓用CLR exec

CLR , sql server的ctl調用dll , 數據庫 , server , SQL Server , SQL

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turing_interview 頭像

圖靈訪談 - 《SQL基礎教程（第2版）》作者MICK：上帝存在於細節之中（圖靈訪談）

本文僅用於學習和交流目的，不得用於商業目的。非商業轉載請註明作譯者、出處，並保留本文的原始鏈接：http://www.ituring.com.cn/art... 訪談嘉賓：MICK， 就職於日本的一家系統開發公司，是性能方面的工程師。專業領域是BI/DWH之類的大規模數據解析系統的設計和性能優化，如果發生性能問題，也會去應對OS資源或者Java的內存解析等各個方面。此外，最近也擔任培訓工作

性能優化 , MySQL , nosql , 圖靈訪談 , SQL

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bytebase 頭像

Bytebase - Bytebase 2.14.0 - 自定義角色支持自定義權限

🚀 新功能 自定義角色支持自定義權限。 SQL 審核 CI 支持 BitBucket。 數據脱敏支持跨庫查詢。 SQL 編輯器中可分享表的鏈接。 🎄 改進 支持 MongoDB TLS/SSL 連接。 優化 Redis 查詢展示結果。 在工單列表上顯示失敗的任務狀態。 添加了一個 SQL 審核規則，建議用户為大型表啓用 gh-ost 在線變更。 Postgr

MySQL , 數據庫 , postgresql , sql語句 , SQL

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u_56701 頭像

hackernew - 一次優化sql的實踐

這麼一條sql SELECT tt , nn , cc FROM ( SELECT A.tt , B.nn , C.cc , RANK() OVER (PARTITION BY C.ff, C.gg ORDER BY C.hh) AS R

數據集 , 表連接 , SQL , 前端開發 , Javascript

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motianlun_5d0766992e67a 頭像

墨天輪 - 技術分享 | Oracle執行計劃解讀與SQL優化

本文為墨天輪數據庫管理服務團隊第140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、執行計劃基礎概念 1.1 什麼是執行計劃？ 執行計劃（Execution Plan）是Oracle數據庫的查詢優化器（Query Optimizer）為一條SQL語句制定的執行路徑。它以樹狀或表格的形式，清晰地展示了數據

oracle , 數據庫 , SQL

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u_17534189 頭像

qq68d2318712d49 - 詳細介紹一下MyBatis的緩存機制

MyBatis 緩存機制詳解（一級緩存+二級緩存+自定義緩存） MyBatis 的緩存機制是其核心性能優化手段之一，目的是減少數據庫查詢次數，降低IO開銷，提升查詢效率。其設計遵循“分層緩存”理念，分為 一級緩存（SqlSession 級別） 和 二級緩存（Mapper 級別），同時支持集成第三方緩存（如 Redis）實現分佈式場景下的緩存共享。 一、緩存核心設計理念

二級緩存 , 緩存 , 後端開發 , SQL , Python

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u_16099221 頭像

技術領航者之聲 - presto count diatinct 開窗 條件查詢

.開窗函數 1.聚合函數 ： 多行數據 按照一定規則 進行聚合 為一行 sum avg max 。。。 理論上： 聚合後的行數 = 聚合前的行數 [看維度選取 groupby 裏面的字段]2.需求： 既要顯示 聚合前的數據 又要顯示 聚合後的數據 ？ eg： id name sal dt sal_all 1 zs 1000 2022

數據 , 雲計算 , Linux , 雲原生 , SQL , 窗口函數

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motianlun_5d0766992e67a 頭像

墨天輪 - 技術分享 | MySQL間隙鎖原理深度詳解

本文為墨天輪數據庫管理服務團隊第150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、間隙鎖概述 間隙鎖（Gap Lock）是InnoDB存儲引擎在REPEATABLE READ（可重複讀）隔離級別下為了解決幻讀（Phantom Read）問題而引入的一種鎖機制。它鎖定的是索引記錄之間的“間隙”，而不是實

MySQL , 數據庫 , SQL

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u_16099333 頭像

煙雨江南的秋 - sqlalchemy異步更新語句

一、SQL在數據庫中的執行過程 二、執行計劃 1. ACID 原子性：一個事務（transaction）中的所有操作，要麼全部完成，要麼全部不完成，不會結束在中間某個環節。事務在執行過程中發生錯誤，會被恢復（Rollback）到事務開始前的狀態，就像這個事務從來沒有執行過一樣。 一致性：在事務開始之前和事務結束以後，數據庫的完整

機器學習 , 字段 , 子查詢 , sqlalchemy異步更新語句 , 人工智能 , SQL

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data_ai 頭像

數據庫知識分享者 - 阿里雲 Tair 聯手 SGLang 共建 HiCache，構建面向“智能體式推理”的緩存新範式

導讀 在大型語言模型（LLM）推理中，KVCache 是提升效率的核心機制：通過緩存 Transformer 自注意力層的歷史 Key-Value 對，避免重複計算，顯著降低單次推理開銷。然而，在“智能體式推理”（Agentic Inference）這一新興範式下——模型需持續感知環境、進行多輪決策、自我反思，並協同其他智能體完成複雜任務——傳統 KVCache 機制暴露出三大關鍵瓶頸： 狀態

觀點 , nosql , 教程 , 數據庫 , SQL

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u_14499 頭像

coolfengsy - EVENTS中status為SLAVESIDE_DISABLED

MySQL5.1.x 版本中引入了一項新特性 EVENT ，顧名思義就是事件、定時任務機制，在指定的時間單元內執行特定的任務，因此今後一些對數據定時性操作不再依賴外部程序，而直接使用數據庫本身提供的功能。此功能是對 Oracle 的 Job/Schedule 的模仿， 5.1.X 版本以上才支持。 創建 EVENT 語法如下： CREATE

MySQL , 架構 , 後端開發 , SQL , 自動啓動

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