数据库

发布时间：2025-04-13 03:40

【赵渝强老师】TiDB的功能特性

TiDB是由PingCAP公司自主研发的开源分布式关系型数据库，支持HTAP（混合事务与分析处理），具备一键水平扩缩容、金融级高可用、实时HTAP、云原生架构及兼容MySQL协议等核心功能。其分布式设计可满足高可用、强一致性和大规模数据处理需求，适用于多种应用场景。视频讲解与详细功能介绍进一步展示了其技术优势和生态兼容性。

【赵渝强老师】Oracle的闪回数据归档

本文介绍了Oracle闪回数据归档（Flashback Data Archive）的功能与实现方法。闪回数据归档可将表中的历史数据进行归档，支持全面的历史数据查询，引入了“Oracle Total Recall”概念。文中通过具体实战步骤演示了如何创建和启用闪回数据归档：包括创建表空间、数据归档，设置默认归档，授予用户权限，开启表的归档功能，并展示了误操作后如何通过归档恢复数据。最后通过执行计划验证了数据来源于归档。

【赵渝强老师】Oracle的闪回事务查询

Oracle数据库的闪回事务查询（Flashback Transaction Query）是闪回版本查询的扩充，可用于审计或撤销已提交的事务。通过`flashback_transaction_query`视图，可生成还原特定事务的SQL语句。本文介绍了其基本概念，并通过实战演示如何使用该功能：从授权、开启UNDO数据增强，到创建测试表和事务，最后利用闪回查询撤销已提交的事务，验证数据恢复效果。附带视频讲解，帮助深入理解。

StarRocks 助力首汽约车精细化运营

本文由首汽约车大数据负责人任智红在StarRocks年度峰会上的演讲整理而成，分享了StarRocks在企业内部的应用实践。文章详细介绍了StarRocks如何助力首汽约车实现精细化运营，涵盖运效诊断、供需平衡联动及自助多维分析等核心业务场景。通过引入StarRocks，公司实现了秒级数据处理与查询性能提升，大幅降低了开发和维护成本，推动了数据驱动的业务发展。未来，首汽约车计划进一步整合系统、拓展应用场景，并优化存算分离与资源隔离策略，持续提升数据处理效率与业务稳定性。

javascript的惰性函数是什么？

本文介绍了JavaScript中的惰性函数概念及其应用。由于浏览器兼容性问题，一个API在不同浏览器中的表现可能不同，通常需要通过if判断来处理。但每次都执行if判断效率低下，因此引入了惰性函数。惰性函数确保if分支只执行一次，后续直接调用支持的代码分支，提升性能。文中提供了两种实现方案：一是首次调用时重定义函数；二是声明时即指定适当函数。最后分析了惰性函数的优缺点，并总结其核心思想为“一次性搞定，避免重复工作”。

【赵渝强老师】Oracle的闪回删除

本文介绍了Oracle数据库的闪回删除（Flashback Drop）功能，该功能可从回收站恢复已删除的对象至删除前状态。文章详细讲解了回收站的工作原理及操作步骤，包括检查回收站功能是否开启、删除表、查看回收站内容以及使用闪回删除恢复数据等实战操作。通过具体示例，演示了如何恢复被删除的员工表及其数据，并处理同名表冲突问题。文末还附有视频讲解，帮助读者更直观地理解操作流程。

除了postman还有什么接口测试工具

最好还是使用国内的接口测试软件，其实国内替换postman的软件有很多，这里我推荐使用yunedit-post这款接口测试工具来代替postman，因为它除了接口测试功能外，在动态参数的支持、后置处理执行sql语句等支持方面做得比较好。而且还有接口分享功能，可以生成接口文档给团队在线浏览。

Navicat for Snowflake 震撼首发，激活数据仓库管理全新动能

近日，Navicat 家族迎来了一位全新成员 — Navicat for Snowflake。Snowflake 是一款基于云架构的现代数据仓库解决方案，以其弹性扩展、高性能和易用性著称。这次首发的Navicat for Snowflake 专为简化 Snowflake 数据库管理任务而精心打造。它凭借其直观、用户友好的界面，赋予用户在 Snowflake 环境中轻松管理、开发与分析数据的能力，极大提升了数据库操作的便捷性与高效性。

【赵渝强老师】Oracle的闪回数据库

Oracle闪回数据库功能类似于“倒带按钮”，可快速将数据库恢复至 earlier 状态，无需还原备份。本文介绍了闪回数据库的使用方法及实战案例：包括设置归档模式、开启闪回功能、记录SCN号、执行误操作后的恢复步骤等。通过具体 SQL 操作演示了如何利用闪回数据库恢复被误删的用户数据。注意，使用此功能前需确保数据库为归档模式。

StarRocks 存算分离在京东物流的落地实践

本文分享了京东物流在StarRocks存算分离架构上的实践与成果。通过将UData平台从存算一体升级为存算分离，显著提升了查询性能和资源利用率，同时大幅降低了存储成本（90%）和计算资源成本（30%）。文章详细介绍了存算分离的背景、部署方案、性能表现及优化措施，包括联邦查询、实时写入、Compaction调优等关键技术点。未来，京东物流将持续推动存算分离的应用拓展，并探索更多降本增效策略，如Stream Load任务合并与主动缓存管理。

Dify x Tablestore 构建低成本、Serverless 知识库

本文介绍如何基于Dify与阿里云Tablestore构建检索增强生成（RAG）系统，解决大模型知识时效性和领域适配性问题，该方案具备低代码、Serverless免运维、高可靠、弹性扩展及低成本等优势。文章通过答疑助手的案例，详细说明了创建Tablestore实例、配置Dify、构建与验证知识库的步骤。

【赵渝强老师】Oracle数据库的闪回表

本文介绍了Oracle数据库中的闪回表（Flashback Table）功能，它能够将表的数据快速恢复到特定时间点或系统改变号（SCN），无需备份。文章通过实战示例详细演示了如何使用闪回表恢复数据，包括授权、创建测试表、记录时间与SCN号、删除数据、启用行移动功能、执行闪回操作以及验证恢复结果等步骤。同时，还展示了如何通过触发器禁止插入操作，并在闪回过程中处理触发器的启用问题。文末附有视频讲解，帮助读者更好地理解闪回表的使用方法。

【赵渝强老师】Oracle的闪回版本查询

本文介绍了Oracle数据库的闪回版本查询（Flashback Version Query）功能，通过示例详细讲解了其使用方法。闪回版本查询可获取指定时间区间内行的不同版本，利用`versions between`子句实现。文中包含视频讲解，并通过创建测试表、插入数据及执行查询等步骤，演示如何获取历史版本信息和伪列详情，帮助用户深入了解该功能的实际应用。

【直播回放】MongoDB全球开发者认证介绍线上直播助力您掌握企业级实战能力

想通过MongoDB认证提升竞争力却无从下手？这场线上直播为你解惑！权威解读考试大纲、题型与评分标准，资深专家分享备考策略，涵盖学习计划、实战技巧及心理调整。更有最新认证激励政策、专属徽章与大礼包等你解锁！无论你是开发者、管理员还是学生，都能为职业发展铺路。立即预约3月26日直播回放，与MongoDB专家互动答疑，轻松迈向专业高峰！

【赵渝强老师】Oracle数据库的闪回查询

本文介绍了Oracle数据库的闪回查询（Flashback Query）功能及其实际应用。闪回查询通过`AS OF`子句，结合时间戳或SCN号，可查询历史数据状态，帮助分析数据差异。文中通过具体示例演示了如何使用闪回查询：创建测试表、记录当前SCN号、更新数据并提交事务，最后通过闪回查询获取历史数据。附带的视频和代码块详细展示了操作步骤与结果。

【活动回顾】StarRocks Singapore Meetup #2 @Shopee

3 月 13 日，StarRocks 社区在新加坡成功举办了第二场 Meetup 活动，主题为“Empowering Customer-Facing Analytics”。本次活动在 Shopee 新加坡办公室举行，吸引了来自 Shopee、Grab 和 Pinterest 的专家讲师以及 50 多位参会者。大家围绕电商、BI 报表和广告场景中的数据分析挑战展开了深入探讨，并分享了如何利用 StarRocks 为关键业务提供更快、更精准的数据分析解决方案。

DMS+X：GenAI时代的一站式Data+AI平台

本视频为Data+AI Workshop（深圳站）活动分享，主要内容介绍阿里云DMS+X平台，在生成式人工智能（GenAI）时代的功能特性，展示其如何整合数据与AI资源，打造一站式Data+AI平台，助力企业提升数据管理与AI应用效率。咨询AI专家：https://survey.aliyun.com/apps/zhiliao/CM-3QOQlI

PolarDB for AI客户案例与最佳实践

本视频为Data+AI Workshop（深圳站）活动分享，主要内容通过分享多个PolarDB for AI的实际客户案例，讲师复盘从项目启动到落地的全过程，总结出通用的最佳实践经验，为正在或计划采用该技术的企业提供实操参考。咨询AI专家：https://survey.aliyun.com/apps/zhiliao/CM-3QOQlI

PolarDB for Al：打造SQL驱动的一体化数据智能基础应用

本视频为Data+AI Workshop（深圳站）活动分享，主要内容介绍聚焦SQL驱动理念，讲师深入讲解PolarDB for AI如何搭建一体化数据智能基础应用，剖析该技术在数据智能领域从数据处理到应用输出的全流程运作机制，为技术和业务人员提供从理论到实操的系统性指导。咨询AI专家：https://survey.aliyun.com/apps/zhiliao/CM-3QOQlI

PolarDB for AI，助力企业拥抱AI新时代

本视频为Data+AI Workshop（深圳站）活动分享，主要内容介绍PolarDB for AI，阐述其在当下AI浪潮中，如何赋能企业，帮助企业快速拥抱AI新时代，为企业的数字化转型提供方向指引。咨询AI专家：https://survey.aliyun.com/apps/zhiliao/CM-3QOQlI

列表结构与树结构转换分析与工具类封装（java版）

本文介绍了将线性列表转换为树形结构的实现方法及工具类封装。核心思路是先获取所有根节点，将其余节点作为子节点，通过递归构建每个根节点的子节点。关键在于节点需包含 `id`、`parentId` 和 `children` 三个属性。文中提供了两种封装方式：一是基于基类 `BaseTree` 的通用工具类，二是使用函数式接口实现更灵活的方式。推荐使用后者，因其避免了继承限制，更具扩展性。代码示例中使用了 Jackson 库进行 JSON 格式化输出，便于结果展示。最后总结指出，理解原理是进一步优化和封装的基础。

【赵渝强老师】Oracle数据库的闪回技术

在Oracle数据库操作中，难免会遇到误删表或提交错误事务等问题，可能导致数据丢失甚至数据库停止运行。传统解决方法依赖备份恢复，但需提前准备正确备份。为此，Oracle提供了闪回技术，无需备份即可快速恢复数据。它支持7种类型的操作，如闪回查询、版本查询、表恢复等，能有效应对逻辑损坏和用户错误。闪回技术基于还原（undo）数据管理，启用自动管理后可实现高效恢复。

Dify实践｜Dify on DMS+对象存储OSS，实现多副本部署方案

本文介绍了在DMS上部署Dify的详细步骤，用户可选择一键购买资源或基于现有资源部署Dify，需配置RDS PostgreSQL、Redis、AnalyticDB for PostgreSQL等实例，并设置存储路径和资源规格。文中还提供了具体配置参数说明及操作截图，帮助用户顺利完成部署。

MyBatis Plus 使用 Service 接口进行增删改查

本文介绍了基于 MyBatis-Plus 的数据库操作流程，包括配置、实体类、Service 层及 Mapper 层的创建。通过在 `application.yml` 中配置 SQL 日志打印，确保调试便利。示例中新建了 `UserTableEntity` 实体类映射 `sys_user` 表，并构建了 `UserService` 和 `UserServiceImpl` 处理业务逻辑，同时定义了 `UserTableMapper` 进行数据交互。测试部分展示了查询、插入、删除和更新的操作方法及输出结果，帮助开发者快速上手 MyBatis-Plus 数据持久化框架。

MyBatis篇-映射关系(1-1 1-n n-n)

本文介绍了MyBatis中四种常见关系映射的配置方法，包括一对一、一对多、多对一和多对多。**一对一**通过`resultMap`实现属性与字段的映射；**一对多**以用户-角色为例，使用`<collection>`标签关联集合数据；**多对一**以作者-博客为例，利用`<association>`实现关联；**多对多**则通过引入第三方类（如UserForDept）分别在User和Dept类中添加集合属性，并配置对应的`<collection>`标签完成映射。这些方法解决了复杂数据关系的处理问题，提升了开发效率。

MyBatis篇-常见配置

本文介绍了 MyBatis 的常见配置及事务管理相关内容。首先概述了 MyBatis 属性加载顺序，方法参数属性优先级最高。接着列举了几个常见配置属性，如 cacheEnabled、lazyLoadingEnabled 等，并说明其作用与默认值。在多环境配置部分，讲解如何通过 SqlSessionFactoryBuilder 指定环境，以及 environments 元素的配置细节。最后讨论了两种事务管理模式：JDBC 和 MANAGED，分别适用于不同场景，并指出在使用 Spring 模块时无需额外配置事务管理器。

MyBatis篇-分页

本文介绍了多种分页方式，包括自带rowbound内存分页、第三方插件pagehelper（通过修改SQL实现分页）、SQL分页（依赖limit或rownum等关键字）、数组分页（先查询全部数据再用subList分页）、拦截器分页（自定义拦截器为SQL添加分页语句）。最后总结了逻辑分页（内存分页，适合小数据量）和物理分页（直接在数据库层面分页，适合大数据量）的优缺点，强调物理分页优先于逻辑分页。

MongoDB实战演练

本文介绍了基于Spring Boot和MongoDB实现文章评论功能的完整流程。主要包括需求分析、表结构设计、技术选型（如mongodb-driver与SpringDataMongoDB）、项目搭建及配置、实体类编写、基本增删改查功能实现、分页查询以及点赞功能的开发。通过Comment实体类、CommentRepository接口和CommentService服务层，实现了评论的存储、查询及更新操作，并利用MongoTemplate优化了点赞功能的性能。最后通过JUnit测试验证各功能的正确性。该方案适合需要高效处理非结构化数据的文章评论系统开发。

MongoDB常用命令

本文介绍了将文章评论数据存储到MongoDB中的操作方法，包括数据库和集合的基本操作。主要内容涵盖：选择与创建数据库（如`articledb`）、数据库删除、集合的显式与隐式创建及删除、文档的CRUD操作（插入、查询、更新、删除）。此外，还详细说明了分页查询、排序查询以及统计查询的方法，例如使用`limit()`、`skip()`实现分页，`sort()`进行排序，`count()`统计记录数。通过实例展示了如何高效管理MongoDB中的数据。

MongoDB索引知识

MongoDB索引是提升查询性能的关键工具，通过构建特殊的数据结构（如B树）优化数据访问路径。无索引时，查询需全集合扫描，时间复杂度为O(n)；使用索引后可降至O(log n)，实现毫秒级响应。MongoDB支持多种索引类型：单字段索引适用于高频单字段查询；复合索引基于最左前缀原则优化多条件过滤和排序；专业索引包括地理空间索引（支持LBS服务）、文本索引（全文搜索）和哈希索引（分片键优化）。合理选择和优化索引类型，可显著提升数据库性能。建议使用explain()分析查询计划，并定期清理冗余索引。

MongoDB单机部署

本文介绍了在Windows和Linux系统上安装与启动MongoDB的方法，包括命令行参数启动和配置文件启动两种方式。详细说明了创建数据目录、配置文件的编写及常见问题解决方法。同时，还提供了通过mongo命令连接数据库的操作，以及使用MongoDB Compass图形化客户端的方式。对于Linux系统，重点讲解了从下载到配置、启动服务的全过程，并涉及防火墙设置和关闭服务的方法，帮助用户顺利完成单机环境下的MongoDB部署与管理。

MongoDB相关概念

MongoDB是一款开源、高性能的文档型数据库，适用于高并发读写、海量数据存储及高可扩展性需求的场景。它以BSON格式存储数据，支持灵活的无模式数据结构，适合社交、游戏、物流、物联网和视频直播等应用。相比传统关系型数据库（如MySQL），MongoDB在处理大规模、低事务性要求的数据时更具优势。其特点包括高性能（嵌入式数据模型减少I/O）、高可用性（副本集自动故障转移）和高扩展性（分片技术实现水平扩展）。此外，MongoDB还提供丰富的查询功能，如文本搜索、地理位置索引等，满足多样化需求。

MiniMax GenAI 可观测性分析：基于阿里云 SelectDB 构建 PB 级别日志系统

基于阿里云SelectDB，MiniMax构建了覆盖国内及海外业务的日志可观测中台，总体数据规模超过数PB，日均新增日志写入量达数百TB。系统在P95分位查询场景下的响应时间小于3秒，峰值时刻实现了超过10GB/s的读写吞吐。通过存算分离、高压缩比算法和单副本热缓存等技术手段，MiniMax在优化性能的同时显著降低了建设成本，计算资源用量降低40%，热数据存储用量降低50%，为未来业务的高速发展和技术演进奠定了坚实基础。

Java 字符串详解

本文介绍了 Java 中的三种字符串类型：String、StringBuffer 和 StringBuilder，详细讲解了它们的区别与使用场景。String 是不可变的字符串常量，线程安全但操作效率较低；StringBuffer 是可变的字符串缓冲区，线程安全但性能稍逊；StringBuilder 同样是可变的字符串缓冲区，但非线程安全，性能更高。文章还列举了三者的常用方法，并总结了它们在不同环境下的适用情况及执行速度对比。

如何在MySQL中创建定时任务？

MySQL 事件调度器（Event Scheduler）可实现定时任务自动化。例如，每天凌晨清空 `test` 表，并在一个月后自动停止任务。需先启用调度器（`SET GLOBAL event_scheduler = ON`），再创建事件（使用 `CREATE EVENT` 定义执行频率和操作）。推荐用 `TRUNCATE` 提高效率，注意权限与时区设置。为防数据丢失，可结合备份机制。到期后事件自动禁用，建议定期清理。

网址：数据库 https://mxgxt.com/news/view/794183

上一篇：杭州哈雷纳金狐狸服饰有限公司

下一篇：HELLY HANSEN 哈雷汉

数据库

相关内容

随便看看

最新实时动态

热点实时动态

专题

推荐实时动态