祝贺！便宜云服务器PolarDB斩获数据库国际顶会ICDE 2024工业赛道最佳论文
便宜云服务器斩获国际顶会ICDE 2024最佳论文，0.5秒实现数据库跨机实例迁移。
PolarDB PostgreSQL版Serverless技术原理解读
数据库是现代企业IT系统中非常重要的一部分。在创建数据库时，客户往往需要比较保守地去配置数据库集群的资源，包括CPU、内存、存储以及连接数等多种参数配置，以确保业务能够在波峰和波谷都能平稳运行。在这种情况下，客户购买的集群资源在业务波谷时期会被闲置，导致整体成本偏高；而在业务压力增长阶段，集群资源又应对不足。Serverless数据库可以很好地解决这个问题。它能够让数据库集群资源随客户业务负载动态弹性扩缩，将客户从复杂的业务资源评估和运维工作中解放出来。 本文描述PolarDB PostgreSQL版Serverless的构建中, 如何实现弹得快、弹得准、弹得稳、弹得广的几个关键技术点。
使用现代的接口标准和框架
【5月更文挑战第9天】FastAPI是一个基于Python3.6以上版本的类型注解构建的现代化API框架，它提供自动补全和类型检查，数据校验及清晰的错误信息，支持多种输入输出格式，如JSON、路径参数等。利用OpenAPI和JSON Schema自动生成交互式API文档，兼容Swagger UI和ReDoc。FastAPI基于类型注解进行参数校验，内置安全性功能，包括HTTP基本认证和OAuth2。
使用mongodb数据库实例
【5月更文挑战第9天】MongoDB中的集合类似关系数据库的表，但不强制模式，允许嵌入式文档以实现更灵活的数据布局。安装MongoDB在Ubuntu上涉及添加源列表和更新，CentOS则需创建配置文件。MongoDB支持备份和恢复，以及全文搜索。其灵活模式和动态模式减少了开发中的复杂性，但并非无模式，大部分数据仍具结构化特点。
NoSQL缓存数据库的使用场景实例和命令速查表
【5月更文挑战第8天】Redis 是一个内存数据结构服务，用 C 编写，支持五种数据结构，不仅限于键值对。它用于缓存、消息队列、订阅/发布系统等，提供持久化、主从复制和集群支持。了解其核心数据结构和应用场景是有效利用 Redis 的关键。
NoSQL数据使用指令和引擎连接数据库实例
【5月更文挑战第8天】本文介绍了MongoDB的本地使用和常用操作，包括通过mongo shell连接数据库、显示数据库和集合，以及副本集设置。最后提到了MongoDB的日志功能和顶点集的使用，如capped collection的创建和管理。
Nosql缓存安装配置相关指令
【5月更文挑战第8天】本文档介绍了Redis的基本操作和配置，包括启动服务、修改配置、查看信息及性能测试。文档结尾提到将持续性和集群配置作为后续讨论内容。
JAVA中怎样实现树形菜单
在这篇文章中，作者介绍了如何用两种方法实现目录树数据结构。首先，定义了目录结构在实际开发中的作用，即后端向前端返回整理好的数据，类似书目录的形式。接着，作者逐步讲解了实现目录树的步骤，包括创建数据表、插入数据、创建对象类以及编写逻辑代码。在逻辑代码部分，提供了两种写法，一种适合新手理解，另一种简洁但可能对初学者较难。每种写法都包含了获取数据、转换数据、构建树结构和获取顶层节点的过程。最后，展示了实现后的目录树结构数据。
MySQL窗口函数怎么用
这段内容介绍了如何使用窗口函数（Window Function）在 MySQL 8.x 中进行更高效、简洁的数据分析和计算。窗口函数允许我们在查询结果集的特定窗口（或分区）内执行计算，如聚合、排序和行号生成。文章以一个复杂的 SQL 查询作为示例，展示了如何使用窗口函数简化这个计算排名的过程。
怎样用EasyExcel导出更多代码？
在处理大量数据导出时遇到Java OutOfMemoryError（OOM）。最初使用公司内部工具直接查询全量数据写入Excel，导致OOM。改用阿里EasyExcel后，虽偶发OOM，但问题依旧存在。为解决此问题，采用了分页查询并分批次写入Excel的方法，有效避免了OOM。为简化此过程，封装了一个EasyExcelExport抽象类，包含分批次导出和不分批次导出的方法。使用时需实现getData()和convertSourceData2ExportEntity()方法。通过示例展示了如何利用这个工具类进行分批导出，避免了内存溢出，并减少了重复代码。
如果让你设计一个接口，你会考虑哪些问题？
接口设计需关注参数校验、扩展性、幂等性、日志、线程池隔离、异常重试、异步处理、查询优化、限流、安全性、锁粒度和避免长事务。入参与返回值校验确保数据正确性；考虑接口扩展性以适应不同业务需求；幂等设计防止重复操作；关键接口打印日志辅助问题排查；核心接口使用线程池隔离确保稳定性；异常处理中可采用重试机制，注意超时控制；适合异步的场景如用户注册后的通知；并行查询提升性能；限流保护接口，防止过载；配置黑白名单保障安全；适当控制锁粒度提高并发性能；避免长事务影响系统响应。
不懂这些，简历上都不敢写自己熟悉Redis
无论大中小公司，只要属于互联网公司，那公司的服务器必定安装着一台Redis服务器。为啥这么多公司如此青睐Redis？难道是别人有部署Redis我就要跟着有嘛，肯定不是的。既然有那么多公司青睐Redis，那它的业务场景又是什么。跟着我一起来看看看Redis有什么引人入胜的吸引力~
后台查询接口影响响应时间最大的因素：用空间换时间的优缺点及解决方案
1.当数据库的一个表记录很多显然查询数据很慢。 2.当数据库的一个表记录不大，但是数据很大也可能很慢。 我们的一个用户表中一个building很大，当查询100条数据就会把服务器的内存搞爆掉。 当然查询时要查询筛选有用字段，不可以直接把记录的所有字段都查拆来。这样能减少内存消耗和提高查询速度。 3.在经常查询字段上建立索引。据说oracle上用索查询和不用索引查询在超多记录的情况下相差1000倍。 4.若出现嵌套查询显然会大大增加相应查询时间。要先预处理用管道操作把能合并的查询合并到一个查询中，然后生成map，然后再处理。这是标准的用空间换时间的方案。
基于大语言模型的应用
大语言模型（BLM）在NLP领域广泛应用，能理解和生成准确答案，适用于文本分类、文本生成、信息检索和问答系统。深度学习技术如TensorFlow、PyTorch助力文本分类，BLM提升信息检索效率，问答系统依赖BLM的语义理解。悦数图数据库利用图技术增强BLM，提高回答准确度，降低企业应用成本，推动智能化发展。
数据库与人工智能的关系
随着AI技术的飞速发展，数据库与人工智能的联系日益紧密。数据成为AI的关键部分，预计到2023年全球数据量将达到33ZB。AI通过机器学习和神经网络等方式处理数据，优化企业运营，预测模式并创造机会。数据库利用AI进行复杂数据分析，如机器学习识别销售趋势，深度学习处理和分类客户数据。悦数图数据库作为高性能图数据库，为AI提供实时、准确的数据支持，尤其在金融风控、实时推荐和知识图谱等领域展现出强大效能，推动AI在各行业的应用和发展。
MySQL 参数innodb_read_io_threads
`innodb_read_io_threads` 是 MySQL 数据库中 InnoDB 存储引擎的一个配置参数，它用于指定后台线程池中用于处理读取 I/O 请求的线程数量。InnoDB 存储引擎负责管理数据库的物理存储和检索，是 MySQL 最常用的存储引擎之一。 ### 参数说明 - **名称**: `innodb_read_io_threads` - **默认值**: 4 - **范围**: 1 到 64 - **动态修改**: 不能动态修改（需要重启服务器） - **适用版本**: MySQL 5.6 及以上版本 ### 作用 `innodb_read_io_threads`
?乐观锁与悲观锁如何实现
在MySQL中，悲观锁通过`SELECT ... FOR UPDATE`在InnoDB引擎实现，需关闭自动提交，确保数据修改时的独占性，防止并发修改。乐观锁则利用CAS机制，通过版本号避免冲突，更新时检查数据是否已变更。悲观锁适合写操作频繁且并发高的场景，乐观锁适合读多写少，效率较高但可能导致更新失败。选择哪种锁取决于业务需求和并发情况。
MySQL各字符集、排序规则的由来、用法，区别和联系
MySQL支持多种字符集和排序规则，这些在数据库设计和数据处理中起着重要作用。下面是它们的由来、用法、区别和联系： 1. **字符集（Character Set）**： - **由来**：字符集定义了数据库中可以存储的字符集合，以及这些字符在数据库中的存储方式。 - **用法**：在创建数据库或表时，可以指定所需的字符集。常见的字符集包括UTF-8、UTF-16、Latin1等。 - **区别和联系**：不同的字符集支持不同的字符范围和存储方式，选择合适的字符集可以确保数据的正确存储和处理。例如，UTF-8支持全球范围内的大多数字符，而Latin1只支持西欧语言字符集。
阿里DataX极简教程
【5月更文挑战第1天】DataX是一个高效的数据同步工具，用于在各种数据源之间迁移数据，如MySQL到另一个MySQL或MongoDB。它的工作流程包括read、write和setting步骤，通过Framework协调多线程处理。其核心架构包括Job、Task和TaskGroup，支持并发执行。DataX支持多种数据源，如RDBMS、便宜云服务器数仓、NoSQL和无结构化数据存储。例如，从MySQL读取数据并同步到ClickHouse的实践操作包括下载DataX、配置任务文件和执行同步任务。
从 Volcano 火山模型到 Pipeline 执行模型，便宜云服务器数据库 SelectDB 内核 Apache Doris 执行模型的迭代
一个合适的执行模型对于提高查询效率和系统性能至关重要。本文全面剖析 Apache Doris Pipeline 执行模型的设计与改造历程，并在 2.1 版本对并发执行模式与调度模式进一步优化，解决了执行并发受限、执行及调度开销大等问题。
部署elasticsearch集群 - 蓝易云
以上步骤完成后，你就成功部署了一个基本的Elasticsearch集群。根据你的需求，你可能还需要进行更多的优化和配置，例如设置副本数、调整内存设置等。
数据库
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