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前阵子我整理了一份"AI 出 SQL 复核清单",组内传阅。不是什么高深东西,就是哪些必须人看、哪些可以放行。它让我从"自己盯"变成"立规矩让人一起盯",算是个小进步。
EXPLAIN是SQL优化的核心工具,但很多人只看type和key,忽略了Extra列——它才是执行计划里信息密度最高的部分。Using index和Using index condition有什么区别?Using temporary和Using filesort同时出现意味着什么?本文逐一拆解Extra列中8个最常见的性能信号,帮助读者从“看EXPLAIN”升级到“读懂EXPLAIN”。
摘要:向量数据库是专为AI时代设计的数据库,擅长存储和查询高维向量数据(如图片、文本特征),支持语义相似度搜索。与传统MySQL相比,MySQL适合结构化数据精确查询,而向量数据库通过ANN算法实现高效模糊匹配。两者互补:MySQL管理业务数据,向量数据库处理AI特征。当前MySQL虽支持向量功能,但大规模场景仍需专业向量数据库(如Milvus)。典型应用包括RAG知识库、跨模态检索等,两者协同可
摘要: 本文分享了10个实用的SQL优化技巧,帮助提升查询性能。包括避免使用SELECT *、合理使用LIMIT、通过EXPLAIN分析查询计划、为高频字段添加索引、避免在WHERE子句中使用函数、用JOIN替代子查询、用IN或UNION代替OR条件、批量操作减少交互、使用EXISTS替代IN以及定期优化表碎片整理。此外还建议先优化SQL再考虑硬件配置,通过EXPLAIN定位问题。这些技巧简单易用
数据库作为信息系统的核心基础设施,其选型不仅关乎性能表现,更与数据主权、供应链安全及长期演进能力紧密相关。金仓HTAP分布式集群立足真实业务痛点,在分布式一致性、混合负载调度、智能运维等关键技术环节持续打磨,已形成覆盖金融、医疗、能源、交通等十余个行业的规模化落地验证。未来,随着多模数据融合、AI原生查询优化、云边端协同等能力的逐步增强,该架构将进一步拓展在物联网时序分析、边缘智能推理、实时数字孪
摘要: 随着AI和云技术的普及,DBA(数据库管理员)的角色正经历重大变革。传统任务(如备份、调优)逐渐自动化,但数据管理需求反而升级——从单一数据库维护转向跨云架构、AI运维、安全治理等战略领域。专家指出,未来DBA需掌握云平台、自动化脚本、数据管道等技能,并与开发、运维团队深度协作,成为“数据架构师”或“AI驯服者”。尽管部分职能被分流,但数据质量、安全及变现的需求使DBA更具战略价值。适应性
2026年优秀DBA需具备多维度能力:既要精通数据库安装配置、性能调优、备份恢复等核心技能,又要深入理解业务需求。随着技术发展,DBA需掌握云计算环境管理、AI工具应用,并强化数据安全与合规能力。此外,跨团队协作和持续学习也至关重要。未来DBA将是技术专家与战略家的结合体,在管理数据库的同时应对复杂挑战,把握发展机遇。(150字)
作为一个写技术文章的博主,写此类社会问题是比较少的。本来就想简单写写上一篇文章为什么有流量,结果为了解释这个现象有点把问题扩大化了😓。只讨论了DBA工作的很小一部分–故障恢复,没有讨论其他工作的智能化问题。GPT太了解我了,看上去在PUA我。它确实说的很有道理,但我无法给它说的东西背书。这就有点套娃了,AI帮我确认AI不能背书,这个输出本来就无法背书。从我自己的视角来看,它的思路确实不错,金句频
DB-AI 是一款集成了 AI 能力的现代化数据库客户端✅ 需要频繁操作数据库的开发者✅ 不熟悉复杂 SQL 但需要查询数据的数据分析师✅ 需要管理多个数据库的 DBA✅ 想要提高数据库操作效率的任何人如果你想要一款"能自己写 SQL 的数据库客户端",DB-AI 绝对值得一试!🚀。
2025年数据库领域回顾与趋势 卡耐基梅隆大学专家Andy Pavlo总结2025年数据库行业关键动态: PostgreSQL生态爆发:主流云厂商竞相布局,分布式中间件形成三足鼎立,国产化需求旺盛; AI深度整合:MCP协议成为LLM与数据库交互新标准,智能运维工具普及推动DBA角色转型; 商业格局剧变:Databricks、Snowflake等巨头收购频发,Fivetran与dbt合并重塑ETL
从我的感觉上,有了AI助手,让我的SQL优化效率大幅提升,抛弃了枯燥的SQL格式化、查询谓词分析,只需要识别和提示一下关键的方向,AI就能给出可参考的建议。我一直希望zCloud产品能作为一个DBA的智能助手,让初级工程师具备专家级别的能力,现在云和恩墨通过我们积累的DBA知识训练一个DBA AI助手,内置在zCloud产品中。但是我选择了相信,先把索引建上。优化后的效果呈现如图所示,在新的执行计
AI技术正在重塑Oracle数据库SQL优化的传统模式,为DBA带来三大核心价值转变:1)从被动修复转向主动预防,通过AI代码审查在开发阶段识别潜在性能问题;2)突破传统优化器局限,实现全局寻优和动态适配,提升复杂查询效率;3)通过自然语言交互降低技术门槛,加速业务洞察转化。AI与DBA的协同将数据库管理推向更智能、自治的新阶段,使DBA角色向策略制定和架构设计转型。
金仓数据库(KingbaseES)通过多年技术沉淀,在功能兼容性、多模融合能力与架构灵活性方面取得了显著进展。KES V9 2025版本的发布,标志着其从“替代可用”走向“融合创新”的关键跃迁。增强AI原生能力,集成更多机器学习算法内核;提升云原生支持,全面适配Kubernetes与Service Mesh架构;拓展HTAP能力,强化实时分析与事务处理的平衡;推进开源生态建设,鼓励社区参与共建。
3、支持 Modbus RTU、Modbus TCP 协议03、05功能码,亦可自定义协议接入;├─ core// 统一返回、分页、基础实体(AjaxResult、BaseEntity、TableDataInfo)├─ utils// 工具大合集(日期、Http、IP、DES、MD5、Excel、反射、SpringUtils…1、内含物联网云平台全套源码(源码全部开放,无任何加密,可二次开发)、M
摘要: 数据库管理员(DBA)在大模型时代具有独特优势,可转型为智能数据架构师。DBA的核心能力(数据管理、SQL优化、系统运维、业务洞察)直接适用于大模型的数据工程、向量数据库和RAG系统开发。学习路径分为三阶段:认知重构(1个月)、技能升级(2-3个月)和架构设计(2-3个月),推荐转型方向包括大模型数据工程师、向量数据库专家等。通过实战项目(如SQL助手、企业知识库)积累经验,需避免过度扩展
本文手把手教你如何在Oracle 11G单机环境中,通过SQL*Plus多会话并发,精准复现“latch: shared pool”和“cursor: pin S wait on X”两大高并发等待事件!从原理剖析到可执行脚本,揭秘硬解析与游标争用的内在关联,助力DBA深度性能调优!
根据最新的招聘网站数据(如拉勾网、智联招聘),2023-2024年国内DBA的薪资水平呈现出稳步增长的趋势。一线城市如北京、上海、深圳的DBA平均年薪在20-30万之间,而二线城市的DBA平均年薪则在15-25万之间。随着企业对数据管理和安全性的重视,作为一名经历了数据库技术变革的资深DBA,我深知国内DBA面临的职业挑战和转型需求。今天,我想和大家分享一些关于。的崛起,DBA的技能要求也在发生变
没想到 Sealos 团队真听劝,而且一出手就是王炸:他们把带 AI 的 Chat2DB 直接无缝集成到了数据库面板里!
本文记录了一场由存储硬件故障引发的 Oracle 数据库抢救全过程。在 AIX 系统单机环境下,22GB 关键数据文件因存储损坏仅余 20.4GB 可读,导致数据库无法启动。通过冷备现场、屏蔽损坏 Undo 段、修复坏块及调整隐含参数,数据库成功重启后,核心表 XXX.SECRET_TABLE_OLD 因数据块损坏出现查询异常。团队创新采用 rowid 定位法,结合存储过程逐行筛查,从 "好坏掺杂
11gR2前的Oracle Clusterware节点驱逐常因日志缺失成谜?别慌!本文曝光核心原因:CPU过载致日志写入失败。通过设置diagwait延迟重启10秒,安全捕获诊断数据,附详细命令步骤(如#crsctl set css diagwait 13)。版本兼容说明 + Windows限制预警,解决运维盲区,根除驱逐隐患
ADS-B是什么?ADS-B系统即广播式自动相关监视系统,由多地面站和机载站构成,以网状、多点对多点方式完成数据双向通信。是以GNSS为基础的新型航行系统,具有很强的覆盖能力,更新率更高,精确度更高,建设成本比二次雷达等其他监视技术要小很多。它主要实施空对空监视。一般情况下,只需机载电子设备(GPS接收机、数据链收发机及其天线、驾驶舱冲突信息显示器CDTI),不需要任何地面辅助设备即可完成相关功能
- REMAP_SCHEMA=USER_OLD:USER_NAME参数来指定schema的映射(USER_OLD-->USER_NAME的映射)-- 单表导入(dmp文件中模式名是USER_OLD,目标库是USER_NAME,需要做一个模式映射,table要用dmp文件中的模式名)-- TABLE_EXISTS_ACTION=APPEND 已存在表时,追加数据,不导入结构。
本文属于SQL Server AlwaysON从入门到进阶系列文章本文原文出自Stairway to AlwaysOn系列文章。根据工作需要在学习过程中顺带翻译以供参考。系列文章包含:SQL Server AlwaysON从入门到进阶(1)——何为AlwaysON?SQL Server AlwaysON从入门到进阶(2)——存储SQL Server AlwaysON从入门到进阶(3)——基础架构
在数据驱动的时代,MySQL作为全球最流行的开源关系型数据库管理系统(RDBMS),支撑着从初创公司到世界500强企业的核心业务系统。无论是电商平台、金融交易,还是物联网应用,MySQL的高性能、可靠性和易用性使其成为开发者和企业的首选。恰逢MySQL诞生三十周年,为回馈广大MYSQL用户,ORACLE公司推出了MySQL的免费培训课程与认证,感兴趣的抓紧了解吧!特别说明:因MySQL OCP免费
在 JDBC 连接 URL 里添加 allowPublicKeyRetrieval=true 参数,以此允许客户端从服务器获取公钥。
由于之前供应商开发数据仓库,目前已经是屎山代码了,没有文档。需要整理表是从那个存储过程来的,就很麻烦。我的方法最后就是搞了excel 写文档,然后重建数仓。这个是痛苦的过程。用存储过程的技术+sql job 做数仓已经是很老的技术,个人不建议使用。后面我们用Kettle。
最近在帮客户进行Oracle11g到19c版本的升级,使用expdp导用户的方式进行迁移,在升级过程中遇到了些错误问题,把当时的问题分析过程记录了下来,分享给大家。
首先要说明的是,本文的主要以案例为主,具体函数的说明可以查看oracle官方文档,虽然是19c,但是这里参考了oracle 21c的说明。如果A字段存在则修改值为对应值,如果不存在则添加A字段,可以多个字段一起修改,如果A字段设置的值为null,则会把A字段删除。JSON_MERGEPATCH可以用于更新json字符串,也可以增加字段,删除字段,这样引申出可以修改字段名称。如:是JSON,但不是严
dba工程师面试
11月墨天轮中国数据库排行榜解读已发布!本月前十变动较大,TiDB、达梦、亚信、中兴排名上升,前两名的分差再度缩小,更有一批数据库表现亮眼,一起来看更多解读!
MySQL 04 高级查询(二)文章目录MySQL 04 高级查询(二)一、学习目标二、子查询替换表连接三、IN子查询3.1.子查询返回多个结果示例:3.2.IN子查询示例13.3.in子查询示例2四、NOT IN 子查询五、EXISTS子查询六、NOT EXISTS子查询七、子查询小结八、子查询注意事项九、本章总结一、学习目标掌握IN子查询的用法掌握EXISTS子查询掌握子查询的使用原则和注意事
近期,PremiumSoft CyberTech Limited 公司发布了 Navicat 16.1.3 版本,。此次合作旨在帮助用户通过 Navcicat 进行 OceanBase 企业版的数据库开发及管理,更大程度地减少项目开发和管理的时间与成本。Navicat Premium 连接 OceanBase 界面Navicat作为 OceanBase 生态工具的合作伙伴,这是双方产品适配第二个的
转载。
概念case_sensitive参数用来设置字符串比较是否大小写敏感,用于确定数据库对象及数据是否区分大小写,默认为区分,不可更改。根本目的是为了兼容不同的数据库,从MYSQL和SQLSERVER 迁移过来的系统,建议使用大小写不敏感;从 ORACLE迁移过来的系统,建议使用大小写敏感,以便和原来系统匹配。大小写敏感的问题,我们知道一共涉及到两类:第一类是字段内容的比较区分;第二类是对象名的比较区
在oracle中,表空间是Oracle数据对象和数据存储的容器,是一个逻辑概念。若干操作系统文件就可以组成一个表空间。表空间统一管理空间中的数据文件(通常,文件的后缀名是dbf),一个数据文件只能属于一个表空间;而一个数据库空间由若干个表空间组成。表空间是ORACLE数据库恢复的最小单位。Oracle表空间之作用表空间的作用能帮助DBA用户完成以下工作:1.决定数据库实体的空间分配;2.设置数据
SQL题目练习总结1-101.查看员工信息表EMP中员工的所有信息select * from emp;select EMPNO, ENAME, JOB, MGR, HIREDATE, SAL, COMM, DEPTNO from emp;–2.查看员工信息表EMP中员工的部分信息,例如姓名、岗位和薪资,或员工编号、姓名和部门编号select ename, job, sal from emp;sel
日常项目开发过程中慢sql定位和执行效率分析
数据库原始数据DROP TABLE IF EXISTS EMP;DROP TABLE IF EXISTS DEPT;DROP TABLE IF EXISTS SALGRADE;CREATE TABLE DEPT(DEPTNO int(2) not null ,DNAME VARCHAR(14) ,LOC VARCHAR(13),primary key (DEPTNO));CREATE TABLE
1.1相关概念数据备份:就是把当前服务器的上数据拷贝一份放到其他的存储设备里恢复数据:放到其他的存储设备里备份,还原丢失的数据。数据备份方式:物理备份、逻辑备份数据备份策略:完全备份:备份所有数据:可以是一台数据库服务器上的所有数据也可以是一个数据库下所有表还可以仅一张表里的所有记录增量备份:备份上次备份后,新产生的数据。差异备份: 备份自完全备份后,新产生的数据。1.2备份策略的使......
目的及原理TPCH是由TPC(Transaction Processing Performance Council)事务处理性能委员会公布的一套针对数据库决策支持能力的测试基准,通过模拟数据库中与业务相关的复杂查询考察数据库的综合处理能力,获取数据库操作的响应时间。TPCH基准模型中定义了一个数据库模型,容量可以在1GB~10000GB的8个级别中进行选择。数据库模型包括CUSTOMER、LINE
本文主要讲述MySQL5.7到MySQL8.0的主从同步配置,MySQL8.0从2016年发布到现在,越来越多的用户将MySQL升级到了8.0版本,升级的方式主要有in-place upgrade,mysqldump,数据迁移+upgrade,主从同步切换方式等。其中主从同步切换是一种非常不错的升级方式,数据迁移安全,停机窗口短,操作简单。...
用户管理是每个产品必备的管理后台,最基础的用户管理只要有账号增删这两个功能就够了。不过一旦用户开始增多,权限稍微复杂一些,我们就需要认真思考用户管理权限的逻辑问题。避免在未来用户突然增长时,埋下无法解决的深坑。如果你只是想找用户管理系统的源码,可以直接看文末结论部分。一. 基础权限管理系统 - 简单清晰但无法承载复杂需求基础权限系统的设计,一般都是从「用户-权限」这两个纬度开始的,管理员需要为每一
数据库sql审核查询平台
Oracle EM13C安装部署以及使用
Oracle 集群心跳机制:Oracle集群如何维护集群的一致性,所谓的集群一致性就是指集群中每个成员能够了解其他成员的状态,而且每个成员获得的集群中其他节点的状态和集群中节点成员列表信息是一致的,这也是集群最基本的要求。Oracle通过三种机制来实现集群的一致性:网络心跳: 确定节点与节点间的连通性,以便节点之间能够了解彼此的状态。磁盘心跳: 用一个或多个共享的位置来保存节点之间的连通性信息,以
前言:作为一个对数据库知识一无所知的小白,仅凭对计算机的热爱开始学习数据库知识。从刚开始不知道什么是数据库,就翻书本查概念,有了对数据库的大致了解之后开始尝试安装、使用,遇到了问题,就在网上查、群里问,后来有幸参加了达梦的DCA认证培训,也更系统地了解了数据库知识,就这样一步步地开始了我的达梦数据库学习之路。下面列举了我在初学达梦数据库安装及使用过程中所遇到的一些典型问题及解决方式,可能问题比较简
UTF-8字符集中文排序方法研究
本文主要介绍的是DM8与开源数据库PG14的整体对比和具体对比情况。
看网上有dbfread 和 dbfpy 还有dbf几个库,都试着玩一下,暂时发现 dbf库有一直更新,但是还是没法真正删除一行数据。头大。import datetimeimport dbf# create an in-memory tabletable = dbf.Table(r'C:\Users\Administrator\Desktop\20200814\aaa.dbf')'''filenam