3月6日，阿里云发布并开源全新推理模型通义千问QwQ-32B。现已支持在DMS+ADB上私域部署并与Dify打通使用。

该版本持续在存算分离、湖仓一体、异步物化视图等方面进行改进提升与问题修复

月之暗面旗下的Kimi智能助手在PC网页、手机APP、小程序等全平台的月度活跃用户已超过3600万。Kimi发布一年多以来不断进化，在搜索场景推出的探索版引入了搜索意图增强、信源分析和链式思考等三大推理能力，可以帮助用户解决更复杂的搜索、调研问题。Lindorm作为一站式数据平台，覆盖数据处理全链路，集成了离线批处理、在线分析、AI推理、融合检索（正排、倒排、全文、向量......）等多项服务，支持Kimi快速构建AI搜索基础设施，显著提升检索效果，并有效应对业务快速发展带来的数据规模膨胀和成本增长。

2月26日，阿里云PolarDB在2025开发者大会上登顶全球数据库性能及性价比排行榜。此次突破标志着中国基础软件取得里程碑成就，PolarDB凭借创新的云原生架构，成功应对全球最大规模并发交易峰值，在性能、可扩展性等方面领先全球。

阿里云PolarDB云原生数据库在TPC-C测试中登顶全球性能及性价比排行榜。此次突破展示了PolarDB在单核性能、横向扩展及软硬件结合上的创新，标志着中国基础软件的重大成就。

开启AI背景下的数据管理新时代，探索云原生数据仓库的核心技术

借助云原生数据库 PolarDB MySQL 版的列存索引（IMCI），解决大数据量下的高性能复杂查询问题。参与活动完成任务即可领取200社区积分，还有机会抽取福禄寿淘公仔等好礼！

通过 AnalyticDB MySQL 版、DMS、DTS 和 RDS MySQL 版协同工作，解决大规模业务数据统计难题，参与活动完成任务即可领取三合一数据线（限量200个），还有机会抽取蓝牙音箱大奖！

世界第一！阿里云PolarDB刷新全球数据库性能及性价比记录

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！

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。

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。

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。

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。

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。

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。

阿里云PolarDB云原生数据库在TPC-C基准测试中，以20.55亿tpmC的成绩打破性能与性价比世界纪录。此外，国产轻量版PolarDB已上线，提供更具性价比的选择。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

基于表格存储（Tablestore）实现的MCP（Model Context Protocol）服务，支持文档存储与混合检索工具两大功能。通过Cherry-Studio界面和通义千问qwen-max模型进行演示，展示了文本数据上传、向量嵌入及查询过程。此外，详细说明了Python和Java版本的本地运行步骤、环境配置及二次开发方法，并提供了集成三方工具如Cherry Studio的应用示例。Tablestore凭借混合查询、Serverless低成本、弹性扩展等优势，为MCP场景提供高效解决方案。

阿里集团在推进湖仓一体化建设过程中，依托 StarRocks 强大的 OLAP 查询能力与 Paimon 的高效数据入湖特性，实现了流批一体、存储成本大幅下降、查询性能数倍提升的显著成效： A+ 业务借助 Paimon 的准实时入湖，显著降低了存储成本，并引入 StarRocks 提升查询性能。升级后，数据时效提前60分钟，开发效率提升50%；JSON列化存储减少50%，查询性能提升最高达10倍；OLAP分析中，非JOIN查询快1倍，JOIN查询快5倍。 饿了么升级为准实时Lakehouse架构后，在时效性仅损失1-5分钟的前提下，实现Flink资源缩减、StarRocks查询性能提升（仅5%

本文介绍了Java中数组的基础知识与常用操作，包括数组的概念、创建、访问元素、遍历、复制、排序和搜索等方法。同时详细讲解了数组的五种赋值方式，并通过代码示例演示了求总和平均值、最大最小值、升序降序排序及Arrays类的常用方法。内容深入浅出，适合初学者学习掌握Java数组的核心功能与应用场景。

本文介绍了因果推断在业务中的应用，详细阐述了基于 StarRocks 构建因果推断分析工具的技术方案，通过高效算子的支持，大幅提升了计算效率。例如，t 检验在 6亿行数据上的执行时间仅需 1 秒。StarRocks 还实现了实时数据整合，支持多种数据源（如 Iceberg 和 Hive）的无缝访问，进一步增强了平台的灵活性与应用价值。

在MySQL数据库管理中，理解Redo Log（重做日志）、Binlog（二进制日志）和Undo Log（回滚日志）至关重要。Redo Log确保数据持久性和崩溃恢复；Binlog用于主从复制和数据恢复，记录逻辑操作；Undo Log支持事务的原子性和隔离性，实现回滚与MVCC。三者协同工作，保障事务ACID特性。文章还详细解析了日志写入流程及可能的异常情况，帮助深入理解数据库日志机制。

3月10日，玖章算术正式发布NineData社区版，这是一款免费、一键安装的数据管理解决方案，支持本地化部署，保障数据隐私与合规。它包含数据库DevOps、数据复制和数据库对比三大核心功能，适用于MySQL、PostgreSQL和Doris等数据库的数据迁移。基于Docker技术，用户可通过简单命令完成安装，特别适合内网环境及中小企业使用，助力高效的数据管理和成本控制。

云数据库是部署在云计算环境中的数据库服务，用户无需自行搭建硬件和软件环境，通过互联网即可便捷使用。相比传统数据库，云数据库降低了成本和使用门槛，具备强大的扩展性和灵活性，支持多种数据存储模型，并借鉴了关系型数据库的特性如ACID事务处理。它能够应对海量数据和高并发访问需求，适应数字化时代的挑战，未来还将融合更多新技术，进一步提升其功能和应用范围。

PolarDB-PG云原生分布式数据库不仅提供了无限的扩展能力，还借助丰富的PostgreSQL生态系统，统一了后台技术栈，极大地简化了运维工作。这种强大的组合不仅提高了系统的稳定性和性能，还为小鹏汽车大模型训练的数据管理带来了前所未有的灵活性和效率。