本文为数据库「拥抱Data+AI」系列连载第1篇，该系列是阿里云瑶池数据库面向各行业Data+AI应用场景，基于真实客户案例&最佳实践，展示Data+AI行业解决方案的连载文章。本篇内容针对电商行业痛点，将深入探讨如何利用数据与AI技术以及数据分析方法论，为电商行业注入新的活力与效能。

本文介绍了如何使用PolarDB、通义千问和LangChain搭建GraphRAG系统，结合知识图谱和向量检索提升问答质量。通过实例展示了单独使用向量检索和图检索的局限性，并通过图+向量联合搜索增强了问答准确性。PolarDB支持AGE图引擎和pgvector插件，实现图数据和向量数据的统一存储与检索，提升了RAG系统的性能和效果。

2024年全国大学生计算机系统能力大赛PolarDB数据库创新设计赛（天池杯）已启动报名，面向全国高校全日制本专科学生。大赛由多家机构联合主办，旨在培养数据库领域人才，促进产学研合作，设有丰厚奖金与奖项。报名截至10月7日，决赛将于12月13日举行。更多详情及报名请访问大赛官网。

通义大模型百炼融合AnalyticDB， 10分钟打造企业微信AI助手。只需简单几步，即可在企业微信集成AI助手，提升客户服务体验。参与“10分钟打造企业微信AI助手”活动，完成指定任务即可赢取定制礼品，数量有限，先到先得。

数据库系统到底是怎么进行并发访问控制的？本文以 MySQL 8.0.35 代码为例，尝试对 MySQL 中的并发访问控制进行整体介绍。

从 DB+AI 精选解决方案、特惠权益等，一站式带你了解阿里云瑶池数据库经典的AI产品服务与实践。

经过深入的技术剖析与性能对比，PolarDB-X DN凭借其自研的X-Paxos协议和一系列优化设计，在性能、正确性、可用性及资源开销等方面展现出对MySQL MGR的多项优势，但MGR在MySQL生态体系内也占据重要地位，但需要考虑备库宕机抖动、跨机房容灾性能波动、稳定性等各种情况，因此如果想用好MGR，必须配备专业的技术和运维团队的支持。 在面对大规模、高并发、高可用性需求时，PolarDB-X存储引擎以其独特的技术优势和优异的性能表现，相比于MGR在开箱即用的场景下，PolarDB-X基于DN的集中式（标准版）在功能和性能都做到了很好的平衡，成为了极具竞争力的数据库解决方案。

PolarDB Serverless如何在0.5秒内实现跨机迁移？

欧派家居选择阿里云PolarDB-PG数据库，因其顺应云趋势，提供稳定服务，提升扩容和运维效率。欧派运维负责人表示，PolarDB-PG云上运行优于自建Oracle，云运维响应更快，解决问题效率更高。

「拥抱Data+AI」系列第2篇：阿里云DMS+AnalyticDB助力游戏日志数据分析与预测

MongoDB的In-Memory存储引擎将数据存储在内存中，显著减少查询延迟，提高性能。该引擎不会将数据持久化到硬盘，仅在内存中存储，因此重启后数据会丢失。本文通过创建目录、配置文件、启动服务、插入数据和查询等步骤，详细演示了如何使用In-Memory存储引擎。

MongoDB WiredTiger存储引擎自3.2版本起成为默认选择，提供文档级别的并发控制、检查点、数据压缩和本地加密等功能。本文详细介绍了WiredTiger的并发控制机制、预写日志与检查点、内存使用、数据压缩及磁盘空间回收等特性。

在MongoDB 3.2版本之前，默认使用MMAPv1存储引擎。MMAPv1包括Database、Namespace、数据文件、Extent和Record等组件。每个Database由名称空间文件和数据文件组成，数据文件按编号递增，大小从64MB到2GB。每个数据文件被划分为多个Extent，每个Extent包含多个Record，对应MongoDB中的文档。通过一个示例展示了如何配置和使用MMAPv1存储引擎。

存储引擎是MongoDB的核心组件，负责管理数据在硬盘和内存中的存储方式。从3.2版本起，MongoDB支持WiredTiger、MMAPv1和In-Memory三种存储引擎。WiredTiger为默认引擎，提供文档级并发控制和数据压缩；MMAPv1在3.2版本前为默认引擎，4.x版本后不再支持；In-Memory引擎将数据存储在内存中，减少查询延迟。

Redis采用客户端-服务器模型和请求/响应协议，通常一个请求包括客户端发送查询请求并等待服务端响应。为了提高性能，Redis引入了管道PipeLine技术，可以一次性发送多条命令并一次性返回结果，减少客户端与服务器间的通信次数，从而降低往返延迟。示例代码展示了普通命令和管道命令在插入1万条数据时的性能差异，后者执行时间显著缩短。视频讲解提供了更详细的解释。

本文介绍了数据库的冷备份与冷恢复技术，包括其定义、优缺点及操作步骤。通过Oracle RMAN工具，详细演示了如何执行冷备份和冷恢复，确保数据库在关闭状态下完成备份，并能快速恢复到指定时间点。文中还提供了具体的操作示例和代码，帮助读者更好地理解和实践。

冷备份是在数据库关闭状态下进行的备份，速度快且恢复简单，但备份期间数据库不可用。本文通过一个MySQL数据库的示例，详细演示了冷备份和恢复的步骤，包括备份文件、模拟错误、恢复数据等过程。

网络延迟对Python爬虫速度的影响分析

本文介绍了MySQL数据库中用户管理的相关操作，包括创建、重命名和删除用户。通过具体示例演示了如何使用SQL语句进行这些操作，并展示了相关表的字段信息和默认用户的作用。同时提供了视频讲解，帮助读者更好地理解和掌握这些操作。

备份数据库是指将数据库中的数据及相关信息保存起来，以便在系统故障时恢复。备份对象不仅限于数据本身，还包括数据库对象、用户权限等。根据备份策略、类型和模式的不同，可分为整体/部分备份、完全/增量备份、一致/非一致备份。文中还附有相关视频讲解。

本文介绍了Python生态系统中几个流行的API框架，包括Flask、FastAPI、Django Rest Framework（DRF）、Falcon和Tornado。每个框架都有其独特的优势和适用场景。Flask轻量灵活，适合小型项目；FastAPI高性能且自动生成文档，适合需要高吞吐量的API；DRF功能强大，适合复杂应用；Falcon高性能低延迟，适合快速API开发；Tornado异步非阻塞，适合高并发场景。文章通过示例代码和优缺点分析，帮助开发者根据项目需求选择合适的框架。

本文介绍了如何在单个节点上搭建MongoDB复制集环境，通过监听不同端口实现多节点配置。详细步骤包括创建数据目录、编辑配置文件、启动节点、初始化复制集、查看状态以及测试主从库的读写操作。文中还提供了视频讲解和代码示例，帮助读者更好地理解和操作。

MongoDB复制集通常由一个主库和两个从库组成，可选添加仲裁者。主库负责所有写操作并记录Oplog日志，从库异步同步主库的Oplog日志并应用操作。仲裁者不存储数据，主要用于保证复制集中成员数量为奇数，参与选举投票。视频讲解详见B站链接。

MongoDB的复制集是一种集群技术，由一个Primary节点和多个Secondary节点组成，实现数据的高可用性。Primary节点处理写入请求，Secondary节点同步数据。当Primary节点故障时，Secondary节点可通过选举成为新的Primary节点。视频讲解和示意图详见正文。

本文介绍了Redis实现消息队列的两种场景：发布者订阅者模式和生产者消费者模式。其中，发布者订阅者模式通过channel频道进行解耦，订阅者监听特定channel的消息，当发布者向该channel发送消息时，所有订阅者都能接收到消息。文章还提供了相关操作命令及示例代码，展示了如何使用Redis实现消息的发布与订阅。

消息队列在Redis中可通过List数据结构实现，支持发布者订阅者和生产者消费者两种模式。生产者通过`lpush`向List添加消息，消费者通过`rpop`或`brpop`消费消息，后者支持阻塞等待。示例代码展示了如何使用Redis的生产者消费者模式。

MySQL访问控制由用户管理模块和访问控制模块共同完成。用户管理模块验证用户合法性，访问控制模块根据权限系统表决定用户权限。附有相关图片和视频讲解。

本文介绍了MySQL数据库中用户密码存储的变化，以及如何通过特殊方法重置root用户的密码。从MySQL 5.7版本开始，密码字段由“password”改为“authentication_string”。文章详细列出了重置密码的步骤，并提供了相关代码示例和视频教程。

本文介绍了Google的BigTable思想及其对HBase的影响。BigTable将所有数据存入一张表中以提高查询性能，而HBase作为其具体实现，采用列式存储，适合数据分析和处理。文章通过示例说明了HBase的表结构和数据插入方法，并提供了相关代码和图示。

数据字典是Oracle数据库的核心组成部分，包含几乎所有数据库信息。它由一组表和视图组成，供只读访问。数据字典有四种命名前缀，分别代表不同类型的元数据。通过示例展示了如何查询用户表空间、角色、表空间信息及用户创建的表。视频讲解进一步帮助理解。

本文介绍了HBase的体系架构，包括HMaster、RegionServer和ZooKeeper的主要功能。HMaster负责Region的分配和管理，RegionServer处理数据的读写操作，ZooKeeper维护集群状态并协调分布式系统的运行。文章还详细解释了Region、WAL预写日志、Block Cache读缓存和MemStore写缓存的作用。

MongoDB 是一个基于分布式文件存储的 NoSQL 数据库，提供了命令行客户端工具 mongoshell 和图形化工具 MongoDB Compass。mongoshell 可以进行数据查询和管理操作，而 MongoDB Compass 则支持可视化查询、聚合和数据分析。本文介绍了如何使用 mongoshell 连接 MongoDB 服务器、创建数据库和集合、插入数据以及配置命令提示符。同时，还展示了 MongoDB Compass 的主界面及其功能。

Redis 默认配置包含 16 个数据库，通过 `databases` 参数设置。每个数据库编号从 0 开始，默认连接 0 号数据库，可通过 `SELECT <dbid>` 切换。Redis 的核心存储结构包括 `dict`、`expires` 等字段，用于处理键值和过期行为。添加键时需指定数据库信息。视频讲解和代码示例详见内容。

在MySQL5.1版本之前，默认存储引擎为MyISAM。MyISAM管理非事务表，提供高速存储和检索，支持全文搜索。其特点包括不支持事务、表级锁定、读写互阻、仅缓存索引等。适用于读多、写少且对一致性要求不高的场景。示例代码展示了MyISAM存储引擎的基本操作。

MySQL 的存储引擎层负责数据的存储和提取，支持多种存储引擎，如 InnoDB、MyISAM 和 Memory。InnoDB 是最常用的存储引擎，从 MySQL 5.5.5 版本起成为默认引擎。Memory 存储引擎的数据仅存在于内存中，重启后数据会丢失。示例中创建了使用 Memory 引擎的 test3 表，并展示了数据在重启后消失的过程。

本文基于Redis 6.2版本，详细介绍了在CentOS 7 64位虚拟机环境中部署Redis的步骤。内容包括安装GCC编译器、创建安装目录、解压安装包、编译安装、配置文件修改、启动服务及验证等操作。视频讲解和相关图片帮助理解每一步骤。

本文介绍了在Linux系统上安装和部署MongoDB的详细步骤，包括安装依赖包、解压安装包、配置环境变量、创建数据目录及启动服务等。文中还提供了相关命令示例和注意事项，帮助用户顺利完成MongoDB的安装与配置。

Oracle数据库的核心在于其体系架构，主要包括数据库与实例、存储结构、进程结构和内存结构。数据库由物理文件组成，实例则是内存和进程的组合。存储结构分为逻辑和物理两部分，进程结构涉及多个后台进程如SMON、PMON、DBWn等，内存结构则包含SGA和PGA。掌握这些知识有助于更好地管理和优化Oracle数据库。

MySQL数据库安装完成后，可以通过命令脚本启动、查看状态、配置开机自启、查看自启列表及关闭数据库。本文提供了详细的操作步骤和示例代码，并附有视频讲解。

本文介绍了MySQL数据库服务器启动后的三种连接方式：本地连接、远程连接和安全连接。详细步骤包括使用root用户登录、修改密码、创建新用户、授权及配置SSL等。并附有视频讲解，帮助读者更好地理解和操作。

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MongoDB 是一个可移植的 NoSQL 数据库，支持跨平台运行。其逻辑存储结构包括数据库、集合和文档，而物理存储结构则由命名空间文件、数据文件和日志文件组成。视频讲解和示意图进一步解释了这些概念。

在数字化时代，API作为软件应用间通信的桥梁至关重要。本文探讨了PHP中适合API开发的主流框架，包括Laravel、Symfony、Lumen、Slim、Yii和Phalcon，分析了它们的特点和优势，帮助开发者选择合适的框架，提高开发效率、保证接口稳定性和安全性。