AnalyticDB PostgreSQL 版基于Neon架构隆重推出满足 AI 时代应用开发需求的Serverless版本，并且在这之上搭载了结构化分析、向量检索、BM25全文检索和图检索，通过一套引擎满足 AI 应用丰富的数据诉求，支持MCP和OpenAI协议，为企业全面拥抱 AI 配备了数据存储、分析和应用的 “关键” 能力，帮助企业火箭式启动跑赢时代。

Tair KVCache 是阿里云推出的面向大语言模型推理场景的缓存加速服务，基于分布式内存池化和分级缓存体系，解决显存墙与带宽瓶颈问题。为万亿参数模型的高效推理提供技术保障，推动 AI 算力进化与规模化应用。

在淘宝电商竞争激烈的环境中，掌握实用运营技巧是成功的关键。本文深入剖析了淘宝电商运营的五大核心策略：精准市场定位与选品、引人入胜的店铺装修、优质客户服务、灵活营销推广及数据驱动决策。通过这些技巧，你可以在淘宝平台上打造独具魅力的店铺，吸引更多流量和客户，实现销售业绩稳步增长，最终脱颖而出，成为知名品牌。

本文介绍了MySQL中常用的IF、SUM等函数及其用法，通过具体示例展示了如何利用这些函数进行条件判断、数值计算以及复杂查询。同时，文章还提到了CASE WHEN语句和其他常用函数，如COUNT、AVG、MAX/MIN等，强调了它们在数据统计分析、数据清洗和报表生成中的重要性。

Dify 是一款开源的 Agent 应用开发平台，结合后端即服务与 Agentic 工作流，支持快速构建生产级 AI 应用。无论技术背景如何，用户都能轻松参与 AI 项目与数据管理，开发企业级应用。

云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版重磅推出Supabase托管版本

摘要：Java中嵌入浏览器可通过多种技术实现：1) JCEF框架利用Chromium内核，适合复杂网页；2) JEditorPane组件支持简单HTML显示，但功能有限；3) DJNativeSwing-SWT可内嵌浏览器，需特定内核支持；4) JavaFX WebView结合Swing可完美支持现代网页技术。每种方案各有特点，开发者需根据项目需求选择合适方法，如JCEF适合高性能要求，JEditorPane适合简单展示。（149字）

本文分析了C#程序操作Sql Server数据库时偶发的不返回、不抛异常问题，并提出了解决思路。首先解析了一个执行存储过程的函数`ExecuteProcedure`，其功能是调用存储过程并返回影响行数。针对代码执行被阻塞但无异常的情况，文章总结了可能原因，如死锁、无限循环或网络问题等。随后提供了多种解决方案：1) 增加日志定位问题；2) 使用异步操作提升响应性；3) 设置超时机制避免阻塞；4) 利用线程池分离主线程；5) 通过信号量同步线程；6) 监控数据库连接状态确保可用性。这些方法可有效应对数据库操作中的潜在问题，保障程序稳定性。

Spring Boot 3.x于2022年11月发布，带来了诸多重大更新。主要改进包括：最低要求Java 17，整合Jakarta EE 9，优化实例化和配置支持，基于Spring Framework 6.x，引入AOT编译，增强GraalVM原生映像支持，改进日志管理和集成测试，提供更详细的Actuator监控功能，以及对Spring Cloud的兼容性更新。这些变化为现代云原生应用开发提供了更强支持。

在电子商务中，SKU（库存量单位）用于区分商品的不同规格、颜色、尺寸等属性，是精细化管理的基础。本文深入探讨淘宝商品SKU信息API接口，介绍其功能特点、使用方法及应用场景，并提供Python代码示例。该API支持实时更新、多维度筛选，帮助开发者获取全面的SKU信息，优化库存管理、订单处理和销售数据分析，提升运营效率与市场竞争力。

本文记录了作者在配置Spring Boot项目中的拦截器时遇到的问题。通过复制和修改其他项目的拦截器代码，但发现拦截器始终不生效。最终发现问题出在`WebConfig.java`中配置路径模式的方式上，即在已设置`context-path`的情况下，不应再使用`addPathPatterns(contextPath + "/**")`。文章提供了详细的配置文件和代码示例，帮助读者理解并避免类似问题。

在数据库查询中，经常需要处理包含空值（NULL）的数据列

性能、成本、弹性，是客户实际使用数据库过程中关注的三个重要方面。RDS业界率先推出的高性能云盘（原通用云盘），是PaaS层和IaaS层的深度融合的技术最佳实践，通过使用不同的存储介质，为客户提供同时满足低成本、低延迟、高持久性的体验。

MySQL 8.4 配置SSL组复制(八个步骤)

本文深入探讨了PostgreSQL中CTE（公共表表达式）与子查询的选择对SQL性能的影响。通过分析两者底层机制，揭示CTE的物化特性及子查询的优化融合优势，并结合多场景案例对比执行效率。最终给出决策指南，帮助开发者根据数据量、引用次数和复杂度选择最优方案，同时提供高级优化技巧和版本演进建议，助力SQL性能调优。

MySQL主从复制 作用、原理—主库线程、I/O线程、SQL线程；主从同步要求，主从延迟原因及解决方案；数据一致性，异步复制、半同步复制、组复制

本文介绍了 1688 商品详情接口常见的错误码及其解决方法，包括 401（未授权）、403（禁止访问）、404（未找到）、429（请求过多）和 500/502/504（服务器错误），帮助开发者快速定位并解决问题。

【10月更文挑战第2天】开发者如何使用阿里云Redis

小红书笔记视频详情接口（smallredbook.item_get_video）提供视频元数据、内容解析、用户画像及电商赋能能力，支持商品监控、推荐优化等场景。合规调用可提升内容营销效果。

30而立

Windows程序的数字签名证书申请流程包括：准备企业资料（营业执照、税务登记证等），提交申请表及企业资料。经过初审、实名认证和二审后，等待1-5个工作日审核结果。审核通过后，CA机构颁发证书并通过邮件或邮寄方式发送。收到证书后按指南安装并使用签名工具对程序进行数字签名，确保软件完整性和可信度。注意证书有效期、管理和兼容性问题。

本文详细介绍了南大通用GBase 8s V8.8 数据中四个关键的JDBC字符集参数：CLIENT_LOCALE、DB_LOCALE、NEWCODESET和NEWLOCALE，涵盖它们的功能、配置方法及其在数据库操作中的作用，旨在帮助开发者和数据库管理员提升数据处理的效率与准确性。

在资源受限的情况下，为了实现MongoDB的高可用性，本文探讨了两种在两台服务器上部署MongoDB的方案。方案一是通过主备身份轮换，即一台服务器作为主节点，另一台同时部署备节点和仲裁节点；方案二是利用`priority`设置实现自动主备切换。两者相比，方案二自动化程度更高，适合追求快速故障恢复的场景，而方案一则提供了更多的手动控制选项。文章最后对比了这两种方案与标准三节点副本集的优缺点，指出三节点方案在高可用性和数据一致性方面表现更佳。

在当今这个数字化时代，信息如同血液般在无数个系统、应用和设备之间流淌，而这一切高效、无缝的交互背后，离不开一个至关重要的技术组件——API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）。API作为数字世界的桥梁，不仅连接了不同的软件系统，还推动了数据共享、业务自动化以及创新服务的不断涌现。本文将深入探讨API的定义、作用、发展历程、关键技术、应用场景以及未来趋势，旨在揭示API在数字化转型中的核心价值和无限潜力。

本方案将大模型与MySQL运维深度融合，构建智能诊断、SQL优化与知识更新的自动化系统。通过知识库建设、大模型调用策略、MCP Server开发及监控闭环设计，全面提升数据库运维效率与准确性，实现从人工经验到智能决策的跃迁。

MongoDB 8.0 在性能优化、工作负载管理、数据库扩展、安全性增强及向量搜索能力等方面实现了多项突破。新版本大幅提升主从复制效率，降低延迟，并支持灵活的分片迁移与在线重分片。同时，新增 query shape 和持久化索引过滤器功能，帮助用户精细化管理高并发场景。此外，社区版引入全文与向量搜索，助力 AI 应用开发。阿里云作为国内首家支持 MongoDB 8.0 的厂商，提供高可用、弹性扩展和智能运维等云原生特性，满足多样化业务需求。

Qwen3 + AnalyticDB+Dify on DMS 私有部署指导⽂档

MVC、MVP 和 MVVM 是三种常见的软件架构模式，用于分离用户界面和业务逻辑。MVC（Model-View-Controller）通过模型、视图和控制器分离数据、界面和控制逻辑；MVP（Model-View-Presenter）将控制逻辑移到 Presenter 中，减少视图的负担；MVVM（Model-View-ViewModel）通过数据绑定机制进一步解耦视图和模型，提高代码的可维护性和测试性。

在安装SQL Server时，用户可能会遇到安装程序规则错误的问题，这些错误通常与系统配置、权限设置、依赖项缺失或版本不兼容等因素有关

聚合数据行情API，指的是一个接口即可提供多个不同交易品种的行情数据查询，这种接口，可以让你同时查询A股、美股、外汇等多种资产的行情数据。

近日，阿里云数据管理DMS发布 开源DMS MCP Server，支持RDS、PolarDB、OLAP、NoSQL等40+主流数据源连接的多云通用数据MCP Server，一站式解决跨源数据安全访问。点击访问开源DMS MCP Server GitHub地址：https://github.com/aliyun/alibabacloud-dms-mcp-server

在生成式AI的浪潮中，数据的重要性日益凸显。大模型在实际业务场景的落地过程中，必须有海量数据的支撑：经过训练、推理和分析等一系列复杂的数据处理过程，才能最终产生业务价值。事实上，大模型本身就是数据处理后的产物，以数据驱动的决策与创新需要通过更智能的平台解决数据多模处理、实时分析等问题，这正是以阿里云为代表的企业推动 “Data+AI”融合战略的核心动因。

Hive是基于HDFS的数据仓库，支持SQL查询。其数据模型包括内部表、外部表、分区表、临时表和桶表。本文介绍了如何创建和使用内部表和外部表，提供了详细的步骤和示例代码，并附有视频讲解。

Redis数据结构——List类型全面解析：存储多个有序的字符串，列表中每个字符串成为元素 Eelement，最多可以存储 2^32-1 个元素。可对列表两端插入（push）和弹出（pop）、获取指定范围的元素列表等，常见命令。 底层数据结构：3.2版本之前，底层采用**压缩链表ZipList**和**双向链表LinkedList**；3.2版本之后，底层数据结构为**快速链表QuickList** 列表是一种比较灵活的数据结构，可以充当栈、队列、阻塞队列，在实际开发中有很多应用场景。

在数据库管理中，有时需要同时对多个表进行更新操作，以满足复杂的业务需求或数据一致性要求

在数据库管理和优化过程中，了解SQL查询操作的耗时是至关重要的

在SQL查询中，COUNT函数是一个非常常用的聚合函数，用于计算表中满足特定条件的记录数

本文介绍了幂等性原则及其在程序中的应用。首先定义了幂等性，即无论执行多少次，结果不变的特性，并区分了幂等与非幂等操作。接着详细探讨了实现幂等性的策略，如使用唯一标识符、幂等性标记字段、乐观锁版本控制等。最后，通过Java示例展示了如何实现无状态幂等操作，并强调了幂等性在分布式系统和高并发场景下的重要性。