阿里云DTS踩坑经验分享系列|SLS同步至ClickHouse集群
作为强大的日志服务引擎,SLS 积累了用户海量的数据。为了实现数据的自由流通,DTS 开发了以 SLS 为源的数据同步插件。目前,该插件已经支持将数据从 SLS 同步到 ClickHouse。通过这条高效的同步链路,客户不仅能够利用 SLS 卓越的数据采集和处理能力,还能够充分发挥 ClickHouse 在数据分析和查询性能方面的优势,帮助企业显著提高数据查询速度,同时有效降低存储成本,从而在数据驱动决策和资源优化配置上取得更大成效。
【赵渝强老师】部署MongoDB复制集
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。
云栖大会|多模+一体化,构建更高效的AI应用
在2024年云栖大会「NoSQL数据库」专场,多位知名企业和阿里云瑶池数据库团队的技术专家,共同分享了阿里云Lindorm、Tair、MongoDB和MyBase的最新进展与实践。Tair推出Serverless KV服务,解决性能瓶颈和运维难题;Lindorm助力AI和具身智能时代的多模数据处理;MongoDB云原生化提升开发效率;MyBase One打破云边界,提供云边端一体化服务。这些技术进展和最佳实践,展示了阿里云在NoSQL数据库领域的创新能力和广泛应用前景。
ClickHouse 在什么场景下才管用?
ClickHouse 是一款以速度快著称的分析型数据库,尤其在列式宽表遍历方面表现出色。然而,面对复杂查询和关联运算时,ClickHouse 的性能急剧下降,甚至无法执行某些任务。相比之下,esProc SPL 通过更简洁的 SPL 语法和强大的优化能力,在各种复杂场景下均表现出色,全面超越 ClickHouse。实际案例显示,esProc SPL 在处理大规模数据时,性能提升可达数十倍。
Apache Doris 2.0.15 版本发布
Apache Doris 2.0.15 版本已于 2024 年 9 月 30 日正式与大家见面,该版本提交了 157 个改进项以及问题修复,进一步提升了系统的性能及稳定性,欢迎大家下载体验。
云数据库的安全性如何保障?
云数据库的安全性可通过多种方式保障,包括多因素身份验证、基于角色的访问控制及最小权限原则,确保仅有授权用户能访问所需数据;采用SSL/TLS加密传输和存储数据,加强密钥管理,防止数据泄露;定期备份数据并进行异地存储与恢复演练,确保数据完整性;通过审计日志、实时监控及安全分析,及时发现并应对潜在威胁;利用防火墙、入侵检测系统和VPN保护网络安全;选择信誉良好的云服务提供商,确保数据隔离及定期安全更新。
mybatisplus一二级缓存
MyBatis-Plus 继承并优化了 MyBatis 的一级与二级缓存机制。一级缓存默认开启,作用于 SqlSession,适用于单次会话内的重复查询;二级缓存需手动开启,跨 SqlSession 共享,适合提升多用户并发性能。支持集成 Redis 等外部存储,增强缓存能力。
Java 对象模型现代化实践 基于 Spring Boot 与 MyBatis Plus 的实现方案深度解析
本文介绍了基于Spring Boot与MyBatis-Plus的Java对象模型现代化实践方案。采用Spring Boot 3.1.2作为基础框架,结合MyBatis-Plus 3.5.3.1进行数据访问层实现,使用Lombok简化PO对象,MapStruct处理对象转换。文章详细讲解了数据库设计、PO对象实现、DAO层构建、业务逻辑封装以及DTO/VO转换等核心环节,提供了一个完整的现代化Java对象模型实现案例。通过分层设计和对象转换,实现了业务逻辑与数据访问的解耦,提高了代码的可维护性和扩展性。
Java 21 与 Spring Boot 3.2 微服务开发从入门到精通实操指南
《Java 21与Spring Boot 3.2微服务开发实践》摘要: 本文基于Java 21和Spring Boot 3.2最新特性,通过完整代码示例展示了微服务开发全流程。主要内容包括:1) 使用Spring Initializr初始化项目,集成Web、JPA、H2等组件;2) 配置虚拟线程支持高并发;3) 采用记录类优化DTO设计;4) 实现JPA Repository与Stream API数据访问;5) 服务层整合虚拟线程异步处理和结构化并发;6) 构建RESTful API并使用Springdoc生成文档。文中特别演示了虚拟线程配置(@Async)和StructuredTaskSco
列表结构与树结构转换分析与工具类封装(java版)
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。
MyBatis篇-映射关系(1-1 1-n n-n)
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。
milvus-use教程 python
本项目参考vanna项目,获取数据库元数据和问题SQL对,存入Milvus向量数据库,并进行相似性检索。采用m3e-large嵌入模型,通过DatabaseManager类实现数据库连接持久化,MilvusVectorStore类封装了Milvus操作方法,如创建集合、添加数据和查询。项目提供init_collections、delete_collections等文件用于初始化、删除和管理集合。所用Milvus版本较新,API与vanna项目不兼容。 [项目地址](https://gitee.com/alpbeta/milvus-use)

一键部署Dify+DeepSeek On DMS,实现【联网搜索满血版】DeepSeek
一键部署 Dify + DeepSeek On DMS,开箱即用,VPC 部署,数据不出域更安全,结合夸克搜索,实现【联网搜索满血版】 DeepSeek,全方位融合阿里生态,一键开启企业 GenAI 时代。
Redis原理—4.核心原理摘要
Redis 是一个基于内存的高性能NoSQL数据库,支持分布式集群和持久化。其网络通信模型采用多路复用监听与文件事件机制,通过单线程串行化处理大量并发请求,确保高效运行。本文主要简单介绍了 Redis 的核心特性。

2025同城线下陪玩APP开发/电竞游戏平台搭建游戏陪玩APP源码/语音APP开发
线下陪玩约玩APP旨在满足现代人的社交、兴趣分享、专业指导及休闲娱乐需求。用户可通过平台结识新朋友、找到志同道合的伙伴,并享受高质量的陪玩服务。平台提供用户注册登录、陪玩师筛选与预约、实时沟通等功能,支持个性化游戏体验和高效匹配。

湖仓分析|浙江霖梓基于 Doris + Paimon 打造实时/离线一体化湖仓架构
浙江霖梓早期基于 Apache Doris 进行整体架构与表结构的重构,并基于湖仓一体和查询加速展开深度探索与实践,打造了 Doris + Paimon 的实时/离线一体化湖仓架构,实现查询提速 30 倍、资源成本节省 67% 等显著成效。

TiDB,金融级开源NewSQL
本文介绍了国内自研且开源的NewSQL数据库TiDB,它具备分布式强一致性事务、水平扩展、高可用等特性,几乎满足了对数据库的所有需求,堪称数据库中的“六边形战士”。文章回顾了数据库技术的发展历程,从人工管理阶段到文件系统阶段,再到现代的数据库系统阶段。最后,文章总结了TiDB的前景和挑战,指出虽然部署成本较高,但在特定行业和业务领域中具有巨大潜力。
探秘电商API:从测试到应用的深度解析与实战指南
电商API是电子商务背后的隐形引擎,支撑着从商品搜索、购物车更新到支付处理等各个环节的顺畅运行。它通过定义良好的接口,实现不同系统间的数据交互与功能集成,确保订单、库存和物流等信息的实时同步。RESTful、GraphQL和WebSocket等类型的API各自适用于不同的应用场景,满足多样化的需求。在测试方面,使用Postman、SoapUI和jMeter等工具进行全面的功能、性能和安全测试,确保API的稳定性和可靠性。未来,随着人工智能、大数据和物联网技术的发展,电商API将进一步智能化和标准化,为用户提供更个性化的购物体验,并推动电商行业的持续创新与进步。
在电商行业中 API 是什么意思?
在电商行业飞速发展的当下,API(应用程序编程接口)作为支撑各类应用高效运转的关键技术,扮演着不可或缺的角色。无论是商品展示、订单处理还是物流跟踪,API 都是连接不同系统和服务的桥梁。本文将详细阐述电商行业中 API 的概念、类型(如 RESTful、SOAP 和 GraphQL)、应用场景(如商品管理、订单处理、物流跟踪和数据分析),并通过代码示例展示其实际应用。掌握 API 知识,有助于电商从业者推动业务创新,在竞争中占据优势。

DMS+X构建Gen-AI时代的一站式Data+AI平台
DMS+X依托于OneMeta+OneOps,助力瑶池数据库用户实现在大模型时代下的Gen-AI能力,构建企业级一站式Data+AI数据管理平台
MySQL导入.sql文件后数据库乱码问题
本文分析了导入.sql文件后数据库备注出现乱码的原因,包括字符集不匹配、备注内容编码问题及MySQL版本或配置问题,并提供了详细的解决步骤,如检查和统一字符集设置、修改客户端连接方式、检查MySQL配置等,确保导入过程顺利。
Linux下ODBC与 南大通用GBase 8s数据库的无缝连接配置指南
本文详细介绍在Linux系统下配置GBase 8s数据库ODBC的过程,涵盖环境变量设置、ODBC配置文件编辑及连接测试等步骤。首先配置数据库环境变量如GBASEDBTDIR、PATH等,接着修改odbcinst.ini和odbc.ini文件,指定驱动路径、数据库名称等信息,最后通过catalog.c工具或isql命令验证ODBC连接是否成功。
如何使用PHP开发一个购物网站?
在数字化时代,线上购物日益重要。本文介绍如何使用PHP开发一个功能完善、用户友好的购物网站,涵盖需求分析、开发环境选择、数据库设计、前后端开发、用户认证、商品展示、购物车、订单管理、功能扩展及安全性能优化等环节,旨在提供全面的开发指南。
2024Mysql And Redis基础与进阶操作系列(4-2)作者——LJS[含MySQL非空、唯一性、PRIMARY KEY、自增列/自增约束举例说明等详解步骤及常见报错问题对应的解决方法]
24MySQL非空、唯一性、PRIMARY KEY、自增列/自增约束举例说明等详解步骤及常见报错问题对应的解决方法(4-2) 学不会你来砍我!!!
2024Mysql And Redis基础与进阶操作系列(4-1)作者——LJS[含MySQL非空、唯一性、PRIMARY KEY、自增列/自增约束举例说明等详解步骤及常见报错问题对应的解决方法]
24MySQL非空、唯一性、PRIMARY KEY、自增列/自增约束举例说明等详解步骤及常见报错问题对应的解决方法(4-1) 学不会你来砍我!!!
2024Mysql And Redis基础与进阶操作系列(2)作者——LJS[含MySQL登录;DDL;DML;举例说明;编码等详解步骤及常见报错问题对应的解决方法]
MySQL登录;DDL;DML;举例说明;编码等详解步骤及常见报错问题对应的解决方法
Java:如何确定编译和运行时类路径是否一致
类路径(Classpath)是JVM用于查找类文件的路径列表,对编译和运行Java程序至关重要。编译时通过`javac -classpath`指定,运行时通过`java -classpath`指定。IDE如Eclipse和IntelliJ IDEA也提供界面管理类路径。确保编译和运行时类路径一致,特别是外部库和项目内部类的路径设置。
C语言:数组名作为类型、作为地址、对数组名取地址的区别
在C语言中,数组名可以作为类型、地址和取地址使用。数组名本身代表数组的首地址,作为地址时可以直接使用;作为类型时,用于声明指针或函数参数;取地址时,使用取地址符 (&),得到的是整个数组的地址,类型为指向该类型的指针。

AnalyticDB PostgreSQL 版 Dify 部署和使用演示
阿里云云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL 版已完成和开源LLMOps平台Dify官方集成。
HTML5 Web Workers详解
HTML5 Web Workers 允许在后台线程中运行 JavaScript,实现复杂计算而不影响用户界面,提升应用性能。其主要特性包括并行处理、异步通信、独立作用域及多数据类型支持。通过创建和使用 Worker 文件,如 `worker.js`,可执行后台任务,并与主线程通过消息传递机制通信。适用于数据处理、图像处理、复杂计算及网络请求并行等场景。需要注意的是,Web Workers 在浏览器兼容性、安全性限制、调试及资源消耗方面需特别关注。合理利用 Web Workers 可显著增强 Web 应用的流畅度和响应速度。

一站式 Data Agent 搭建解决方案 —— Data Agent Platform(Dify on DMS)
数据管理DMS支持托管Dify,您可以在DMS实现Data+AI的深度集成开发。DMS提供了一站式解决方案,覆盖了从Notebook开发、数据处理、模型构建以及大模型应用开发的整个流程。其中,DMS采用Dify平台作为大模型应用开发的承载环境,助力企业智能化落地。

《Data Agent for Meta 产品发布》DMS Data Copilot 演示
《Data Agent for Meta 产品发布》产品文档:https://help.aliyun.com/zh/dms/data-copilot-new-version

《Data Agent for Analytics 产品发布》场景演示:本地数据集
《Data Agent for Analytics 产品发布》产品文档:https://www.aliyun.com/activity/database/data-agent

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