报名参与活动并邀请新客下单，最高可享45%推广返利+18.8万额外活动奖励！

Redis提供move、dump+restore和migrate三种方式实现数据迁移。move用于库内迁移，dump+restore跨实例传输，migrate则原子性地完成键的迁移与删除，支持多键批量操作，提升效率。

DMS Airflow 是基于 Apache Airflow 构建的企业级数据工作流编排平台，通过深度集成阿里云 DMS（Data Management Service）系统的各项能力，为数据团队提供了强大的工作流调度、监控和管理能力。本文将从 Airflow 的高级编排能力、DMS 集成的特殊能力，以及 DMS Airflow 的使用示例三个方面，全面介绍 DMS Airflow 的技术架构与实践应用。

WebStorm 2025.1 是 JetBrains 推出的专业前端 IDE，全面支持 JS/TS 及主流框架，智能补全、重构与调试能力升级，新增 AI 辅助编码、性能分析工具，大幅提升开发效率与代码质量。

立即参会！

阿里云PolarDB+用友BIP超级版正在定义中国企业的数智化新标准。这不是一次简单的“替换”或“迁移”，而是一场关于数据实时性、架构弹性与生态开放性的系统性升级。打破了传统商业软件的封闭环境，可以互相印证，共同发展，也能拥有实时财务关账能力，敏捷供应链响应，数据驱动的智能运营。

Java线程池通过复用线程提升多线程效率，减少资源开销。本文详解ExecutorService、ThreadPoolExecutor等核心API，结合Runnable与Callable任务示例，演示线程池创建、任务提交、结果获取及关闭流程，并强调自定义线程池的必要性与最佳实践。

StarRocks 4.0 已正式发布！这一版本带来了多项关键升级。接下来，我们将以每周一篇的节奏，逐一解析 4.0 的核心新特性。 在多引擎协同访问同一数据湖的场景下，如何实现安全、统一且可审计的权限管理，是 Lakehouse 架构演进中的一项关键挑战。StarRocks 4.0 联合 Apache Iceberg，借助 REST Catalog 的统一治理能力与 JWT 身份认证、临时凭证机制（Vended Credential），为多引擎湖仓架构提供了一种全新的安全访问方式。

redis的导出和导入，有可视化工具，也有命令行工具，这里，我们当然是要选可视化工具，命令行工具安装也麻烦，使用也麻烦，直接pass掉。 这里我是推荐使用yunedit-redis来做导出和导入，其一是因为它的导出和导入非常类型，可以导出整库、还可以导出单个db，还可以只导出几个key、甚至可以使用它的自定义导出功能根据正侧表达式导出符合规则的key的数据

Everything是一款毫秒级响应的轻量级文件搜索工具，直接读取NTFS文件系统MFT，无需建库索引，安装包仅1.7MB，资源占用极低。输入关键词即可瞬间定位电脑中的文件与文件夹，支持快速筛选与浏览，大幅提升文件查找效率。

快上车～

政采云平台作为政府采购数字化的创新典范，集监管、交易、服务于一体，经过近九年的发展，已成为行业内服务范围最广、用户数量最多、交易最活跃、监管产品最丰富的跨区域、跨层级、跨领域的一体化采购云服务平台，日均处理海量高并发数据。Hadoop 作为早期构建大规模数据平台的基石，为政采云平台打开了低成本处理海量非结构化、半结构化数据的可能。然而，伴随业务激增、复杂分析需求及严苛的时效要求，曾经“功臣”的局限性和沉重包袱日益凸显，逐渐成为数据价值释放的“枷锁”。

在数字经济时代，数据已成为关键生产要素。本文提出“数据资产运营框架”，涵盖价值路径、战略体系与基础支撑，推动数据从资源到资本的跃迁，助力企业实现数字化转型与价值创新。

企业数字化转型中，数据治理常陷入业务、IT与数据团队相互推诿的“三国杀”。根源并非技术问题，而是责任不清、机制缺失与协作文化错位。需构建“三层架构”、明确RACI责任矩阵，推动业务主导、技术支撑、数据协同的共治体系，通过规则三件套、双语专员、问题日志等工具落地，实现从“甩锅”到“共建”的转变。

体育直播比分网站看似前景广阔，实则技术、数据、合规坑点多。需重视实时性架构、稳定数据源、用户体验与差异化内容，并规避版权风险。建议从MVP起步，验证模式后再深耕，四步并行方能长远发展。

数据空间不仅是技术架构的革新，更是一场关于信任机制、协作模式与价值分配的深刻变革。它既是技术平台，也是信任生态，更是国家战略基础设施。 未来，随着人工智能、物联网、边缘计算等技术的发展，数据的规模与复杂性将持续增长。唯有构建安全、可信、高效的数据流通网络，才能释放数据的“倍增效应”，驱动经济社会的全面智能化转型。

与MongoDB的合作已迈入全新阶段

本文深度解析苏宁全品类O2O搜索接口核心技术，涵盖智能分轨引擎、库存联动系统与高并发架构设计，解决多品类参数识别、线上线下库存不一致等痛点，助力电商搜索精准化与实时化。

全面解析 4.0 的核心特性，文末还有 1024 特别福利等你来领 🎁

本文深度解析苏宁全品类O2O搜索接口核心技术，涵盖智能分轨引擎、库存联动系统与高并发架构设计，解决多品类参数识别、线上线下库存同步等电商搜索痛点，助力构建高效精准的现代电商搜索体系。

中文网开发的SQLite拓展基于开源项目，支持数据库创建、增删改查等操作，查询结果优化为标准二维列表，提供导入导出功能，适用于AppInventor开发，不支持中文库名表名。

阿里云DAS与DTS推出覆盖数据跨境、实时脱敏、加密保护、合规审计的一站式安全解决方案，助力企业高效应对全球合规风险。

AI上下文工程是优化大模型交互的系统化框架，通过管理指令、记忆、知识库等上下文要素，解决信息缺失、长度溢出与上下文失效等问题。依托AnalyticDB等技术，实现上下文的采集、存储、组装与调度，提升AI Agent的准确性与协同效率，助力企业构建高效、稳定的智能应用。

2025云栖大会“AI时代的数据库变革”专场，阿里云瑶池联合B站、小鹏、NVIDIA等分享Data+AI融合实践，发布PolarDB湖库一体化、ApsaraDB Agent等创新成果，全面展现数据库在多模态、智能体、具身智能等场景的技术演进与落地。

AI浪潮下的NoSQL演进：下一代数据库的破局之道

跨境电商API开发常陷合规、多语言、限流等坑。本文详解从国际合规（GDPR/CCPA）到参数优化、数据结构化及区域化搜索的全链路方案，附Python代码模板与缓存重试架构，助力提升调用成功率至99%+，精准询盘增长42%。

阿里云PolarDB PostgreSQL版创新融合DuckDB向量化引擎，推出IMCI列存索引，实现HTAP一体化。支持实时交易与复杂分析并行，查询性能提升60-100倍，兼容PG生态，秒级数据同步，助力企业高效挖掘数据价值。

阿里云PolarDB on ENS是基于边缘节点服务的云原生数据库，融合“端-边-云”架构，提供低延迟、高可用的分布式数据库能力，兼容MySQL与Redis协议，支持一写多读、无锁备份、弹性扩缩容，满足车联网、工业物联网、城市大脑及数据合规等场景的本地化、实时性需求。

VibeCoding是由AI驱动的编程新范式，开发者通过自然语言描述需求，由AI完成全栈开发。结合Qoder与PolarDB Supabase MCP Server，可弥补AI对后端环境缺失的短板，实现高效、精准的前后端一体化应用构建，显著降低开发门槛，提升开发效率。

本文介绍如何在 AskTable 中连接并管理数据源，支持 20+ 数据库与文件类型。通过配置字段语义、AI搜索与脱敏加密，提升分析准确率与安全性，为智能问数打下坚实“数据地基”。

ADB Analytic Agent助力广告营销智能化，融合异动与归因分析，支持自然语言输入、多源数据对接及场景模板化，实现从数据获取到洞察报告的自动化生成，提升分析效率与精度，推动数据驱动决策。

与云服务器ECS一样，关系型数据库RDS也是很多用户上云必买的热门云产品之一，阿里云的云数据库RDS主要包含RDS MySQL、RDS SQL Server、RDS PostgreSQL、RDS MariaDB等几个关系型数据库，并且提供了容灾、备份、恢复、监控、迁移等方面的全套解决方案，帮助您解决数据库运维的烦恼。本文为大家介绍阿里云的云数据库 RDS主要产品及计费方式、收费标准以及活动等相关情况，以供参考。

本文详解淘宝、京东、拼多多、1688、唯品会五大电商平台商品详情页的数据解析逻辑，涵盖价格、SKU、库存、供应商等核心字段提取，针对各平台动态渲染、字体加密、API调用、反爬机制等难点提供完整代码与应对策略，助力开发者高效实现电商数据采集与分析。

瑶池数据库：从云原生数据底座向“AI就绪”的多模态数据底座演进

Umi-OCR是一款开源免费、支持离线运行的高精度OCR文字识别工具，基于深度学习技术，可快速识别中文、英文、日文等多种语言。无需联网，保护隐私，适用于Windows和Linux系统，解压即用，操作简便，是处理图片转文本的理想选择。

AskTable 是一款以 Table 为核心的数据 AI 基础设施。它通过标准化 API、SDK、iFrame 与智能体协议（MCP），让 AI 能直接理解、查询和分析表格数据，轻松嵌入企业现有系统。 AskTable 提供从数据接入、语义分析到可视化生成的完整能力，可无缝集成至网页、移动端、钉钉、企业微信或 Dify/HiAgent 等智能体平台。

数据库并发访问时易引发数据不一致问题。如客户端读取到未提交的事务数据，可能导致“脏读”。MySQL通过四种事务隔离级别（读未提交、读已提交、可重复读、可序列化）控制并发行为，默认为“可重复读”，以平衡性能与数据一致性。

针对数据库、表单和数据行的增删改，没有涉及到sql真正的用途也就是查询，sql提供的查询语句的关键字占 sql 语言的一半之多，查询语句还是得单拿出来讲，不然太多了。 因为没有涉及到查询，所以sql的新增和修改都是很笼统的做法，drop、alter drop、delete这些很容易，逻辑性也不强，再次说明sql的真正精髓在于查询，不然为啥叫做结构化查询语言

查询语句在sql中占了挺大一部分篇幅，因为在数据库中使用查询语句的次数远多于更新与删除命令。而查询语句比起其他语句要更加的复杂，可因为sql是数据库不可或缺的一部分，所以即使不懂，也必须得弄懂，以上。

本文详解淘宝拍立淘接口（taobao.picture.search）实战技巧，涵盖图像预处理、识别优化、签名生成与供应链数据联动，结合代码示例解析高频坑点，如Base64格式错误、限流处理、分页失效等，助开发者提升识别率至85%以上，高效对接电商选品与供应链系统。

Java是跨平台、面向对象的编程语言，广泛用于企业开发、Android应用等。本教程涵盖环境搭建、基础语法、流程控制、面向对象、集合与异常处理，助你快速入门并编写简单程序，为进一步深入学习打下坚实基础。

深耕B2B电商十余年，亲历1688拍立淘接口20+坑：从图像预处理、权限申请到工厂排序。本文详解核心参数、实战代码及多图验证、定制方案生成等高级技巧，助你实现“看图找厂”精准匹配，附可运行代码，新手也能少走两年弯路。

因此，我推荐使用成熟的redis增删查改客户端来管理redis的数据，我平时是使用yunedit-redis来管理redis的数据。 因为yunedit-redis不单提供了增删查改的能力，它还能提供了导出导入功能，这对于多云数据迁移十分重要，比如本地redis实例的数据，迁移到阿里云上来。