「PolarDB登顶TPC-C技术揭秘」系列硬核文章

「PolarDB登顶TPC-C技术揭秘」系列硬核文章

数据管理DMS支持托管Dify正式开始公测啦！实现Data+AI深度集成开发。提供一站式解决方案，通过DMS使用Dify具备无需登录Dify账号、精选模型、一站式服务等优势，简化开发流程，提升效率。

SelectDB 实现日志高效存储与实时分析，完成任务可领取积分、餐具套装/水杯/帆布包！

SQL server数据库数据故障： SQL server数据库被加密，无法使用。 数据库MDF、LDF、log日志文件名字被篡改。 数据库备份被加密，文件名字被篡改。

阿里云PolarDB云原生数据库在TPC-C基准测试中以20.55亿tpmC的成绩刷新世界纪录，单位成本仅0.8元人民币。PolarDB通过VotingDisk实现秒级故障切换，RPO=0，提供高可用性。PolarDB还推出国产轻量版，兼具高性能与低成本，满足多样化需求。

4月9日阿里云AI势能大会上，阿里云瑶池数据库发布重磅新品及一系列产品能力升级。「推理加速服务」Tair KVCache全新上线，实现KVCache动态分层存储，显著提高内存资源利用率，为大模型推理降本提速。

MongoDB数据库数据恢复环境： 一台Windows Server操作系统虚拟机上部署MongoDB数据库。 MongoDB数据库故障： 管理员在未关闭MongoDB服务的情况下拷贝数据库文件。将MongoDB数据库文件拷贝到其他分区后，对MongoDB数据库所在原分区进行了格式化操作。格式化完成后将数据库文件拷回原分区，并重新启动MongoDB服务。发现服务无法启动并报错。

在Spring Boot项目启动后执行特定代码的实际应用场景中，可通过实现`ApplicationRunner`或`CommandLineRunner`接口完成初始化操作，如系统常量或配置加载。两者均支持通过`@Order`注解控制执行顺序，值越小优先级越高。区别在于参数接收方式：`CommandLineRunner`使用字符串数组，而`ApplicationRunner`采用`ApplicationArguments`对象。注意，`@Order`仅影响Bean执行顺序，不影响加载顺序。

新榜业务以数据服务提升内容产业信息流通效率，其数据处理需求聚焦于跨平台实时数据融合处理、实时分析检索、批量更新效率三大维度。Lindorm通过多模超融合架构，提供检索分析一体化、多引擎数据共享，分布式弹性扩展等能力，成为支撑新榜内容服务的核心引擎，助力客户在内容生态竞争中持续领跑。

瑶池数据库的无感数据集成实现秒级同步，性能提升15%。借助AnalyticDB的Zero-ETL功能，快速搭建OLTP与OLAP同步链路，一站式管理数据分析。参与活动完成任务即可领取300社区积分，还有机会抽取红酒收纳箱、键盘鼠标垫、福禄寿淘公仔等好礼！

从 PolarDB 的高性能数据库服务到 AnalyticDB 的强大数据分析，阿里云提供的丰富产品矩阵为华鼎冷链科技构建了全面的解决方案，推动华鼎冷链科技从成本中心向效率中心转型。

本文介绍了Oracle闪回数据归档（Flashback Data Archive）的功能与实现方法。闪回数据归档可将表中的历史数据进行归档，支持全面的历史数据查询，引入了“Oracle Total Recall”概念。文中通过具体实战步骤演示了如何创建和启用闪回数据归档：包括创建表空间、数据归档，设置默认归档，授予用户权限，开启表的归档功能，并展示了误操作后如何通过归档恢复数据。最后通过执行计划验证了数据来源于归档。

Apache Doris 2.1.9 版本正式发布，欢迎使用~

阿里云PolarDB云原生数据库在TPC-C基准测试中以超越原记录2.5倍的性能登顶排行榜，实现每分钟20.55亿笔交易，单位成本仅0.8元人民币，刷新性能与性价比双纪录。此外，还介绍了国产轻量版PolarDB MySQL的推出，满足市场对高性价比的需求。

详细介绍 PolarDB 软硬协同的 I/O 链路技术

Oracle数据库的闪回事务查询（Flashback Transaction Query）是闪回版本查询的扩充，可用于审计或撤销已提交的事务。通过`flashback_transaction_query`视图，可生成还原特定事务的SQL语句。本文介绍了其基本概念，并通过实战演示如何使用该功能：从授权、开启UNDO数据增强，到创建测试表和事务，最后利用闪回查询撤销已提交的事务，验证数据恢复效果。附带视频讲解，帮助深入理解。

本文由首汽约车大数据负责人任智红在StarRocks年度峰会上的演讲整理而成，分享了StarRocks在企业内部的应用实践。文章详细介绍了StarRocks如何助力首汽约车实现精细化运营，涵盖运效诊断、供需平衡联动及自助多维分析等核心业务场景。通过引入StarRocks，公司实现了秒级数据处理与查询性能提升，大幅降低了开发和维护成本，推动了数据驱动的业务发展。未来，首汽约车计划进一步整合系统、拓展应用场景，并优化存算分离与资源隔离策略，持续提升数据处理效率与业务稳定性。

本文介绍了JavaScript中的惰性函数概念及其应用。由于浏览器兼容性问题，一个API在不同浏览器中的表现可能不同，通常需要通过if判断来处理。但每次都执行if判断效率低下，因此引入了惰性函数。惰性函数确保if分支只执行一次，后续直接调用支持的代码分支，提升性能。文中提供了两种实现方案：一是首次调用时重定义函数；二是声明时即指定适当函数。最后分析了惰性函数的优缺点，并总结其核心思想为“一次性搞定，避免重复工作”。

本文介绍了Oracle数据库的闪回删除（Flashback Drop）功能，该功能可从回收站恢复已删除的对象至删除前状态。文章详细讲解了回收站的工作原理及操作步骤，包括检查回收站功能是否开启、删除表、查看回收站内容以及使用闪回删除恢复数据等实战操作。通过具体示例，演示了如何恢复被删除的员工表及其数据，并处理同名表冲突问题。文末还附有视频讲解，帮助读者更直观地理解操作流程。

最好还是使用国内的接口测试软件，其实国内替换postman的软件有很多，这里我推荐使用yunedit-post这款接口测试工具来代替postman，因为它除了接口测试功能外，在动态参数的支持、后置处理执行sql语句等支持方面做得比较好。而且还有接口分享功能，可以生成接口文档给团队在线浏览。

云原生数据库PolarDB技术揭秘：Limitless集群和分布式扩展篇

近日，Navicat 家族迎来了一位全新成员 — Navicat for Snowflake。Snowflake 是一款基于云架构的现代数据仓库解决方案，以其弹性扩展、高性能和易用性著称。这次首发的Navicat for Snowflake 专为简化 Snowflake 数据库管理任务而精心打造。它凭借其直观、用户友好的界面，赋予用户在 Snowflake 环境中轻松管理、开发与分析数据的能力，极大提升了数据库操作的便捷性与高效性。

Oracle闪回数据库功能类似于“倒带按钮”，可快速将数据库恢复至 earlier 状态，无需还原备份。本文介绍了闪回数据库的使用方法及实战案例：包括设置归档模式、开启闪回功能、记录SCN号、执行误操作后的恢复步骤等。通过具体 SQL 操作演示了如何利用闪回数据库恢复被误删的用户数据。注意，使用此功能前需确保数据库为归档模式。

本文分享了京东物流在StarRocks存算分离架构上的实践与成果。通过将UData平台从存算一体升级为存算分离，显著提升了查询性能和资源利用率，同时大幅降低了存储成本（90%）和计算资源成本（30%）。文章详细介绍了存算分离的背景、部署方案、性能表现及优化措施，包括联邦查询、实时写入、Compaction调优等关键技术点。未来，京东物流将持续推动存算分离的应用拓展，并探索更多降本增效策略，如Stream Load任务合并与主动缓存管理。

本文介绍了Oracle数据库中的闪回表（Flashback Table）功能，它能够将表的数据快速恢复到特定时间点或系统改变号（SCN），无需备份。文章通过实战示例详细演示了如何使用闪回表恢复数据，包括授权、创建测试表、记录时间与SCN号、删除数据、启用行移动功能、执行闪回操作以及验证恢复结果等步骤。同时，还展示了如何通过触发器禁止插入操作，并在闪回过程中处理触发器的启用问题。文末附有视频讲解，帮助读者更好地理解闪回表的使用方法。

本文介绍了Oracle数据库的闪回版本查询（Flashback Version Query）功能，通过示例详细讲解了其使用方法。闪回版本查询可获取指定时间区间内行的不同版本，利用`versions between`子句实现。文中包含视频讲解，并通过创建测试表、插入数据及执行查询等步骤，演示如何获取历史版本信息和伪列详情，帮助用户深入了解该功能的实际应用。

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。

阿里云PolarDB云原生数据库在TPC-C基准测试中以20.55亿tpmC的成绩刷新世界纪录，展现卓越性能与性价比。其轻量版满足国产化需求，兼具高性能与低成本，适用于多种场景，推动数据库技术革新与发展。

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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。