数据库操作三基石：DDL、DML、DQL 技术入门指南
本文围绕数据库操作核心语言 DDL、DML、DQL 展开入门讲解。DDL 作为 “结构建筑师”，通过CREATE（建库 / 表）、ALTER（修改表）、DROP（删除）等命令定义数据库结构；DML 作为 “数据管理员”，以INSERT（插入）、UPDATE（更新）、DELETE（删除）操作数据表记录，需搭配WHERE条件避免误操作；DQL 作为 “数据检索师”，通过SELECT结合WHERE、ORDER BY、LIMIT等子句实现数据查询与统计。三者相辅相成，是数据库操作的基础，使用时需注意 DDL 的不可撤销性、DML 的条件约束及 DQL 的效率优化，为数据库学习与实践奠定基础。
MongoDB索引知识全解析
MongoDB索引是提升查询性能的核心工具，通过构建B树数据结构，将全集合扫描（O(n)）优化为索引查找（O(log n)），显著提高响应速度。本文从索引类型、设计原则、性能调优及管理实践展开解析，助力数据库高效运行。
MongoDB常用命令小解析
MongoDB常用命令整理，涵盖数据库、集合、文档操作及索引管理、聚合查询、备份恢复等高级功能，助力高效数据库操作与管理。
MySqlday2
本内容主要涵盖SQL基础操作，包括数据库表的增删改查、字段修改、数据插入、更新与删除操作，以及复杂的查询语句示例。同时，还提供了完整的员工表结构设计及测试数据插入脚本，适用于MySQL数据库学习与实践。
Mysql基础学习day02
本课程为MySQL基础学习第二天内容，涵盖数据定义语言（DDL）的表查询、修改与删除操作，以及数据操作语言（DML）的增删改查功能。通过具体SQL语句与实例演示，帮助学习者掌握MySQL表结构操作及数据管理技巧。
向量嵌入的天花板与AI检索的模式更迭
本文提出突破传统“单向量嵌入+ANN”检索范式，构建多结构协同的下一代AI检索框架。通过多通道嵌入、组合键兜底、知识图推理、程序化计划与生成-校验闭环，实现高可信、可解释、可验证的智能检索，应对复杂任务中的信息漏检与推理难题，推动RAG迈向结构化、可编程的认知系统。
MongoDB 核心概念解析
MongoDB 是一款流行的 NoSQL 数据库，以 BSON 文档模型为核心，支持灵活数据结构、水平扩展与高效查询。本文解析其数据模型、存储机制、扩展架构及关键特性，助你掌握现代应用开发中处理非结构化数据的关键技术。