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2025年08月

2025年05月

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  • 回答了问题 2025-08-20

    如何利用 AI 提升数据库运维效率?

    自动化监控和预警利用机器学习算法分析数据库性能指标,自动识别异常行为基于历史数据预测潜在的性能问题,提前发出预警智能调整监控阈值,减少误报和漏报智能查询优化使用AI分析SQL查询模式,自动推荐索引优化方案识别低效查询并提供重写建议根据查询历史自动调整查询计划自动化容量规划预测数据库资源需求,包括存储、内存和CPU使用情况根据业务趋势自动扩展或收缩数据库资源智能分区和数据归档策略智能故障诊断和自愈利用AI快速识别和定位数据库故障根本原因基于知识库自动执行修复操作学习历史故障模式,提高未来问题解决效率安全和合规性管理使用AI检测异常访问模式,识别潜在安全威胁自动化数据分类和敏感数据保护智能审计和合规性检查自动化备份和恢复智能制定备份策略,平衡存储成本和恢复需求预测最佳备份时间窗口自动化灾难恢复流程
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  • 回答了问题 2025-05-07

    你印象最深的一道SQL题目是什么?

    在数据库管理和SQL查询优化方面,考虑到现代数据库的规模和复杂性,请设计一个查询,该查询需要同时考虑查询效率和数据一致性,针对如下业务场景: 假设有一个全球电商平台,维护一个庞大的订单数据库,包含数亿条记录。数据库中有两个主要表:orders 和 products。orders 表包含字段 order_id、product_id、customer_id、order_date、quantity 和 status(状态包括 'Pending', 'Shipped', 'Cancelled' 等)。products 表包含字段 product_id、product_name、price 和 stock_quantity。 请设计一个SQL查询,该查询能够: 找出最近30天内,每个产品的总销售额(即每个产品在此期间内的订单总价,考虑只有状态为 'Shipped' 的订单)。同时,确保查询在面对数亿条记录时仍能保持高效执行。
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