6 月 14 日，由 Apache Doris 社区、飞轮科技、阿里云联合发起的湖仓数智融合、AI 洞见未来：Apache Doris x 阿里云 SelectDB 联合 Meetup 将在上海·汇付天下总部大楼正式开启，邀您一同探索 AI 与数据分析的融合实践！

从 BigQuery 到开放数据湖，区块链情报公司 TRM Labs 的数据平台演进实践

本内容聚焦Java 17及最新技术趋势，通过实例解析Java集合框架的高级用法与性能优化。涵盖Record类简化数据模型、集合工厂方法创建不可变集合、HashMap初始容量调优、ConcurrentHashMap高效并发处理、Stream API复杂数据操作与并行流、TreeMap自定义排序等核心知识点。同时引入JMH微基准测试与VisualVM工具分析性能，总结现代集合框架最佳实践，如泛型使用、合适集合类型选择及线程安全策略。结合实际案例，助你深入掌握Java集合框架的高效应用与优化技巧。

本文深入解析Java集合框架，涵盖基础概念、常见集合类型及HashMap的底层数据结构与源码实现。从Collection、Map到Iterator接口，逐一剖析其特性与应用场景。重点解读HashMap在JDK1.7与1.8中的数据结构演变，包括数组+链表+红黑树优化，以及put方法和扩容机制的实现细节。结合订单管理与用户权限管理等实际案例，展示集合框架的应用价值，助你全面掌握相关知识，轻松应对面试与开发需求。

这份资料汇总了120道Java校招面试题目及其详细答案，涵盖Java基础、JVM原理、多线程、数据类型、方法重载与覆盖等多个核心知识点。通过实例代码解析，帮助求职者深入理解Java编程精髓，为校招面试做好充分准备。无论是初学者还是进阶开发者，都能从中受益，提升技术实力和面试成功率。附带的资源链接提供了更多学习材料，助力高效备考。

本周精选聚焦数据库迁移训练营、快速连接云数据库RDS训练营及智能多模态搜索解决方案。为用户提供模拟教程与实战演练，学习RDS MySQL实例连接与数据管理技能，助力企业智能化发展。每周解锁数据库实战新场景，抓紧时间，精彩不容错过！

本文介绍了HBase的存储结构，包括逻辑与物理存储结构。物理存储主要涉及StoreFile、HFile和HLog日志。HFile是HBase数据存储的核心格式，包含Data块、Meta块、File Info块等六部分，支持压缩以优化存储。HLog（预写日志）记录数据变更，确保数据可靠性，并在Region Server故障时用于恢复。最后，文章详细描述了HBase的写数据流程：先写入WAL日志，再写入MemStore，最终通过Flush操作将数据持久化到HFile中。

HBase的逻辑存储结构包括命名空间、表和列族。命名空间类似关系型数据库中的数据库，用于逻辑划分和隔离数据；表以RowKey组织数据并按字典序排列，分为多个Region实现分布式存储；列族包含列且无需预先定义，由MemStore缓存写入数据，定期刷新生成Store File。文章通过视频和代码示例详细讲解了各部分的操作与功能。

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OceanBase数据库支持两种部署架构：无共享（Shared-Nothing，SN）模式和共享存储（Shared-Storage，SS）模式。SN模式下，各节点对等，具备高扩展性、可用性和性能，运行于普通PC服务器集群；SS模式采用存算分离架构，租户数据存储在共享对象存储上，本地缓存热点数据。两种模式均支持高可用与多副本一致性，适用于不同业务场景。

在中企出海的时代浪潮中，瑶池数据库正凭借其技术创新、场景化解决方案、智能化能力、全球化布局，成为企业跨越挑战、构建全球竞争力的关键伙伴；同时也以硬核的技术实力证明了中国数据库的国际竞争力。

HBase是一种基于BigTable思想的列式存储NoSQL数据库，适合数据分析与处理。其主从架构包含HBase HMaster、Region Server和ZooKeeper。HMaster负责Region分配及表管理；Region Server执行数据读写操作，并包含WAL预写日志、Block Cache读缓存和MemStore写缓存；ZooKeeper维护集群状态并协调分布式系统工作。通过视频讲解与架构图示，详细解析各组件功能与协作机制。

MongoDB 8.0 在性能优化、工作负载管理、数据库扩展、安全性增强及向量搜索能力等方面实现了多项突破。新版本大幅提升主从复制效率，降低延迟，并支持灵活的分片迁移与在线重分片。同时，新增 query shape 和持久化索引过滤器功能，帮助用户精细化管理高并发场景。此外，社区版引入全文与向量搜索，助力 AI 应用开发。阿里云作为国内首家支持 MongoDB 8.0 的厂商，提供高可用、弹性扩展和智能运维等云原生特性，满足多样化业务需求。

本文介绍了阿里集团A+流量分析平台的日志查询优化方案，针对万亿级日志数据的写入与查询挑战，提出基于Flink、Paimon和StarRocks的技术架构。通过Paimon存储日志数据，结合StarRocks高效计算能力，实现秒级查询性能。具体包括分桶表设计、数据缓存优化及文件大小控制等措施，解决高并发、大数据量下的查询效率问题。最终，日志查询耗时从分钟级降至秒级，显著提升业务响应速度，并为未来更低存储成本、更高性能及更多业务场景覆盖奠定基础。

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本文详细介绍了MySQL数据库备份与恢复的多种方式，包括物理备份与逻辑备份的概念及区别、全量备份、增量备份和差异备份的特点，以及热备份与冷备份的适用场景与优缺点。通过图文结合的方式，并辅以视频讲解，帮助读者全面了解MySQL备份策略及其工具选择，为实际操作提供理论支持。

《OceanBase数据库从零开始：MySQL模式》是一门包含11章的课程，涵盖OceanBase分布式数据库的核心内容。从体系架构、安装部署到租户管理、用户安全，再到数据库对象操作、事务与锁机制，以及应用程序开发、备份恢复、数据迁移等方面进行详细讲解。此外，还涉及连接路由管理和监控诊断等高级主题，帮助学员全面掌握OceanBase数据库的使用与管理。

本文介绍了阿里云PolarDB for AI在游戏、制造和广告行业的应用案例。PolarDB for AI具备一站式AI服务、强隐私保护及简单开发的优势，打破数据库与业务间的壁垒，为企业数字化转型提供高效支持。

阿里云RDS MySQL提供高性能本地盘与高性能云盘等存储方案，满足用户大容量、低延迟需求。高性能本地盘单盘最大16TB，IO延时微秒级；高性能云盘兼容ESSD特性，支持IO性能突发、BPE及16K原子写等能力。此外，阿里云还提供免费动手体验教程，帮助用户直观感受云数据库 RDS 存储性能表现。

“通过引入AnalyticDB，我们在复杂数据查询和实时同步方面取得了显著突破，其分布式、弹性与云计算的优势得以充分体现，帮助企业快速响应业务变化，实现降本增效。AnalyticDB的卓越表现保障了保险极客数据服务的品质和效率。”

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在阿里云购买RDS实例时，可能会遇到“SLR未授权”的报错。解决方法如下：1. 使用主账号登录控制台以确保权限充足；2. 在RDS购买页面选择正确的地域、引擎和产品系列，触发授权弹窗；3. 确认授权即可解决问题，若出现前端Bug导致报错，刷新页面即可。建议优先使用主账号避免RAM子账号权限配置复杂的问题。

Apache Doris 是全球领先的开源实时数据仓库，已被 5000+ 中大型企业广泛应用。为解决传统客户端工具在功能、成本及适配性上的不足，飞轮科技推出专为 Apache Doris 打造的可视化工具 SelectDB Studio。它提供 Desktop 和 Server 两个版本，支持永久免费使用，具备多数据源连接、SQL 编辑器、Profile 分析、日志检索、查询审计和权限管理等核心功能，深度集成 Apache Doris 的联邦查询与湖仓一体分析能力。未来还将新增数据导入与迁移功能，助力用户高效开发与管理数据。

本文介绍了MySQL查询优化分析的常用方法EXPLAIN、Optimizer Trace、Profiling和常用监控指标。

本文介绍了StarRocks社区的最新动态，包括版本更新、应用工具、文档改进及精选内容。3.4.3版本新增Lambda表达式支持与JSON数据处理优化；运维工具有助于集群监控与权限管理；文档体验和功能描述得到提升。此外，还分享了多篇技术文章与视频教程，涵盖OLAP引擎实践、查询优化器解析等内容。本月启动了2025布道师计划，鼓励开发者参与社区共建，并公布了新晋Contributor名单。通过这些努力，StarRocks持续提升性能与用户体验。

StarRocks 突破一万星🌟啦！🎉感谢与我们一同见证这一历史时刻的伙伴们。 从“极速统一 OLAP”到“Lakehouse is All You Need”，三年间，我们见证了 StarRocks 功能的飞速进化与迭代，也见证了社区的茁壮成长。越来越多的用户在不同场景中使用 StarRocks，与我们一起“升级打怪”不断解锁数据背后的业务价值。 如今，StarRocks 即将开启全新副本！你准备好迎接 AI 时代带来的进阶挑战了吗？ 快用你的 Star 🌟为 Rocky 的下一段冒险之旅点亮前行之路吧！👉 https://github.com/StarRocks/starrocks

Memcached支持两种客户端路由算法：求余数Hash算法和一致性Hash算法。求余数Hash算法通过键值对服务器数量取模分配数据，虽分布均匀但扩容缩容时易丢失数据。一致性Hash算法则通过哈希环减少数据丢失，仅影响故障节点相关数据，在集群扩容或节点宕机时表现更优。

StarRocks MCP Server 提供通用接口，使大模型如 Claude、OpenAI 等能标准化访问 StarRocks 数据库。开发者无需开发专属插件或复杂接口，模型可直接执行 SQL 查询并探索数据库内容。其基于 MCP（Model Context Protocol）协议，包含工具、资源和提示词三类核心能力，支持实时数据分析、自动化报表生成及复杂查询优化等场景，极大简化数据问答与智能分析应用构建。项目地址：https://github.com/StarRocks/mcp-server-starrocks。

SQL 在线美化工具是一款智能代码格式化工具，专为开发者、数据分析师及数据库管理员设计。支持自动缩进、语法高亮、关键字优化（大写/小写）及语法错误提示，兼容MySQL、PostgreSQL等多种SQL方言，可快速将杂乱SQL语句转换为专业易读的格式，提升代码维护效率和团队协作体验。

本文介绍了如何使用postgres_fdw扩展让PostgreSQL访问外部远端数据库数据。通过编译安装扩展、修改配置文件、重启数据库、创建扩展及外部服务器对象等步骤，最终实现本地数据库通过外部表访问远程数据。附带视频讲解，详细演示操作流程，并提醒需调整远端PostgreSQL配置以支持远程登录。

本文介绍了几种开源工具用于实现 MySQL 数据库的自动同步。

Grab 是东南亚领先的超级应用，其 Spark 可观测平台 Iris 核心存储迁移到 StarRocks 后性能显著提升。新架构统一了实时与历史数据分析，减少多平台切换复杂性，查询速度提升 10 倍以上，资源使用效率提高 40%。通过物化视图、动态分区和直接 Kafka 摄取数据等优化，简化数据管道并降低运维成本。未来 Grab 将进一步增强推荐系统、集成机器学习，持续优化用户体验与系统可扩展性。

本文介绍了PostgreSQL的file_fdw扩展，它支持直接从数据库访问服务器文件系统中的文件，文件格式需为text、csv或binary。内容涵盖从编译安装扩展、配置postgresql.conf参数、重启数据库实例，到创建扩展、外部文件服务及外部表的完整流程，并通过具体示例展示如何查询外部表数据，同时附有视频讲解以帮助理解操作步骤。