AnalyticDB承载了光云海量数据的实时在线分析，为各个业务线的商家提供了丝滑的数据服务，实时物化视图、租户资源隔离、冷热分离等企业级特性，很好的解决了SaaS场景下的业务痛点，也平衡了成本。同时也基于通义+AnalyticDB研发了企业级智能客服、智能导购等行业解决方案，借助大模型和云计算为商家赋能。

本文为 “瑶池数据库动手活动及话题精选” 系列第一期，聚焦 SelectDB 日志分析、AnalyticDB Zero-ETL 集成、RDS 迁移训练营三大实战，设积分、实物等多重奖励，同步开启话题互动。点击链接参与，每周解锁数据库实战新场景。

本文探讨了MySQL中因索引选择不当导致查询性能下降的问题。通过创建包含10万行数据的表并插入数据，分析了一条简单SQL语句在不同场景下的执行情况。实验表明，当数据频繁更新时，MySQL可能因统计信息不准确而选错索引，导致全表扫描。文章深入解析了优化器判断扫描行数的机制，指出基数统计误差是主要原因，并提供了通过`analyze table`重新统计索引信息的解决方法。

本文由镜舟科技解决方案架构师石强与StarRocks TSC Member赵恒联合撰写，围绕RAG（检索增强生成）技术展开，结合DeepSeek和StarRocks构建智能问答系统。RAG通过外部知识检索与AI生成相结合，解决大模型知识静态、易编造信息的问题。文章详细介绍了系统组成、操作流程及优化方法，包括DeepSeek部署、StarRocks向量索引配置、知识存储与提取等环节，并通过代码示例演示了从文本向量化到生成回答的完整过程。最后，加入RAG机制后，系统性能显著提升，支持企业级知识库与智能客服场景。文中还提供了Web可视化界面实现方案，助力开发者快速上手。

阿里云PolarDB云原生数据库在TPC-C基准测试中刷新了性能和性价比的世界纪录，达到每分钟20.55亿笔交易（tpmC），单位成本仅0.8元人民币。PolarDB采用云原生架构，支持数千节点横向扩展，具备弹性并行查询（ePQ）功能，可显著加速复杂查询。此外，PolarDB还推出了国产轻量版，以软件形式部署，满足多样化需求。

「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。