本视频介绍了开通Dify on DMS并完成私域的deepseek模型部署以后，如何使用Dify进行模型能力的配置和使用

湖仓一体架构融合了数据湖的低成本、高扩展性，以及数据仓库的高性能、强数据治理能力，高效应对大数据时代的挑战。为助力企业实现湖仓一体的建设，Apache Doris 提出了数据无界和湖仓无界核心理念，并结合自身特性，助力企业加速从 0 到 1 构建湖仓体系，降低转型过程中的风险和成本。本文将对湖仓一体演进及 Apache Doris 湖仓一体方案进行介绍。

本文主要介绍了：基于Canal和RocketMQ的增量同步、增量同步任务查询与线程池提交、RocketMQ里的binlog消息的消费逻辑、新增binlog的数据同步逻辑、binlog基于内存队列的异步转发逻辑、基于CAS加锁的读写队列互换机制、binlog基于内存的merge合并逻辑、对merge数据从目标库里分批查询、对merge数据基于目标库数据做过滤、将过滤后的merge数据写入目标库、offset提交线程的启动和逻辑分析、增量同步过程中binlog写入失败的恢复、增量同步过程中的各种失败场景的恢复机制、定时移除已提交的增量同步消息、增量与全量并行运行、数据校验逻辑分析、无损发布方案等。

本文主要介绍了：单库单表到多库多表的全量复制方案、全量数据复制方案的中断恢复分析、数据迁移系统的工程结构和数据源配置、基于订单号和用户ID的分片路由算法、发起全量数据迁移任务的实现、处理全量数据迁移任务时的内存级表锁的实现、最小订单号的查询实现、全量数据迁移任务的进度组件的初始化、每一批数据的滚动查询、范围过滤、模型转换、去重校验以及批量写入、多数据源的工程代码实现、多批次滚动迁移的代码逻辑实现、手动触发和自动触发被中断的全量数据迁移任务、按天粒度的订单数据量定时计算逻辑、全量数据同步过程中的进度处理逻辑

Java HashMap是Java集合框架中常用的Map接口实现，基于哈希表结构，允许null键和值，提供高效的存取操作。它通过哈希函数将键映射到数组索引，并使用链表或红黑树解决哈希冲突。HashMap非线程安全，多线程环境下需注意并发问题，常用解决方案包括ConcurrentHashMap和Collections.synchronizedMap()。此外，合理设置初始化容量和加载因子、重写hashCode()和equals()方法有助于提高性能和避免哈希冲突。

随着数据量增长和业务扩展，单个数据库难以满足需求，需调整为集群模式以实现负载均衡和读写分离。MySQL主从复制是常见的高可用架构，通过binlog日志同步数据，确保主从数据一致性。本文详细介绍MySQL主从复制原理及配置步骤，包括一主二从集群的搭建过程，帮助读者实现稳定可靠的数据库高可用架构。

本文从单库版本到分库分表的演进开始介绍，然后分析MySQL的性能瓶颈以及对应的解决方案，接着引入分库分表，最后介绍分库分表实战的一些关键细节。

日志数据已成为企业洞察系统状态、监控网络安全及分析业务动态的宝贵资源。网易云音乐引入 Apache Doris 作为日志库新方案，替换了 ClickHouse。解决了 ClickHouse 运维复杂、不支持倒排索引的问题。目前已经稳定运行 3 个季度，规模达到 50 台服务器， 倒排索引将全文检索性能提升7倍，2PB 数据，每天新增日志量超过万亿条，峰值写入吞吐 6GB/s 。

本文介绍了：锁概述、锁分类、全局锁实战、表级锁(偏读)实战、行级锁升级表级锁实战、间隙锁实战、临键锁实战、幻读演示和解决、行级锁(偏写)优化建议、乐观锁实战、行锁原理分析、死锁与解决方案

浙江霖梓早期基于 Apache Doris 进行整体架构与表结构的重构，并基于湖仓一体和查询加速展开深度探索与实践，打造了 Doris + Paimon 的实时/离线一体化湖仓架构，实现查询提速 30 倍、资源成本节省 67% 等显著成效。

本文主要介绍了MySQL中几种关键的优化技术和概念，包括Join算法原理、IN和EXISTS函数的使用场景、索引排序与额外排序（Using filesort）的区别及优化方法、以及单表和多表查询的索引优化策略。

线程与进程是操作系统中的两个重要概念。进程是资源分配的最小单位，负责加载指令、管理内存和IO；线程是CPU调度的最小单位，也被称为轻量级进程。

本文主要介绍了：Explain概述、Explain详解、索引优化数据准备、索引优化原则详解、慢查询设置与测试、慢查询SQL优化思路

本文详细回顾了：索引原理、二叉查找树、平衡二叉树(AVL树)、红黑树、B-Tree、B+Tree、Hash索引、聚簇索引与非聚簇索引。

本文介绍了MySQL数据库中与内存、日志和IO线程相关的参数优化，旨在提升数据库性能。主要内容包括： 1. 内存相关参数优化：缓冲池内存大小配置、配置多个Buffer Pool实例、Chunk大小配置、InnoDB缓存性能评估、Page管理相关参数、Change Buffer相关参数优化。 2. 日志相关参数优化：日志缓冲区配置、日志文件参数优化。 3. IO线程相关参数优化： 查询缓存参数、脏页刷盘参数、LRU链表参数、脏页刷盘相关参数。

本文介绍了国内自研且开源的NewSQL数据库TiDB，它具备分布式强一致性事务、水平扩展、高可用等特性，几乎满足了对数据库的所有需求，堪称数据库中的“六边形战士”。文章回顾了数据库技术的发展历程，从人工管理阶段到文件系统阶段，再到现代的数据库系统阶段。最后，文章总结了TiDB的前景和挑战，指出虽然部署成本较高，但在特定行业和业务领域中具有巨大潜力。

本文介绍了InnoDB表空间文件结构及其组成部分，包括表空间、段、区、页和行。表空间是最高逻辑层，包含多个段；段由若干个区组成，每个区包含64个连续的页，页用于存储多条行记录。文章还详细解析了Page结构，分为通用部分（文件头与文件尾）、数据记录部分和页目录部分。此外，文中探讨了行记录格式，包括四种行格式（Redundant、Compact、Dynamic和Compressed），重点介绍了Compact行记录格式及其溢出机制。最后，文章解释了不同行格式的特点及应用场景，帮助理解InnoDB存储引擎的工作原理。

InnoDB存储引擎采用多线程模型，包含多个后台线程以处理不同任务。主要线程包括：IO Thread负责读写数据页和日志；Purge Thread回收已提交事务的undo日志；Page Cleaner Thread刷新脏页并清理redo日志；Master Thread调度其他线程，定时刷新脏页、回收undo日志、写入redo日志和合并写缓冲。各线程协同工作，确保数据一致性和高效性能。

在数字化浪潮中，AI与数据库的融合正重塑行业格局。2025年2月26日（周三），诚邀您在北京朝阳区嘉瑞文化中心参会，探讨数据技术发展与AI时代的无限可能。线上直播同步进行，欢迎参与！

InnoDB磁盘结构主要包括表空间（Tablespaces）、数据字典（Data Dictionary）、双写缓冲区（Double Write Buffer）、重做日志（redo log）和撤销日志（undo log）。其中，表空间分为系统、独立、通用、Undo及临时表空间，分别用于存储不同类型的数据。数据字典从MySQL 8.0起不再依赖.frm文件，转而使用InnoDB引擎存储，支持事务原子性DDL操作。

本文介绍了InnoDB引擎的关键组件和机制，包括引擎架构、Buffer Pool、Page管理机制、Change Buffer、Log Buffer及Adaptive Hash Index。

本文介绍了四种为MySQL搭建主从复制架构的方法：异步复制、半同步复制、GTID复制和并行复制。异步复制通过配置主库和从库实现简单的主从架构，但存在数据丢失风险；半同步复制确保日志复制到从库后再提交事务，提高了数据安全性；GTID复制简化了配置过程，增强了复制的可靠性和管理性；并行复制通过多线程技术降低主从同步延迟，保证数据一致性。此外，还讨论了如何使用工具监控主从延迟及应对策略，如强制读主库以确保即时读取最新数据。

本文详细介绍了MySQL索引的设计与使用原则，涵盖磁盘数据页的存储结构、页分裂机制、主键索引设计及查询过程、聚簇索引和二级索引的原理、B+树索引的维护、联合索引的使用规则、SQL排序和分组时如何利用索引、回表查询对性能的影响以及索引覆盖的概念。此外还讨论了索引设计的案例，包括如何处理where筛选和order by排序之间的冲突、低基数字段的处理方式、范围查询字段的位置安排，以及通过辅助索引来优化特定查询场景。总结了设计索引的原则，如尽量包含where、order by、group by中的字段，选择离散度高的字段作为索引，限制索引数量，并针对频繁查询的低基数字段进行特殊处理等。

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