本文详细介绍了数据库事务的四大特性（AICD原则），包括原子性、隔离性、一致性和持久性，并深入探讨了事务并发问题与隔离级别。同时，文章还讲解了分布式系统中的CAP理论及其不可能三角关系，以及BASE原则在分布式系统设计中的应用。通过具体案例和图解，帮助读者理解事务处理的核心概念和最佳实践，为应对相关技术面试提供了全面的知识准备。

数据备份与恢复是确保数据安全和业务连续性的关键。onbar作为GBase 8s数据库的备份工具，需配合存储管理器使用，通过配置BAR_BSALIB_PATH等参数，实现数据的备份与恢复。本文详细介绍了onbar的配置、备份、恢复及监控流程，帮助数据库管理员构建高效的数据保护方案。

ThingWorx是PTC公司推出的一个快速应用开发平台，专为物联网（IoT）解决方案设计。它通过提供强大的工具和预构建的组件，帮助企业快速构建、部署和管理物联网应用，加速产品上市时间。

路老师在知乎分享了PHP语言的知识，重点介绍了PDO（PHP Data Object）数据库抽象层。PDO旨在解决PHP早期版本的维护难题，提高代码的可移植性和兼容性。文章详细讲解了PDO的基本概念、特点、连接数据库的方法以及执行SQL语句的几种方式，包括`exec()`、`query()`、`prepare()`和`execute()`方法。适合PHP初学者深入了解和实践。

拼多多以其独特的商业模式迅速崛起，成为电商领域的重要力量。拼多多商品API接口为开发者和企业提供了一套强大的工具，能够获取丰富的商品信息，包括基本资料、价格详情、库存数据、商品图片、销售属性、销量数据及用户评价等。该接口在电商平台拓展、数据分析、移动应用开发和营销推广等多个领域展现出卓越的应用价值，不仅促进了销售额和利润的增长，还优化了用户体验，积累了宝贵的数据资产，为企业战略决策提供了重要依据。

在 C++ 中，当 realloc 函数返回 NULL 时，表示内存重新分配失败，但原内存块仍然有效，因此需要手动释放原来的内存，以避免内存泄漏。

【10月更文挑战第3天】开发者如何使用云原生多模数据库 Lindorm

在API接口设计中，确保数据安全与完整至关重要。关键措施包括：采用HTTPS协议防数据泄露；强认证机制（如OAuth2/JWT）确保用户授权；敏感数据加密（如AES）；签名加时间戳防重放攻击；输入验证防SQL注入等攻击；恰当错误处理避免敏感信息泄露；限频防滥用及DDoS攻击；详尽日志记录助安全审计；数据完整性校验（如哈希比对）；版本控制保兼容；严格避免响应中泄露敏感信息；定期安全审计与测试。这些措施共同保障API安全。

### 数据库的优点与缺点 数据库具有高数据共享性，允许多用户和多应用同时访问，提升信息流通效率。其数据一致性通过约束机制和事务管理保障，确保数据完整无误。数据库具备强数据独立性，改变存储结构或逻辑结构对应用影响小。此外，用户权限管理和数据加密提升了数据安全性。 然而，数据库也存在成本高的问题，包括软件购买与维护费用及高性能硬件需求。大规模数据处理可能导致性能瓶颈，尤其是在高并发场景下。数据迁移复杂，尤其是不同数据库系统间或版本升级时，需处理数据结构和语法差异。

亲爱的社区小伙伴们，Apache Doris 2.1.10 版本已正式发布。2.1.10 版本对湖仓一体、半结构化数据类型、查询优化器、执行引擎、存储管理进行了若干改进优化。欢迎大家下载使用。

本资料涵盖Java校招常见面试题，包括Java基础、并发编程、JVM、Spring框架、分布式与微服务等核心知识点，并提供详细解析与实操代码，助力2025校招备战。

在数据驱动时代，数据库性能直接影响系统稳定与响应速度。慢查询常因索引缺失、复杂逻辑或数据量过大引发，导致延迟、用户体验下降甚至业务受损。DAS（数据库管理服务）提供智能索引推荐功能，通过分析SQL语句与数据分布，自动生成高效索引方案，显著提升查询性能。本文结合实战案例，详解DAS智能索引推荐原理与使用流程，帮助用户快速定位问题并优化数据库表现，实现系统高效运行。

本文深入探讨PostgreSQL查询优化的系统性方法，结合15年数据库优化经验，通过真实生产案例剖析慢查询问题。内容涵盖五大关键步骤：解读EXPLAIN计划、识别性能瓶颈、索引优化策略、查询重写与结构调整以及系统级优化配置。文章详细分析了慢查询对资源、硬件成本及业务的影响，并提供从诊断到根治的全流程解决方案。同时，介绍了索引类型选择、分区表设计、物化视图应用等高级技巧，帮助读者构建持续优化机制，显著提升数据库性能。最终总结出优化大师的思维框架，强调数据驱动决策与预防性优化文化，助力优雅设计取代复杂补救，实现数据库性能质的飞跃。

「PolarDB登顶TPC-C技术揭秘」系列硬核文章

本项目参考vanna项目，获取数据库元数据和问题SQL对，存入Milvus向量数据库，并进行相似性检索。采用m3e-large嵌入模型，通过DatabaseManager类实现数据库连接持久化，MilvusVectorStore类封装了Milvus操作方法，如创建集合、添加数据和查询。项目提供init_collections、delete_collections等文件用于初始化、删除和管理集合。所用Milvus版本较新，API与vanna项目不兼容。 [项目地址](https://gitee.com/alpbeta/milvus-use)

在 Oracle 数据库中，SQL Profiles 是优化查询性能的工具，通过提供额外统计信息帮助生成更有效的执行计划。配置和使用步骤包括：1. 启用自动 SQL 调优；2. 手动创建 SQL Profile，涉及收集、执行调优任务、查看报告及应用建议；3. 验证效果；4. 使用 `DBA_SQL_PROFILES` 视图管理 Profile。

本文介绍了如何利用PolarDB结合多模态大模型（如CLIP）实现数据库内的多模态数据分析和查询。通过POLAR_AI插件，可以直接在数据库中调用AI模型服务，无需移动数据或额外的工具，简化了多模态数据的处理流程。具体应用场景包括图像识别与分类、图像到文本检索和基于文本的图像检索。文章详细说明了技术实现、配置建议、实战步骤及多模态检索示例，展示了如何在PolarDB中创建模型、生成embedding并进行相似性检索

阿里云PolarDB数据库管理软件（分布式版）V2.0 ，安全可靠的集中分布式一体化数据库管理软件。

针对雅迪“云销通App”的需求与痛点，本文将介绍阿里云瑶池数据库DMS+PolarDB for AI提供的一站式Data+AI解决方案，助力销售人员高效用数，全面提升销售管理效率。

高效爬取B站评论：Python爬虫的最佳实践

Mybatis使用注解方式实现批量更新、批量新增

在数据库管理和优化过程中，了解SQL查询操作的耗时是至关重要的

在SQL数据库管理中，字符编码对于确保数据的正确性和一致性至关重要

在数据库管理和数据分析中，我们经常需要查询符合特定时间范围内连续几天的记录

在数据库管理中，控制不同用户对数据的访问权限是至关重要的

大数据管理与应用是一门融合数学、统计学和计算机科学的新兴专业，涵盖数据采集、存储、处理、分析及应用，旨在帮助企业高效决策和提升竞争力。核心课程包括数据库原理、数据挖掘、大数据分析技术等，覆盖数据处理全流程。毕业生可从事数据分析、大数据开发、数据管理等岗位，广泛应用于企业、金融及互联网领域。随着数字化转型加速，该专业需求旺盛，前景广阔。

本文详解了如何通过阿里巴巴国际站的关键字搜索接口实现多条件商品搜索功能，涵盖接口调用、参数设置、分页处理及数据解析，并提供可复用的 Python 实现代码，助力开发者高效构建跨境电商商品搜索系统。

本教程将指导您如何通过简单的几步接入实时外汇行情接口，获取您所需的外汇数据。

简介：本文介绍了在AI时代背景下，如何通过阿里云瑶池推出的全托管Supabase服务快速构建现代应用。该服务基于开源Supabase与PolarDB-PG数据库，提供一站式后端解决方案，涵盖实时数据库、身份认证、文件存储及AI能力，助力开发者高效迭代业务，降低运维复杂度。适用于协作类应用、SaaS平台、移动开发等多种场景。

在分布式系统中，CAP定理限制了可用性、一致性与分区容错的三者兼得，尤其在网络分区时需做出取舍。为应对这一挑战，最终一致性方案成为常见选择。以电商订单系统为例，微服务化后，原本的本地事务演变为跨数据库的分布式事务，暴露出全局锁失效、事务边界模糊及协议差异等问题。本文深入探讨了基于 Seata 与 DRDS 的分布式事务解决方案，涵盖 AT 模式实践、分片策略优化、典型问题处理、性能调优及高级特性实现，结合实际业务场景提供可落地的技术路径与架构设计原则。通过压测验证，该方案在事务延迟、TPS 及失败率等方面均取得显著优化效果。

《Java 21与Spring Boot 3.2微服务开发实践》摘要： 本文基于Java 21和Spring Boot 3.2最新特性，通过完整代码示例展示了微服务开发全流程。主要内容包括：1) 使用Spring Initializr初始化项目，集成Web、JPA、H2等组件；2) 配置虚拟线程支持高并发；3) 采用记录类优化DTO设计；4) 实现JPA Repository与Stream API数据访问；5) 服务层整合虚拟线程异步处理和结构化并发；6) 构建RESTful API并使用Springdoc生成文档。文中特别演示了虚拟线程配置(@Async)和StructuredTaskSco

本指南聚焦Java 17+最新技术，涵盖模块化开发、Record类、模式匹配、文本块、Stream API增强、虚拟线程等核心特性，结合Spring Boot 3与Micronaut框架实战。通过实操案例解析现代Java开发技术栈，包括高性能并发编程、GraalVM原生编译及开发工具链配置。同时梳理面试高频考点，助力掌握Java新特性和实际应用，适合学习与项目实践。代码示例丰富，附带完整资源下载链接。

本文深入讲解高级SQL查询技巧，涵盖多表JOIN操作、聚合函数、分组查询、子查询及视图索引等内容。适合已掌握基础SQL的学习者，通过实例解析INNER/LEFT/RIGHT/FULL JOIN用法，以及COUNT/SUM/AVG等聚合函数的应用。同时探讨复杂WHERE条件、子查询嵌套，并介绍视图简化查询与索引优化性能的方法。最后提供实践建议与学习资源，助你提升SQL技能以应对实际数据处理需求。

电商API是电子商务背后的隐形引擎，支撑着从商品搜索、购物车更新到支付处理等各个环节的顺畅运行。它通过定义良好的接口，实现不同系统间的数据交互与功能集成，确保订单、库存和物流等信息的实时同步。RESTful、GraphQL和WebSocket等类型的API各自适用于不同的应用场景，满足多样化的需求。在测试方面，使用Postman、SoapUI和jMeter等工具进行全面的功能、性能和安全测试，确保API的稳定性和可靠性。未来，随着人工智能、大数据和物联网技术的发展，电商API将进一步智能化和标准化，为用户提供更个性化的购物体验，并推动电商行业的持续创新与进步。