DMS Airflow 是基于 Apache Airflow 构建的企业级数据工作流编排平台，通过深度集成阿里云 DMS（Data Management Service）系统的各项能力，为数据团队提供了强大的工作流调度、监控和管理能力。本文将从 Airflow 的高级编排能力、DMS 集成的特殊能力，以及 DMS Airflow 的使用示例三个方面，全面介绍 DMS Airflow 的技术架构与实践应用。

本文介绍了基于PolarDB-PG的AI Agent长记忆方案，结合Mem0框架，提供向量与图数据库一站式支持，解决LLM跨会话、跨应用“失忆”问题。方案具备跨会话记忆、个性化服务、高效检索等能力，适用于各类AI应用场景。

通过Callable和Future结合线程池，实现有返回值的多线程编程。Callable定义带返回值的任务，submit提交后返回Future对象，调用get()可获取结果并处理异常。支持单任务与多任务并发，适用于数据并行计算等场景，提升执行效率。

阿里云瑶池PolarDB PostgreSQL版作为钉钉ONE的底层数据库，凭借分布式架构与向量检索能力，支撑百亿级数据、高并发与AI智能推荐，助力钉钉实现“事找人”的办公新范式。

MySQL主从与主主复制集群可实现数据同步、读写分离及高可用。主从复制支持一主多从，提升性能与安全；主主复制则互为备份，双向同步，适用于高并发场景，增强系统可靠性与扩展性。

想知道Oracle是如何一步步处理你的查询请求吗？关键在于理解它背后“看不见的”执行顺序。它会先从FROM和WHERE锁定数据，再用GROUP BY分组，最后才排序。搞懂这个流程，再掌握用ROWNUM实现分页的技巧，就能更自如地从数据库里拿到你想要的数据了。

在Oracle里，增加数据用INSERT，修改用UPDATE，删除则用DELETE。进行修改和删除时，建议总是带上WHERE条件来指定范围，这样可以确保操作的准确性

表空间和表的管理，是 Oracle 数据库日常维护里的基础操作。这篇文章从创建、修改到删除，一步步带你熟悉如何控制数据的“住址”和结构布局，还搭配了实用练习题，帮助你在实战中加深理解，学完就能自己动手建表了！

本文详解MySQL一条SQL查询与更新语句的执行流程，涵盖连接器、分析器、优化器、执行器及存储引擎层协作机制，并深入解析redo log与binlog日志如何通过两阶段提交保障数据一致性与恢复能力。

StarRocks 4.0 已正式发布！这一版本带来了多项关键升级。本篇聚焦 JSON 查询性能的系统性提升——通过全新的 FlatJSON 列式存储与执行优化机制，StarRocks 4.0 让 JSON 在实时分析场景中具备接近原生列存的性能。

PostgreSQL 18正式版发布，新增异步I/O、UUIDv7等功能。本文记录在Rocky Linux 9上从依赖安装、LLVM编译、io_uring配置到PostgreSQL 18源码编译的完整过程，涵盖关键步骤与命令，助你顺利构建最新版本数据库环境。

本文精选Java基础常见错误与解决方案的优质文章，涵盖环境配置、语法基础、面向对象、异常处理、集合IO等核心知识点，结合典型错误代码与原理分析，助力新手避坑提效，适合系统学习与实战参考。

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Redis提供move、dump+restore和migrate三种方式实现数据迁移。move用于库内迁移，dump+restore跨实例传输，migrate则原子性地完成键的迁移与删除，支持多键批量操作，提升效率。

WebStorm 2025.1 是 JetBrains 推出的专业前端 IDE，全面支持 JS/TS 及主流框架，智能补全、重构与调试能力升级，新增 AI 辅助编码、性能分析工具，大幅提升开发效率与代码质量。

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本文提出“DMS Dify + Notebook + Airflow”三位一体架构，解决 Dify 在代码执行与定时调度上的局限。通过 Notebook 扩展 Python 环境，Airflow实现任务调度，构建可扩展、可运维的企业级智能 Agent 系统，提升大模型应用的工程化能力。

阿里云PolarDB+用友BIP超级版正在定义中国企业的数智化新标准。这不是一次简单的“替换”或“迁移”，而是一场关于数据实时性、架构弹性与生态开放性的系统性升级。打破了传统商业软件的封闭环境，可以互相印证，共同发展，也能拥有实时财务关账能力，敏捷供应链响应，数据驱动的智能运营。

Java线程池通过复用线程提升多线程效率，减少资源开销。本文详解ExecutorService、ThreadPoolExecutor等核心API，结合Runnable与Callable任务示例，演示线程池创建、任务提交、结果获取及关闭流程，并强调自定义线程池的必要性与最佳实践。

StarRocks 4.0 已正式发布！这一版本带来了多项关键升级。接下来，我们将以每周一篇的节奏，逐一解析 4.0 的核心新特性。 在多引擎协同访问同一数据湖的场景下，如何实现安全、统一且可审计的权限管理，是 Lakehouse 架构演进中的一项关键挑战。StarRocks 4.0 联合 Apache Iceberg，借助 REST Catalog 的统一治理能力与 JWT 身份认证、临时凭证机制（Vended Credential），为多引擎湖仓架构提供了一种全新的安全访问方式。

redis的导出和导入，有可视化工具，也有命令行工具，这里，我们当然是要选可视化工具，命令行工具安装也麻烦，使用也麻烦，直接pass掉。 这里我是推荐使用yunedit-redis来做导出和导入，其一是因为它的导出和导入非常类型，可以导出整库、还可以导出单个db，还可以只导出几个key、甚至可以使用它的自定义导出功能根据正侧表达式导出符合规则的key的数据

Everything是一款毫秒级响应的轻量级文件搜索工具，直接读取NTFS文件系统MFT，无需建库索引，安装包仅1.7MB，资源占用极低。输入关键词即可瞬间定位电脑中的文件与文件夹，支持快速筛选与浏览，大幅提升文件查找效率。

快上车～

政采云平台作为政府采购数字化的创新典范，集监管、交易、服务于一体，经过近九年的发展，已成为行业内服务范围最广、用户数量最多、交易最活跃、监管产品最丰富的跨区域、跨层级、跨领域的一体化采购云服务平台，日均处理海量高并发数据。Hadoop 作为早期构建大规模数据平台的基石，为政采云平台打开了低成本处理海量非结构化、半结构化数据的可能。然而，伴随业务激增、复杂分析需求及严苛的时效要求，曾经“功臣”的局限性和沉重包袱日益凸显，逐渐成为数据价值释放的“枷锁”。

TiDB是PingCAP研发的开源分布式HTAP数据库，支持水平扩缩容、金融级高可用、实时分析与事务处理，兼容MySQL生态，适用于大规模、高可用、强一致场景，架构由计算、存储、调度集群组成，核心组件PD负责元信息管理、调度与全局ID分配。

在数字经济时代，数据已成为关键生产要素。本文提出“数据资产运营框架”，涵盖价值路径、战略体系与基础支撑，推动数据从资源到资本的跃迁，助力企业实现数字化转型与价值创新。

企业数字化转型中，数据治理常陷入业务、IT与数据团队相互推诿的“三国杀”。根源并非技术问题，而是责任不清、机制缺失与协作文化错位。需构建“三层架构”、明确RACI责任矩阵，推动业务主导、技术支撑、数据协同的共治体系，通过规则三件套、双语专员、问题日志等工具落地，实现从“甩锅”到“共建”的转变。

体育直播比分网站看似前景广阔，实则技术、数据、合规坑点多。需重视实时性架构、稳定数据源、用户体验与差异化内容，并规避版权风险。建议从MVP起步，验证模式后再深耕，四步并行方能长远发展。

数据空间不仅是技术架构的革新，更是一场关于信任机制、协作模式与价值分配的深刻变革。它既是技术平台，也是信任生态，更是国家战略基础设施。 未来，随着人工智能、物联网、边缘计算等技术的发展，数据的规模与复杂性将持续增长。唯有构建安全、可信、高效的数据流通网络，才能释放数据的“倍增效应”，驱动经济社会的全面智能化转型。

本文内容整理自 白旭 与 许鸿坤 两位嘉宾在 StarRocks Connect 2025 上的联合演讲。 基于 Cisco Webex 的核心分析场景，分享了从 Pinot 技术栈迁移至 StarRocks 的完整实践路径——涵盖存算分离与存算一体架构的落地，以及多项性能与治理优化。 迁移后，系统实现多项显著提升： • 查询性能提升超 50%，70% 的查询语句优于 Trino； • 物化视图让查询加速 10 倍以上； • Flat JSON 优化后磁盘占用降低 80%，查询时延减少 80%； • 基于 Rack 的资源隔离实现多业务共集群部署； • 向量化引擎与倒排索引优化显著提升复杂查询

爱回收逆向供应链接口聚焦“收货”全流程，针对定价动态化、流程长、信任难三大痛点，构建估价、质检、物流三大技术引擎，通过多维数据建模与电商接口深度融合，实现高效、透明、可信的回收服务闭环。

NTP网络授时服务器构建统一时间坐标系，支持北斗/GPS高精度授时，具备高稳守时、高并发处理与安全认证能力，广泛应用于金融、电力、交通、政务及工业互联网，保障系统时序一致与数据安全。

与MongoDB的合作已迈入全新阶段

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