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云原生数据库,走向Serverless与AI驱动的一站式数据平台
AI驱动下的数据平台,正在向一站式、智能化的方向演进。作为AIGC应用的基础设施,以PolarDB、AnalyticDB、Lindorm、RDS为核心的阿里云瑶池数据库现已全面拥抱向量检索能力,并与通义等大模型深度集成,为用户提供智能化的一站式数据管理平台,加速业务数智创新。
数据库数据恢复——MySQL简介和数据恢复案例
MySQL数据库数据恢复环境&故障: 本地服务器,安装的windows server操作系统。 操作系统上部署MySQL单实例,引擎类型为innodb,表空间类型为独立表空间。该MySQL数据库没有备份,未开启binlog。 人为误操作,在用Delete命令删除数据时未添加where子句进行筛选导致全表数据被删除,删除后未对该表进行任何操作。
ssm064农产品仓库管理系统系统(文档+源码)_kaic
农产品仓库管理系统基于现代经济快速发展和信息化技术的升级,采用SSM框架、Java语言及Mysql数据库开发。系统旨在帮助管理者高效处理大量数据信息,提升事务处理效率,实现数据管理的科学化与规范化。该系统涵盖物资基础数据管理、出入库订单管理等功能,界面简洁美观,符合用户操作习惯,并提供数据安全解决方案,确保信息的安全性和可靠性。通过自动化和集中处理,系统显著提高了仓库管理的效率和准确性。
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分库分表—4.数据迁移系统文档
本文介绍了数据迁移系统的设计与实现,主要包括: 1. 数据库设计:订单表、订单详情表、binlog消息消费记录表等关键表结构。 2. 枚举类:增量数据同步的操作类型、消费操作结果、DB数据库渠道等枚举值。 3. 接口设计:访问迁移看板界面、查询同步进度、发起全量同步等API。 4. 定时任务设计:定时核对校验数据、数据量统计、增量数据落地和失败重试等任务。 5. 技术亮点:滚动拉取方案、统计滚动进度、防止增量同步数据丢失和高效写入方案、数据扩容方案。 6. 全量同步和增量同步整体流程图。 7. 功能升级:数据源动态化配置、XML动态生成及扩容迁移时的问题处理。
JAVA网络IO之NIO/BIO
本文介绍了Java网络编程的基础与历史演进,重点阐述了IO和Socket的概念。Java的IO分为设备和接口两部分,通过流、字节、字符等方式实现与外部的交互。
Lindorm作为AI搜索基础设施,助力Kimi智能助手升级搜索体验
月之暗面旗下的Kimi智能助手在PC网页、手机APP、小程序等全平台的月度活跃用户已超过3600万。Kimi发布一年多以来不断进化,在搜索场景推出的探索版引入了搜索意图增强、信源分析和链式思考等三大推理能力,可以帮助用户解决更复杂的搜索、调研问题。 Lindorm作为一站式数据平台,覆盖数据处理全链路,集成了离线批处理、在线分析、AI推理、融合检索(正排、倒排、全文、向量......)等多项服务,支持Kimi快速构建AI搜索基础设施,显著提升检索效果,并有效应对业务快速发展带来的数据规模膨胀和成本增长。
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分库分表—3.详细介绍二
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。
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分库分表—2.详细介绍一
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
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Java HashMap详解及实现原理
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。
MySQL底层概述—9.ACID与事务
本文介绍了数据库事务的ACID特性(原子性、一致性、隔离性、持久性),以及事务控制的演进过程,包括排队、排它锁、读写锁和MVCC(多版本并发控制)。文章详细解释了每个特性的含义及其在MySQL中的实现方式,并探讨了事务隔离级别的类型及其实现机制。重点内容包括:ACID特性(原子性、持久性、隔离性和一致性的定义及其实现方式)、事务控制演进(从简单的全局排队到复杂的MVCC,逐步提升并发性能)、MVCC机制(通过undo log多版本链和Read View实现高效并发控制)、事务隔离级别(析了四种隔离级别(读未提交、读已提交、可重复读、可串行化)的特点及适用场景)、隔离级别与锁的关系。
数据库数据恢复—MongoDB数据库迁移过程中丢失文件的数据恢复案例
某单位一台MongoDB数据库由于业务需求进行了数据迁移,数据库迁移后提示:“Windows无法启动MongoDB服务(位于 本地计算机 上)错误1067:进程意外终止。”
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TiDB,金融级开源NewSQL
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。
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MySQL底层概述—4.InnoDB数据文件
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。
2025阿里云PolarDB开发者大会等你赴约!
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。席位有限,立即免费报名!
spring boot 启动流程
Spring Boot 启动流程简介: 在使用 Spring Boot 之前,启动 Java Web 应用需要配置 Web 容器(如 Tomcat),并将应用打包放入容器目录。而使用 Spring Boot,只需运行 main() 方法即可启动 Web 应用。Spring Boot 的核心启动方法是 SpringApplication.run(),它负责初始化和启动应用上下文。 主要步骤包括: 1. **应用启动计时**:使用 StopWatch 记录启动时间。 2. **打印 Banner**:显示 Spring Boot 的 LOGO。 3. **创建上下文实例**:通过反射创建
MySQL原理简介—10.SQL语句和执行计划
本文介绍了MySQL执行计划的相关概念及其优化方法。首先解释了什么是执行计划,它是SQL语句在查询时如何检索、筛选和排序数据的过程。接着详细描述了执行计划中常见的访问类型,如const、ref、range、index和all等,并分析了它们的性能特点。文中还探讨了多表关联查询的原理及优化策略,包括驱动表和被驱动表的选择。此外,文章讨论了全表扫描和索引的成本计算方法,以及MySQL如何通过成本估算选择最优执行计划。最后,介绍了explain命令的各个参数含义,帮助理解查询优化器的工作机制。通过这些内容,读者可以更好地理解和优化SQL查询性能。
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MySQL原理简介—9.MySQL索引原理
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。
小红书笔记详情 API 接口的开发、应用与收益
小红书(RED)作为国内领先的生活方式分享平台,汇聚了大量用户生成内容(UGC),尤其是“种草”笔记。小红书笔记详情API接口为开发者提供了获取笔记详细信息的强大工具,包括标题、内容、图片、点赞数等。通过注册开放平台账号、申请API权限并调用接口,开发者可以构建内容分析工具、笔记推荐系统、数据爬虫等应用,提升用户体验和运营效率,创造新的商业模式。本文详细介绍API的开发流程、应用场景及潜在收益,并附上Python代码示例。
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数据库
数据库领域前沿技术分享与交流