关系型数据库

PL/SQL是Oracle对SQL的扩展，结合过程化编程特性，支持开发存储过程、函数和触发器。本文介绍其基本结构，并演示如何在SQL*Plus中编写“Hello World”程序，需启用serveroutput输出。也可使用Oracle SQL Developer更高效地开发调试PL/SQL应用。

阿里云 RDS AI 助手上线，用自然语言即可实现数据库问题诊断、巡检报告生成、参数调优、慢 SQL 优化等智能运维。深度集成控制台，支持多语言时区，免费公测中，让数据库管理更简单高效。

MySQL中DELETE、TRUNCATE和DROP均用于删除数据，但作用不同：DELETE删除行记录，支持WHERE条件和事务回滚，速度慢；TRUNCATE快速清空表并重置自增ID，不可回滚；DROP则彻底删除表结构与数据，操作不可逆。三者在日志记录、速度及功能上有显著差异。

InnoDB索引选择由优化器基于成本决策，受基数性、选择性、索引覆盖等因素影响。统计信息不准或复杂查询可能导致选错索引，可通过ANALYZE TABLE更新统计、FORCE INDEX强制索引或优化查询和配置来解决。

达梦数据库支持多客户端并发访问，为避免数据不一致，提供三种事务隔离级别：读未提交、读已提交（默认）和串行化。通过SQL可查看隔离级别，其默认的读已提交级别可有效防止脏读问题。

MySQL查询缓存曾用于提升SELECT性能，通过缓存结果避免重复执行，但因频繁失效、内存开销大、一致性问题及不均查询分布等缺陷，自8.0版本起被彻底移除，以优化整体性能与维护性。

覆盖索引指查询只需通过索引即可获取数据，无需回表，提升查询效率。索引下推则在索引遍历时提前过滤条件，减少回表次数，尤其适用于联合索引中部分字段无法使用的情况，二者均能显著降低I/O开销，提高查询性能。（238字）

本文介绍了MySQL查询与数据类型优化策略，涵盖分页查询、Join关联、in/exist选择、count(*)优化及数据类型选取。通过索引优化、改写SQL、合理使用算法与数据类型，可显著提升数据库性能。

本文深入解析MySQL索引优化原理，涵盖联合索引使用、覆盖索引、索引下推、filesort排序机制及trace工具分析执行计划选择等内容，并结合实际案例提供索引设计原则与SQL优化策略。

本文详解MySQL索引使用规范，涵盖全值匹配、最左前缀法则、避免索引列操作、覆盖索引、不等条件与通配符对索引的影响等十二大要点，结合EXPLAIN分析SQL执行计划，提升查询性能。

创建存储过程批量插入10万条测试数据。示例中先建员工表，再通过循环调用存储过程高效生成大量记录，适用于性能测试或数据初始化场景。

ODP（OceanBase Database Proxy）是OceanBase数据库专用的连接路由组件，负责将客户端SQL请求智能路由至最佳OBServer节点，具备高性能转发、高可用、易运维等特性，支持读写分离与多副本负载均衡，是分布式数据库访问的核心代理服务。

脏读、不可重复读和幻读是数据库事务并发操作中的三种异常现象。脏读指读取到未提交的临时数据；不可重复读指同一事务内两次读取结果不一致，因数据被其他事务修改；幻读则是范围查询中出现新增记录，导致行数变化。SQL-92标准定义了四种隔离级别：未提交读（RU）、提交读（RC）、可重复读（RR）和串行化（Serializable），依次增强对这些异常的防控能力，平衡数据一致性与系统并发性能。

InnoDB索引为何采用B+树？本文由浅入深解析二叉树、红黑树、B树的缺陷，详解B+树的结构优势：非叶子节点不存数据、叶子节点有序且双向链接，支持高效范围查询与磁盘预读，三层即可存储两千多万数据，极大提升查询性能。

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。

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。

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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。

本文深度解析苏宁全品类O2O搜索接口核心技术，涵盖智能分轨引擎、库存联动系统与高并发架构设计，解决多品类参数识别、线上线下库存同步等电商搜索痛点，助力构建高效精准的现代电商搜索体系。

阿里云PolarDB PostgreSQL版创新融合DuckDB向量化引擎，推出IMCI列存索引，实现HTAP一体化。支持实时交易与复杂分析并行，查询性能提升60-100倍，兼容PG生态，秒级数据同步，助力企业高效挖掘数据价值。

阿里云PolarDB on ENS是基于边缘节点服务的云原生数据库，融合“端-边-云”架构，提供低延迟、高可用的分布式数据库能力，兼容MySQL与Redis协议，支持一写多读、无锁备份、弹性扩缩容，满足车联网、工业物联网、城市大脑及数据合规等场景的本地化、实时性需求。

VibeCoding是由AI驱动的编程新范式，开发者通过自然语言描述需求，由AI完成全栈开发。结合Qoder与PolarDB Supabase MCP Server，可弥补AI对后端环境缺失的短板，实现高效、精准的前后端一体化应用构建，显著降低开发门槛，提升开发效率。

与云服务器ECS一样，关系型数据库RDS也是很多用户上云必买的热门云产品之一，阿里云的云数据库RDS主要包含RDS MySQL、RDS SQL Server、RDS PostgreSQL、RDS MariaDB等几个关系型数据库，并且提供了容灾、备份、恢复、监控、迁移等方面的全套解决方案，帮助您解决数据库运维的烦恼。本文为大家介绍阿里云的云数据库 RDS主要产品及计费方式、收费标准以及活动等相关情况，以供参考。

OceanBase数据库采用多租户架构，内存分为500虚拟租户、系统租户和业务租户三类。通过memory_limit_percentage和memory_limit参数控制OBServer节点总内存上限，并在创建Resource Unit时设定业务租户内存，实现资源隔离与管理。

数据库并发访问时易引发数据不一致问题。如客户端读取到未提交的事务数据，可能导致“脏读”。MySQL通过四种事务隔离级别（读未提交、读已提交、可重复读、可序列化）控制并发行为，默认为“可重复读”，以平衡性能与数据一致性。

查询语句在sql中占了挺大一部分篇幅，因为在数据库中使用查询语句的次数远多于更新与删除命令。而查询语句比起其他语句要更加的复杂，可因为sql是数据库不可或缺的一部分，所以即使不懂，也必须得弄懂，以上。

本文结合探险领域案例，分享Java构建REST API的四大核心策略：统一资源命名、版本控制与自动化文档、安全防护及标准化异常处理，助力开发者打造易用、可维护、安全可靠的稳健API服务。

RDS MySQL DuckDB分析实例结合事务处理与实时分析能力，显著提升SQL查询性能，最高可达200倍，兼容MySQL语法，无需额外学习成本。

在数字化转型的浪潮中，数据库的高可用性已成为系统稳定性的生命线。作为经历过多次生产事故的资深开发者，肯定深知传统自建SQL Server架构的脆弱性——直到遇见阿里云 RDS SQL Server，其革命性的异地容灾架构彻底改写了游戏规则。

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Oracle数据库采用客户端-服务器架构，客户端通过其网络环境与服务器通信，实现数据库访问。监听程序负责建立连接，通过命令lsnrctl可启动、停止及查看监听状态。本文介绍了监听器的作用及相关基础管理操作。

阿里云PolarDB将持续以“业务价值”为锚点，通过技术迭代与场景化解决方案，让每一笔交易更流畅，让每一份数据更智能，助力古茗实现“每天一杯喝不腻”的日常化国民茶饮愿景。

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内存池化技术新突破

阿里云PolarDB数据库管理软件（分布式版）荣获「2024年度国内首版次软件」称号，并跻身《2024年度浙江省首台（套）推广应用典型案例》。

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