2024年全国大学生计算机系统能力大赛PolarDB数据库创新设计赛（天池杯）已启动报名，面向全国高校全日制本专科学生。大赛由多家机构联合主办，旨在培养数据库领域人才，促进产学研合作，设有丰厚奖金与奖项。报名截至10月7日，决赛将于12月13日举行。更多详情及报名请访问大赛官网。

通义大模型百炼融合AnalyticDB， 10分钟打造企业微信AI助手。只需简单几步，即可在企业微信集成AI助手，提升客户服务体验。参与“10分钟打造企业微信AI助手”活动，完成指定任务即可赢取定制礼品，数量有限，先到先得。

安全可靠的国产自研数据库PolarDB V2.0，让数据库开发像“搭积木”一样简单！

数据库系统到底是怎么进行并发访问控制的？本文以 MySQL 8.0.35 代码为例，尝试对 MySQL 中的并发访问控制进行整体介绍。

从 DB+AI 精选解决方案、特惠权益等，一站式带你了解阿里云瑶池数据库经典的AI产品服务与实践。

经过深入的技术剖析与性能对比，PolarDB-X DN凭借其自研的X-Paxos协议和一系列优化设计，在性能、正确性、可用性及资源开销等方面展现出对MySQL MGR的多项优势，但MGR在MySQL生态体系内也占据重要地位，但需要考虑备库宕机抖动、跨机房容灾性能波动、稳定性等各种情况，因此如果想用好MGR，必须配备专业的技术和运维团队的支持。 在面对大规模、高并发、高可用性需求时，PolarDB-X存储引擎以其独特的技术优势和优异的性能表现，相比于MGR在开箱即用的场景下，PolarDB-X基于DN的集中式（标准版）在功能和性能都做到了很好的平衡，成为了极具竞争力的数据库解决方案。

在今年的SIGMOD会议上，阿里云瑶池数据库团队的论文《PolarDB-MP: A Multi-Primary Cloud-Native Database via Disaggregated Shared Memory》获得了Industry Track Best Paper Award，这是中国企业独立完成的成果首次摘得SIGMOD最高奖。PolarDB-MP是基于分布式共享内存的多主云原生数据库，本文将介绍这篇论文的具体细节。

PolarDB Serverless如何在0.5秒内实现跨机迁移？

阿里云斩获SIGMOD 2024最佳论文，PolarDB成功破解经典多主架构难题

欧派家居选择阿里云PolarDB-PG数据库，因其顺应云趋势，提供稳定服务，提升扩容和运维效率。欧派运维负责人表示，PolarDB-PG云上运行优于自建Oracle，云运维响应更快，解决问题效率更高。

数据库是现代企业IT系统中非常重要的一部分。在创建数据库时，客户往往需要比较保守地去配置数据库集群的资源，包括CPU、内存、存储以及连接数等多种参数配置，以确保业务能够在波峰和波谷都能平稳运行。在这种情况下，客户购买的集群资源在业务波谷时期会被闲置，导致整体成本偏高；而在业务压力增长阶段，集群资源又应对不足。Serverless数据库可以很好地解决这个问题。它能够让数据库集群资源随客户业务负载动态弹性扩缩，将客户从复杂的业务资源评估和运维工作中解放出来。 本文描述PolarDB PostgreSQL版Serverless的构建中, 如何实现弹得快、弹得准、弹得稳、弹得广的几个关键技术点。

C 语言中的指针是一个强大而重要的概念，用于间接访问变量的存储地址。指针是一个变量，存储其他变量的地址，类型与其指向的数据类型相关。基本操作包括取地址 (`&`) 和解引用 (`*`)。指针使用前需初始化，可指向有效地址或为空 (`NULL`)。指针支持算术运算，可用于数组和函数。通过 `malloc` 和 `free` 可管理动态内存。多级指针允许存储指针的地址。使用指针时需注意初始化、防止内存泄漏及避免访问无效地址。掌握指针是精通 C 语言的关键。

Snapchat API 访问：Objective-C 实现示例

阿里云数据库重磅升级！元数据服务OneMeta + OneOps统一管理多模态数据

SQL Server附加数据库出现错误823，附加数据库失败。数据库没有备份，无法通过备份恢复数据库。 SQL Server数据库出现823错误的可能原因有：数据库物理页面损坏、数据库物理页面校验值损坏导致无法识别该页面、断电或者文件系统问题导致页面丢失。

本文详细解析了Tomcat架构中复杂的`Connector`组件。作为客户端与服务器间沟通的桥梁，`Connector`负责接收请求、封装为`Request`和`Response`对象，并传递给`Container`处理。文章通过四个关键问题逐步剖析了`Connector`的工作原理，并深入探讨了其构造方法、`init()`与`start()`方法。通过分析`ProtocolHandler`、`Endpoint`等核心组件，揭示了`Connector`初始化及启动的全过程。本文适合希望深入了解Tomcat内部机制的读者。欢迎关注并点赞，持续更新中。如有问题，可搜索【码上遇见你】交流。

2.1.6 版本在 Lakehouse、异步物化视图、半结构化数据管理持续升级改进，同时在查询优化器、执行引擎、存储管理、数据导入与导出以及权限管理等方面完成了若干修复

本文介绍了如何在Spring Boot项目中使用缓存来管理字典参数，并确保前后端数据一致性。首先，通过`@EnableCaching`启用缓存功能，接着创建一个自定义的字典缓存类`DicCache`。然后，通过配置类将`DicCache`添加到`cacheManager`中。此外，对字典服务进行改造，使用`@CachePut`和`@CacheEvict`注解保证数据一致性。最后，实现自定义注解`@DicSerializer`和序列化处理类`DictSerializerHandel`，用于在序列化过程中自动转换字典值。通过这种方式，可最小化代码改动并提高系统性能。

AnalyticDB拥有自研高性能的向量检索引擎，支持百亿级向量数据检索，广泛应用于企业知识检索、智能客服、以图生图等典型场景。

Go语言grequests库并发请求的实战案例

本文档详细介绍了如何在Linux环境下静默部署Oracle 19c数据库。内容涵盖系统基础配置、用户及目录创建、系统配置文件修改、数据库安装与配置、监听配置与启动，以及数据库的启动与关闭操作。此外，还提供了SQL*Plus的改进方法和Navicat远程连接Oracle的解决方案。通过步骤化的指导，帮助读者顺利完成Oracle 19c的安装与配置。文档适用于Oracle 21C及之前的版本，附带多张示意图，便于理解和操作

API封装流程是一个系统化的过程，旨在将内部功能转化为可复用的接口供外部调用。流程包括明确需求、设计接口、选择技术和工具、编写代码、测试、文档编写及部署维护。具体步骤为确定业务功能、数据来源；设计URL、请求方式、参数及响应格式；选择开发语言、框架和数据库技术；实现数据连接、业务逻辑、错误处理；进行功能、性能测试；编写详细文档；部署并持续维护。通过这些步骤，确保API稳定可靠，提高性能。

C#图像爬虫实战：从Walmart网站下载图片

本文详细分析了悲观锁和乐观锁的原理、区别、实现方式及应用场景。悲观锁假设冲突频繁，通过加锁保护数据一致性，适用于高并发冲突场景；乐观锁假设冲突较少，通过版本号或时间戳检测冲突，适用于读多写少场景。文章通过具体示例展示了两种锁机制的实现过程，并总结了其优缺点和适用场景，帮助读者根据实际需求选择合适的并发控制机制。

这是【优技教育】提供的Oracle 19c OCP认证考试082题库修正版，包含90道题目，通过分数为60%，考试时间为150分钟。文章详细解析了第22题，并指出正确答案为B。OCP认证需在Oracle指定的WDP机构培训后参加考试，通过082和083两科方可获得证书。CUUG作为金牌合作机构，可助您快速通过考试。

打开oracle数据库报错“system01.dbf需要更多的恢复来保持一致性，数据库无法打开”。 数据库没有备份，无法通过备份去恢复数据库。用户方联系北亚企安数据恢复中心并提供Oracle_Home目录中的所有文件，急需恢复zxfg用户下的数据。 出现“system01.dbf需要更多的恢复来保持一致性”这个报错的原因可能是控制文件损坏、数据文件损坏，数据文件与控制文件的SCN不一致等。数据库恢复工程师对数据库文件进一步检测、分析后，发现sysaux01.dbf文件损坏，有坏块。 修复并启动数据库后仍然有许多查询报错，export和data pump工具使用报错。从数据库层面无法修复数据库。

本文深入探讨了Tomcat启动Web应用的过程，重点解析了其加载ServletContextListener及Servlet的机制。文章从Bootstrap反射调用Catalina的start方法开始，逐步介绍了StandardServer、StandardService、StandardEngine、StandardHost、StandardContext和StandardWrapper的启动流程。每个组件通过Lifecycle接口协调启动，子容器逐层启动，直至整个服务器完全启动。此外，还详细分析了Pipeline及其Valve组件的作用，展示了Tomcat内部组件间的协作机制。

本文介绍了在使用 Mybatis-Plus 进行分页查询时遇到的问题及解决方法。依赖包包括 `mybatis-plus-boot-starter`、`mybatis-plus-extension` 等，并给出了正确的分页配置和代码示例。当分页功能失效时，需将 Mybatis-Plus 版本改为 3.5.5 并正确配置拦截器。

常用的运维工具：SSH和远程连接工具详解

在 C 语言中，函数复用主要通过定义、调用、使用头文件、参数化及库的使用来实现。定义一个函数完成特定任务，并在需要的地方调用它，避免重复代码。将函数声明放在头文件中，供多个源文件包含，进一步提升复用性。参数化使函数能处理不同输入，增强灵活性。将常用函数编译成库，在多个项目中引用，提高代码可维护性和可读性。

`Character` 类是 Java 中的一个封装类，位于 `java.lang` 包中，主要用于处理单个字符。它是一个最终类，提供了多种静态方法来检查和操作字符属性，如判断字符是否为字母、数字或空格，以及转换字符的大小写等。此外，`Character` 类还支持自动装箱和拆箱，简化了 `char` 和 `Character` 之间的转换。以下是一些示例代码，展示了如何使用 `Character` 类的方法来检查字符属性和执行字符转换。掌握 `Character` 类的用法有助于更高效地处理字符数据。

Django视图：构建动态Web页面的核心技术

本文全面总结了MySQL的相关知识，涵盖思维导图、架构、存储引擎、数据类型、索引、查询、事务、锁机制、调优、分区与分表分库、主从复制及其他问题。MySQL采用插件式存储引擎架构，支持多种存储引擎，如InnoDB和MyISAM，每种引擎具备不同的特性。文章详细介绍了InnoDB和MyISAM的对比，包括事务支持、行级锁定、索引类型等。此外，还探讨了MySQL的查询优化、性能调优、主从复制等内容，适合数据库开发者和运维人员阅读。如涉及版权问题，请联系作者删除。

本节探讨了WHERE子句的优化方法，虽然示例基于SELECT语句，但也适用于DELETE和UPDATE语句。MySQL自动执行多种优化，例如仅计算一次索引使用的常量表达式、快速检测无效表达式、合并HAVING和WHERE子句、优先读取常量表、寻找最佳连接组合、使用内存中的临时表、选择最佳索引以及在某些情况下仅使用索引树解析查询，从而提升查询效率。

UTC值存储在`TIMESTAMP`列中，在插入和检索时根据会话时区与UTC进行转换。若会话时区采用夏令时，可能导致本地时区的值不是唯一的，影响查询结果。无索引查询在会话时区中进行比较，可能返回多个匹配值；有索引查询则按UTC比较，可能仅返回一个匹配值。为确保返回所有匹配值，可使用`IGNORE INDEX`提示禁用索引。此外，使用`FROM_UNIXTIME()`和`UNIX_TIMESTAMP()`也可能遇到类似问题，请参考第12.7节了解详情。

莉莉丝游戏用户日志分析案例图

`EXPLAIN` 输出的 `Extra` 列提供了 MySQL 解析查询的附加信息。此列可能的值及其对应的 JSON 属性如下： - **Using filesort / using_filesort**：需额外排序。 - **Using temporary / using_temporary_table**：需创建临时表。 - **Deleting all rows**：删除所有行。 - **Distinct / distinct**：寻找不同值。 - **FirstMatch(tbl_name)**：使用半连接策略。

通过分析`EXPLAIN`输出的行列乘积，可评估MySQL连接效率，估算查询所需检查的行数。该乘积还影响`max-join-size`系统变量对多表SELECT语句的执行与中止决策。示例展示了如何逐步优化多表连接，通过调整列类型和大小来减少行乘积，从而提高查询性能。最终，结合索引分析，实现更优的连接效果。

`EXPLAIN` 输出的 `type` 列描述了表连接方式，从最优到最差包括：`system`（单行系统表）、`const`（最多一行，视为常量）、`eq_ref`（最佳连接类型，用于主键或唯一索引）、`ref`（基于索引的部分匹配）、`fulltext`（全文索引）、`ref_or_null`（包含 NULL 值的行）、`index_merge`（索引合并优化）、`unique_subquery` 和 `index_subquery`（索引查找替代子查询）、`range`（索引范围内检索）、`index`（索引扫描）、`ALL`（全表扫描，通常最差）。

`EXPLAIN`语句提供MySQL执行详情，适用于SELECT、DELETE、INSERT等语句，为每个表返回一行信息，按处理顺序列出。MySQL使用嵌套循环连接处理连接，输出含分区信息及扩展信息。旧版中分区和扩展信息需用特定语法生成，现已默认启用。EXPLAIN输出包括id、select_type、table等列，展示查询执行细节。最新版本中，可视化工具进一步帮助理解查询性能。

在C语言中，正确使用运算符能提升代码的可读性和效率。本文介绍了八大注意事项：运算符优先级和结合性影响运算顺序；自增/自减运算符分前缀和后缀形式；逻辑运算符有短路特性；位运算符直接操作二进制位需谨慎；条件运算符简洁但避免复杂嵌套；类型转换避免意外结果；使用括号明确运算顺序。掌握这些要点有助于编写更安全高效的代码。

有JavaScript动态加载的内容如何抓取

视图是数据库中的虚拟表，由一个或多个表的数据经筛选、聚合等操作生成。它不实际存储数据，而是动态从基础表中获取。视图可简化数据访问、增强安全性、提供数据独立性、实现可重用性并提高性能，是管理数据库数据的有效工具。

本文我们将聚焦企业最普遍使用的 JSON 数据，分别介绍业界传统方案以及 Apache Doris 半结构化数据存储分析的三种方案，并通过图表直观展示这些方案的优势与不足。同时，结合具体应用场景，分享不同需求场景下的使用方式，帮助用户快速选择最合适的 JSON 数据存储及分析方案。

MySQL支持对生成的列进行索引并利用这些索引优化查询执行计划。即使查询未直接引用生成列，只要表达式与生成列定义匹配，优化器也会自动使用索引。但表达式需与生成列定义完全一致且结果类型相同。此功能适用于特定运算符如=、<、BETWEEN等。生成列定义需含函数调用或指定运算符。对于JSON值的比较，使用`JSON_UNQUOTE()`以确保正确匹配。若优化器未选择合适索引，可使用索引提示调整。

InnoDB通过向辅助索引附加主键列自动扩展索引，优化器利用这一特性可生成更高效的查询执行计划。例如，对于定义了主键（i1，i2）和二级索引k_d的表，InnoDB实际将k_d视为（d，i1，i2）。这种扩展能显著提升查询性能，如使用扩展索引时，`key_len`、`ref`值和所需检查的行数均有所优化，同时`Extra`信息显示为`using index`，意味着仅使用索引即可读取数据行。此外，`SHOW STATUS`命令显示使用扩展索引时`Handler_read_next`值更小，证明索引使用效率更高。

B树和哈希数据结构对索引查询性能至关重要，尤其是在支持选择B树或哈希索引的MEMORY存储引擎上。B树索引适用于=、>、>=、<、<=及BETWEEN运算符，并能用于特定的LIKE比较；而哈希索引则专长于快速等式比较，但不支持范围查询，也无法用于加速ORDER BY操作。合理选择索引类型可显著提升查询效率。

Pandas与Matplotlib：Python中的动态数据可视化