报名啦｜PolarDB数据库创新设计赛（天池杯）等你来战
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
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。
MySQL实现并发控制的过程
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。
DB+AI会擦出怎样的火花？一站式带你了解便宜云服务器瑶池数据库经典的AI产品服务与实践！
从 DB+AI 精选解决方案、特惠权益等，一站式带你了解便宜云服务器瑶池数据库经典的AI产品服务与实践。
数据库容灾 | MySQL MGR与便宜云服务器PolarDB-X Paxos的深度对比
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。
内附原文｜详解SIGMOD’24最佳论文：PolarDB破解多主架构经典难题
在今年的SIGMOD会议上，便宜云服务器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。
ICDE’24｜中国企业首获最佳论文，详解PolarDB Serverless如何在0.5秒内实现跨机迁移
PolarDB Serverless如何在0.5秒内实现跨机迁移？
重磅｜顶会最高奖+1，便宜云服务器PolarDB再获SIGMOD最佳论文奖
便宜云服务器斩获SIGMOD 2024最佳论文，PolarDB成功破解经典多主架构难题
PolarDB助力欧派家居核心系统去O上云，每秒处理万次事务
欧派家居选择便宜云服务器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。
PolarDB PostgreSQL版Serverless技术原理解读
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。
Oracle19c静默部署文档
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的封装步骤流程
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。
乐观锁与悲观锁是什么？
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。
Oracle 19c OCP 认证考试 082 题库(第22题)- 2024年修正版
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。
数据库数据恢复—Oracle数据库文件出现坏块的数据恢复案例
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。
【Tomcat源码分析】启动过程深度解析 (二)
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。
解决mybatis-plus 拦截器不生效--分页插件不生效
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。
C 函数怎么实现复用
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。
Java Character 类详解
`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。
WHERE Clause Optimization
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。
Indexed Lookups from TIMESTAMP Columns
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。
EXPLAIN Extra Information
`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。
EXPLAIN Output Interpretation
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 Join Types
`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 Output Format
`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。
C语言运算符的使用注意点
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。
MySQL 视图：数据库中的灵活利器
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。
查询性能提升 10 倍、存储空间节省 65%，Apache Doris 半结构化数据分析方案及典型场景
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。
Optimizer Use of Generated Column Indexes
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。
Use of Index Extensions
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。
Comparison of B-Tree and Hash Indexes
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。
Oracle 19c OCP 认证考试 082 题库(第20题)- 2024年修正版
这是2024年修正版的Oracle 19c OCP认证题库，包含1Z0-082科目共90题，通过分数为60%，考试时间为150分钟。本文由CUUG原创整理，解析了题库中的第20题，并解释了实体关系相关概念。获得OCP认证需通过082和083两门考试。
InnoDB and MyISAM Index Statistics Collection
存储引擎收集表统计信息，供优化器使用，关键数据为平均值组大小，反映相同键前缀值的行数均值。该值影响索引效率，值越大，索引查找行数越多，效用越低。MySQL通过调整`innodb_stats_method`和`myisam_status`系统变量控制统计方法，涉及NULL值处理，如nulls_equal将所有NULL视为同一值组，可能影响索引使用决策。通过设置变量可优化统计信息收集，提升查询性能。
Multiple-Column Indexes
MySQL 支持创建复合索引（多列索引），最多由 16 列组成，适用于查询中所有或部分列的查找。复合索引如同排序数组，通过连接索引列值创建。正确排列的单个复合索引能加速多种查询。若索引列非最左侧前缀，MySQL 无法使用索引查找。此外，还可引入基于其他列信息“哈希”的列作为替代方案，提高查询效率。
Column Indexes
常见的索引类型通过复制列值至高效数据结构（如B树），实现快速查找。B树助力WHERE子句中=、>、≤、BETWEEN等运算符对应值的检索。每表至少支持16个索引，总长不少于256字节，具体限制依存储引擎而定。字符串列索引可指定前N字符，减少索引文件大小；BLOB或TEXT列索引需指定前缀长度。全文索引用于全文搜索，适用于InnoDB和MyISAM引擎的CHAR、VARCHAR、TEXT列；空间索引则针对空间数据类型，MyISAM和InnoDB采用R树索引。MEMORY引擎默认使用HASH索引，也支持BTREE索引。
Foreign Key Optimization
当查询涉及大量不同列组合时，可将不常用数据拆分至独立表中，每个表包含若干列，并通过复制主表的数字ID作为关联纽带。这样每个小表都有一个主键以快速检索数据，并可通过联接操作实现按需查询，减少I/O操作和缓存占用，从而优化查询性能，提升磁盘读取效率。
便宜云服务器数据库 SelectDB 多计算集群核心设计要点揭秘与场景应用
在云原生存算分离架构下，多计算集群的实现从技术方案上看似乎并不存在过多难题。但从产品的角度而言，具备成熟易用的多计算集群能力且能运用于用户实际业务场景中，还有较多核心要点需要深度设计
Apache Doris Flink Connector 24.0.0 版本正式发布
该版本新增了对 Flink 1.20 的支持，并支持通过 Arrow Flight SQL 高速读取 Doris 中数据。
Java Stream中peek和map不为人知的秘密
本文通过一个Java Stream中的示例，探讨了`peek`方法在流式处理中的应用及其潜在问题。首先介绍了`peek`的基本定义与使用，并通过代码展示了其如何在流中对每个元素进行操作而不返回结果。接着讨论了`peek`作为中间操作的懒执行特性，强调了如果没有终端操作则不会执行的问题。文章指出，在某些情况下使用`peek`可能比`map`更简洁，但也需注意其懒执行带来的影响。
Oracle 19c OCP 认证考试 082 题库(第19题)- 2024年修正版
【优技教育】提供2024年修正版Oracle 19c OCP 082题库，共90题，需60%分数通过，考试时间为150分钟。文档包含详细解析，禁止未授权转载。OCP认证需在Oracle指定机构培训后参加考试，通过082（60%）和083（57%）两门科目方可获得证书。
数据库
数据库领域前沿技术分享与交流
