数据库开发

geovindu1 天前
sql·mysql·设计模式·数据库开发
sql: Data Modeling Patterns using mysql珠宝行业的数据链路长、业务形态复杂:从宝石原料采购、款式 BOM 设计、加工工单流转,到成品库存、经销商分销与门店销售,每一环都沉淀着大量结构化数据。然而,许多企业在建模时往往陷入两难——业务库要么过度冗余导致更新异常,要么过度范式化拖慢查询;数据仓库又缺乏从 OLTP 到 DW 的完整衔接,维度拉链、增量抽取、数据质量校验等环节常常靠手工拼凑,难以支撑规模化经营分析。本文面向数据库工程师与架构师,以 MySQL 9.0 为底座,从范式建模、反范式设计、SCD 缓慢变化维度、层次模型、多租户、事务与锁,到
NineData6 天前
数据库·人工智能·oracle·中间件·agent·数据库开发·ninedata
NineData智能数据管理平台新功能发布|2026年8月8 月,NineData 围绕 AI 辅助 SQL 开发、多数据源接入、数据导入导出、审批治理和数据复制稳定性 持续迭代。
天天喝旺仔7 天前
sql·postgresql·性能优化·数据库开发
PostgreSQL 慢查询治理实战:读懂 EXPLAIN ANALYZE 执行计划,落地复合索引、部分索引与覆盖索引摘要:慢查询治理最常见的失败姿势是"凭感觉加索引"——加完没变快,索引却越堆越多。本文给出一条可复现的闭环:先用 pg_stat_statements 按累计耗时定位真正拖慢系统的 SQL,再逐行读懂 EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) 里的 cost、rows、actual time 与 Buffers 信号,最后按"等值列在前、范围列在后"落地复合索引,用部分索引压缩体积,用 INCLUDE 覆盖索引换取 Index-Only Scan。全文附可直接执行的建表脚本与前后计划对比。
青春之我_XP15 天前
数据库·sql·mysql·数据分析·数据库开发·日期函数
MySQL 常用日期函数 实战指南在数据分析和报表开发中,时间维度的处理是绝对绕不开的一环。无论是计算用户的注册时长,还是按周/月生成数据看板,熟练掌握 MySQL 的日期函数都是必修课。
达梦产品与服务20 天前
数据库·sql·数据库开发·数据库运维·脚本管理·sqlark百灵连接·sql脚本
SQLark 实战 | 高频 SQL 脚本的导入、管理与复用做数据库开发和运维的人,手里总有一些高频使用的 SQL 脚本:在 SQLark 里,可以将这些脚本保存到对应连接下的「查询」文件夹。保存查询功能会把脚本连同数据库连接、所属库/模式信息一起存下来,下次打开直接执行。本地的存量脚本怎么批量搬进来、脚本多了怎么分组、新的怎么随手存、要用的时候怎么快速找到——往下看👇👇
数智启示录20 天前
java·大数据·flink·kafka·数据库开发
实时数据湖 Flink CDC + Kafka +Doris 【企业级实战】之Kafka 事件缓冲层 【附核心源码】 04在当前项目中,Kafka 不只是消息队列,而是:这四种职责决定了 Kafka 层不能只写一句 producer.send(json)。
残 风25 天前
数据库·postgresql·开源·数据库开发
PostgreSQL 存储机制详解要点: WAL、Buffer、Dirty Page,到 Page Layout、Slot、Tuple。
NineData1 个月前
数据库·人工智能·数据库开发·devops·ninedata·数据库技术·dtcc
DTCC 2026 预告|NineData CEO& 创始人叶正盛:面向 AI Agent 的数据库 DevOps 与数据复制实践2026 年 8 月 20 日- 22 日,NineData 将出席 DTCC 2026(中国数据库技术大会)。NineData 创始人 & CEO 叶正盛将在主论坛带来《面向 AI Agent 的数据库 DevOps 与数据复制思考实践》主题演讲。
承渊政道1 个月前
运维·数据库·gitee·数据库开发·金仓数据库
KES专业技能包发布:覆盖数据库开发、迁移与运维全流程近日,电科金仓在Gitee社区发布了一套KES技能包——一套面向AI编程助手的金仓数据库专业技能包.首批共上线31个技能,把金仓数据库(KES)相关的产品知识、操作方法和实践经验,整理成智能体能够识别和调用的专业技能.以后遇到KES问题,不必先翻文档、找章节、拼步骤.只需要告诉智能体要做什么,它就能根据任务调用相应的KES技能,为你提供更贴近KES实际使用场景的回答.
Tongzhi20261 个月前
数据结构·数据库·科技·算法·均值算法·数据库开发
通芝科技无感考勤一体机:软硬一体,开箱即用通芝科技推出预装考勤系统的工控一体机方案,实现人脸无感识别与门禁考勤的快速部署—— · ——随着企业数字化转型推进,考勤管理作为人力资源管理的基础环节,其部署效率与使用体验正在受到越来越多企业的关注。传统考勤系统的建设往往涉及软件采购、服务器配置、操作系统安装、数据库调试等多个环节,各环节之间依赖关系复杂、实施周期偏长,对缺乏专职IT人员的中小型企业及多门店连锁业态而言,落地难度尤为突出。
sugar__salt1 个月前
数据库·spring boot·mybatis·数据库开发
MyBatis-Plus 从入门到实战:高效简化数据库开发的完整指南MyBatis-Plus(简称 MP)是 MyBatis 的增强工具,由国人开发维护,在 MyBatis 的基础之上只做增强、不做改变。它的核心定位非常清晰:
Tongzhi20261 个月前
大数据·数据结构·科技·均值算法·数据库开发·推荐算法
考勤数据本地化存储:通芝科技无感考勤一体机的数据安全逻辑考勤系统采集员工人脸信息,数据存储位置的架构选择直接关系到企业合规风险—— · ——考勤系统是企业IT体系中数据采集密度较高的应用之一。每次考勤操作背后,系统均在记录员工身份、通行时间,在人脸识别考勤场景下,还涉及更为敏感的生物特征数据。上述数据的存储位置、传输路径与访问权限,直接关系到企业的数据合规风险。通芝科技无感考勤一体机在架构设计上将数据存储与处理完整保留在本地工控服务器,不依赖云端平台,此架构选择的合规意义需要从数据属性与流转路径两个维度加以分析。
ClouGence1 个月前
数据库·sql·开源·数据库开发
告别 Navicat!CloudDM:开源免费一站式数据库开发管理工具CloudDM 是一款面向团队的开源数据库开发管理工具,为开发人员、DBA 和管理人员提供统一的数据库访问入口。团队不需要向每位成员分发数据库账号,即可完成数据查询、数据库对象管理、SQL 审核、权限申请、工单审批、数据脱敏和操作审计。
long3161 个月前
java·数据结构·数据库·spring boot·sql·postgresql·数据库开发
PostgreSQL 学习资料 · 入门 / 练习 / 精通 / 扩展PostgreSQL 是一个免费的对象-关系型数据库服务器(ORDBMS),在灵活的 BSD 许可证下发行。它的 Slogan 是 “世界上最先进的开源关系型数据库”,开发者通常把它读作 post-gress-Q-L。
请为小H留灯2 个月前
数据库·mysql·macos·adb·数据库开发
2026最新!Mac安载MySQL 8.0 保姆级教程最近我在 Mac(Apple Silicon / macOS 15)上用 Homebrew 装 MySQL 时,发现默认已经变成 MySQL 9.5 了:
石像鬼₧魂石2 个月前
大数据·数据仓库·数据库开发·数据库架构
【Y2Ksoft】贵阳枫叶控股ERP管理系统 —— 管业制造 · 全链路数字化 · 开箱即用枫叶控股集团贵州子公司 · PE管材全产业链 · 23大功能模块 · 玻璃拟态 · 单文件HTML贵阳枫叶管业有限公司(枫叶控股集团贵州子公司),位于贵阳经开区开发大道111号,注册资金5000万、总资产2.4亿、占地100亩/6万㎡厂房、15条PE挤出产线,年产PE管材6.8万吨。产品覆盖PE给水管、PE排水管、HDPE波纹管、PE燃气管、钢丝骨架管等。
石像鬼₧魂石2 个月前
大数据·数据仓库·制造·数据库开发·数据库架构
钢结构ERP管理系统 —— 玻璃拟态 · 单文件HTML(系统为开发测试虚拟数据)钢结构工程有限公司位于惠水县长田工业园,主营钢结构工程设计、加工制造与施工安装,覆盖高层钢构、工业厂房、大跨度网架、桥梁钢构等业态。
weixin_307779132 个月前
linux·运维·clickhouse·自动化·数据库开发
Linux下ClickHouse数据仓库故障系统化诊断脚本
Daorigin_com2 个月前
大数据·人工智能·深度学习·数据挖掘·数据库开发·业界资讯·改行学it
合同管理进入“自动驾驶”时代:道本×DeepSeek的三重穿透说自动驾驶不太准确。更准确的说法是:让合同管理从“手动挡”变成“自动挡”。道本科技×DeepSeek的方案,在合同管理的三个维度上实现了穿透,让原本需要人工逐级处理的事情,变成系统自动流转。
24计网1王仔寿2 个月前
linux·课程设计·数据库开发·微信公众平台·neo4j·命令模式·sequoiadb
Linux运维与云计算全栈系统化学习指南(Shell+虚拟化+OpenStack+Docker+公私云实战)在数字化、云原生技术全面普及的当下,Linux运维与云计算已经成为IT基础设施领域的核心基石岗位。无论是后端开发、大数据运维、网络安全、容器云原生、企业信息化建设,所有底层服务几乎全部基于Linux系统运行。但目前绝大多数初学者存在严重的碎片化学习问题:只会零散敲命令、不懂自动化脚本、不懂虚拟化底层、不懂云平台架构逻辑、只会点点云平台控制台,一旦遇到线上故障、服务器批量运维、云环境异常排查便束手无策。