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决策树原理（一）：信息增益与特征选择 —— Java 实现 ID3 算法——别被“黑盒”吓住，一棵树的决策逻辑，应该像 SQL 一样清晰大家好，我是那个总在模型评审会上被问“为什么这个用户被判定为高风险？”、又在 KES 表里逐层验证每条规则的老架构。今天我们要聊一个看似简单、却深刻影响可解释 AI 的基础模型：

从MongoDB到金仓数据库：一场零中断的国产化迁移实践作为深耕政务与能源领域的ISV技术负责人，我们曾因MongoDB在运维复杂性、长期成本与合规适配等方面的现实挑战而持续承压——直至启动文档型数据向关系型多模数据库的迁移项目。依托金仓数据库对JSON等半结构化数据的原生支持能力，以及定制化迁移工具的协同赋能，项目在3个月内完成核心系统平稳过渡，实现业务连续运行、查询性能提升约20%。这不仅是一次技术架构演进，更是面向自主可控要求的一次务实落地。

时序数据库InfluxDB迁移替换实测，运维成本显著优化在工业物联网、智能电网、车联网及AIOps监控等高并发时序数据场景中，InfluxDB曾是主流选型。但随着信息技术应用创新持续深化与业务规模持续扩张，其在国产化适配能力、长期运维投入、混合负载支持能力及安全可控水平等方面的局限性日益显现。近期一项覆盖真实生产环境的跨平台迁移实测表明：采用金仓数据库完成时序数据库InfluxDB迁移替换后，系统实现稳定写入能力达200万点/秒，并达成综合运维成本显著优化的核心目标——这一量化效果并非实验室峰值指标，而是基于7×24小时连续压测与为期三个月的生产环境运行验证得

Shell通配符与正则：*?[]{} 通配，基础正则匹配（grep 入门）—— 当你的脚本需要“精准定位”文件或文本“通配符是文件系统的模糊搜索，正则是文本世界的精确制导。搞混它们，就像用渔网捞针。” —— 一个被误删日志文件逼出模式匹配洁癖的DBA

InfluxDB迁移替换实战：金仓时序数据库如何提高写入性能在金融行业数字化转型持续深化的背景下，实时风控、交易链路追踪、设备健康监控等关键业务场景对时序数据平台的采集密度、写入吞吐、查询响应及系统稳定性提出了更高要求。某全国性股份制银行在建设新一代智能运营中台过程中，原基于InfluxDB v1.8构建的时序数据平台逐步显现能力瓶颈：在日均新增约12亿条指标记录（覆盖5万余个交易终端、2000余个微服务节点）、峰值写入压力达8.6万点/秒的生产负荷下，InfluxDB单节点平均写入延迟升至120ms以上，内存溢出（OOM）问题频发；同时其TSM存储引擎对高基数标

InfluxDB迁移至金仓数据库的同城容灾实践：性能显著提升、运维效率优化，某能源企业实现RPO_5秒的高可靠时序数据管理在“双碳”战略驱动下，某大型能源集团加速推进智能电厂、远程集控与设备预测性维护体系建设。其核心工业物联网平台日均接入20万以上传感器节点，产生原始时序数据超8TB/日，写入峰值达12万点/秒——这一规模已远超InfluxDB单集群的稳定承载能力。

线性回归原理（二）：梯度下降算法，Java实现单变量/多变量拟合——当闭式解不够用时，我们如何“一步步逼近最优”大家好，我是那个总在训练日志里看 loss 曲线、又在国产服务器上调学习率的老架构。上一期我们手算了最小二乘法，一步到位求出最优参数。但现实是：当数据量大到百万级，或者模型复杂到非线性，闭式解要么算不动，要么根本不存在。

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多模融合重塑文档数据库：金仓数据库 MongoDB 兼容版的技术实践迈进数字化转型的“深水区”，企业对于数据处理的要求早已不再局限于“能存，能查”，文档数据库生来就与半结构化数据相契合，一直都是现代应用开发的主要选择，但是现实状况却是，当技术做到自主可控，供应链确保安全，多模数据融合处理变成新趋势的时候，传统开源文档数据库在性能，可靠性和企业级服务功能方面存在的不足就越发难以漠视。

时序数据库国产化替代，破局迁移“三不”困局在数字化转型浪潮席卷千行百业的今天，企业对数据的依赖已从“可用”迈向“实时、高效、智能”的新阶段。尤其在工业物联网、智慧城市、能源管理等领域，传感器与设备日均产生数以亿计的时间序列数据，传统数据库在高频写入、海量存储与复杂分析场景下面临严峻挑战——响应延迟加剧、运维成本攀升、系统扩展受限。据IDC《2024年中国时序数据库市场研究报告》预测，中国时序数据库市场规模年复合增长率超过35%，2026年将突破百亿元大关。

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金仓数据库兼容性实践：Oracle 迁移的问题词拆解与验证许多团队执行 Oracle 迁移时，并非“能不能迁”这样的大方向问题会真正累垮众人，而是那些表面上不显眼但实际上极具杀伤力的细节：SQL 中蹦出来的“问题词”，存储过程怎样适配，脚本工具存在哪些差别，特别是那个让人十分头疼的事情——出了状况之后，逆转需要付出多么大的成本。

Oracle迁移替换实战：金仓数据库如何破解企业数据迁移难题在当前信息技术自主创新的大背景下，越来越多的企业正着手将长期依赖的Oracle数据库替换为具备自主可控能力的国产数据库。面对多年积累的核心业务数据、复杂的PL/SQL逻辑与高度耦合的应用系统，“如何安全、高效、低成本地完成从Oracle到国产数据库的平滑迁移”成为企业CIO和技术团队关注的重点技术挑战。

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让时序开发更可控：金仓时序 DB 的易用性实践与平台化路径对开发者来说，一套时序数据库“好不好用”，很少是看宣传页上堆了多少特性，更直接的感受往往只有三件事：接得进、跑得稳、扩得开。这篇文章站在一线开发和架构落地的视角，围绕金仓时序数据库的易用性和二次开发生态，梳理了一条从 0 到 1 的实践路径，中间配好了完整的 SQL 示例和操作截图，方便你直接照着落地。想了解更多产品和方案细节，也可以随时去金仓数据库官网看看：https://www.kingbase.com.cn/

正在走向自律

ksycopg2实战：Python连接KingbaseES数据库的完整指南摘要：本文详细介绍了KingbaseES数据库的Python专用驱动ksycopg2的使用方法。内容涵盖驱动安装、连接配置、CRUD操作等基础功能，以及事务管理、连接池等高级特性。ksycopg2作为遵循Python DBAPI 2.0规范的线程安全适配器，针对KingbaseES进行了深度优化，支持数据类型映射、批量操作等特性。文章提供了完整的业务表创建示例和员工管理系统实战案例，包含环境配置、性能优化建议和常见问题解决方案，帮助开发者快速掌握该驱动的使用技巧。通过详细的代码示例，展示了如何高效安全地操

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场景化落地指南——金仓时序数据库在关键行业的应用实践时序数据怎么“落到系统里”，往往比“概念讲清楚”更难。本文就以金仓时序数据库的工程落地为主线，把采集、存储、分析、看板到运维闭环串起来：能力怎么拆、模型怎么建、SQL怎么写、行业怎么用，尽量讲得清楚、也讲得能直接照着做。

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时序数据时代的“存储与分析困局”解析及金仓解决方案做时序数据平台，最容易被两件事拦住：一是“越存越贵”，二是“越查越慢”。本文就从一线项目里最常见的坑讲起，把时序数据在存储、查询、治理、运维上的矛盾拆开说清楚，再给出一套以金仓时序数据库为底座、成本可控、能一步步落地的工程方案（含 SQL 示例与图表）。想进一步了解产品与解决方案，可以直接看金仓数据库官网：https://www.kingbase.com.cn/

主公不搬砖

Nacos 2.5.2 国产信创 kingbase适配一、Nacos源码地址地址：nacos-v2.5.2二、代码适配1、引入kingbase jdbc包2、代码

金仓数据库KingbaseES中WalMiner接口使用在对应的database下安装walminer扩展。mydb=>create extension walminer;

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【金仓数据库】ksql 指南（六）—— 创建与管理用户和权限（KingbaseES 安全控制核心）完成数据库，表，索引这些核心对象的运作之后，“用户与权限控制”就成了保障 KingbaseES 数据安全的重点所在，经由细致的用户运作和权限分配，可以规避未授权访问以及误操作之类的风险，比如普通用户就无权删除核心表。本文针对“ksql 命令行操作用户与权限”展开论述，覆盖从“创建用户 - 查看用户 - 修改用户 - 授权/回收权限 - 删除用户”这样完整的流程，并结合真实的业务场景来分解具体的执行步骤，各个阶段均给出相关的语法，例子以及防止常见错误的提示，从而保证初学者能够掌握到安全控制的主要要点。

KSQL Developer 测试记录随着国产数据库在政企核心系统中的规模化落地，日常开发、管理与运维对数据库客户端工具提出了更高要求：不仅要支持多类型数据库、稳定高效，还需要具备良好的开发体验和易用性。基于这一现实需求，金仓数据库推出了 KSQL Developer —— 面向开发者、DBA 和数据库应用人员的统一图形化开发与管理工具。最近开放了测试，正好也下载体验一下：

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【金仓数据库】ksql 指南（五） —— 创建与管理索引和视图（KingbaseES 查询优化核心）掌握表的基本运作之后，若想优化查询效率并简化数据访问，就要去学习“索引”和“视图”的运用，索引类似于“书籍目录”，可以极大地加快查询速度；视图类似“数据窗口”，能够隐藏复杂的查询逻辑，还能控制数据的可见性。本文就“ksql命令行操作索引与视图”展开论述，把从“作用到创建，再到查看，维持直至删除”的全过程拆解成实际操作步骤，并结合例子和避坑提示，以使初学者能够领悟并付诸实行。