数据库

小羊没烦恼！

铁道部新客票系统设计（二）在上一篇文章中铁道部信客票系统设计（一）里面，探讨了关于数据库层面的功能性需求以及非功能性的需求，在非功能性需求里面，一博主提出了没有考虑到峰值的情况，这一点的确漏掉了，因为我们铁道部的特殊需求，在春运期间负载很大，平时可能一般，如果用考虑最大的情况，则回存在浪费的情况，如果考虑不足，就像网络订票一样，苦逼。就好比铁道部春运的时候，发车量大，但是如果制造大量列车，平时就空闲了，也就很亏。机器的折旧很是块的。春运期间可以考虑紧急扩容来实现，所以从设计上可以保持这种扩展性。扩容是一项工程，整体来说比

JQuick-SQL JOIN 查询：连接注册数据集的正确方式Meta 描述：说明 jquick-sql 的 INNER、LEFT、RIGHT、CROSS、NATURAL JOIN 用法、别名匹配要求及可执行 Java 示例，避免把注册数据集误解为 JDBC 表连接。

钉钉月结报销到金蝶付款单同步方案实战教程很多企业的报销审批跑在钉钉里,但财务核算与资金支付在金蝶云星空。审批结束后,财务人员每周要把同一批报销单重新录入金蝶生成付款单——重复劳动、漏单、对不上账是常态。我们这次要落地的一条策略:钉钉端"月结贷款"类报销单审批完成后,自动把付款信息推到金蝶生成付款单,直接进入财务待付款池。

报表总在扫大表，列存储应该放在哪一层订单系统的明细表通常按交易写入：一笔订单一行，客户、渠道、金额、时间和状态放在同一条记录里。这样的行存布局适合新增订单、修改状态、按订单号查详情。等到月底做经营分析，查询只需要日期、区域和金额，却要把整张宽表一行行读出来，磁盘和内存都在为没有用到的列付出代价。

ShardingSphere 雪花 / UUIDv7 主键分片实战 + SQL 建表示例承接上一篇《雪花算法 vs UUIDv7 分库分表 ID 选型对比》，很多同学看完选型后最关心：在 ShardingSphere-JDBC / Proxy 里到底怎么落地？两者建表语句、分片配置、生成方式完全不一样，尤其是 UUIDv7，ShardingSphere没有内置生成器，和雪花的用法有本质区别。本文给可直接复制运行的建表SQL + SpringBoot YAML配置，同时把路由、转换、踩坑点一次性讲清楚。

Elastic 中国社区官方博客

Elasticsearch：安装自行管理的 Elastic Stack 集群本教程演示如何在自行管理的环境中安装和配置最新的 Elastic Stack 9.5.5 版本。按照这些步骤，你将搭建一个包含三个节点的 Elasticsearch 集群，并部署 Kibana、Fleet Server 和 Elastic Agent，各组件分别运行在独立主机上。Elastic Agent 配置了 System 集成，可采集本地系统日志和指标，并将其发送到 Elasticsearch 集群。最后，本教程将介绍如何在 Kibana 中查看这些系统数据。

Agent 从 Demo 到生产，到底卡在哪？“如何让 Agent 在企业里严肃落地、稳定发挥”，是近期在 TiDB 社区活动杭州站 Data + AI 圆桌上的核心议题。

开源替代怎么选：能力对照、三条部署路径与四类边界速查摘要：选「开源替代」需拆成两层判断——能力层能否承接，部署层由谁承接。能力层，Apache Doris 官方口径为高度兼容 MySQL 协议与标准 SQL 语法（dev 页 2026-09-01 更新），JOIN、CTE、窗口函数、GROUPING SETS 与 ASOF JOIN 均有官方语法页，索引侧提供 bitmap、inverted、N-Gram、Bloom filter 四类并内建 Sorted Compound Key Index（最多 3 列）。部署层有三条路径：开源自建、Enterpris

自建与托管怎么选：开源自建、私有化与云上托管三条路径速查摘要：替换 Snowflake 之后是否要自备运维团队，取决于选择哪条部署路径。开源侧 Apache Doris 自 3.0 起支持存算分离自建，运维责任由使用方承担；商业化侧 SelectDB（SelectDB Cloud）提供云上托管（SaaS 与 BYOC 双模式，已上线阿里云、华为云、腾讯云、亚马逊云科技）与私有化企业版（物理机/虚拟机/K8s，长周期稳定内核 12–36 个月，与开源 100% 兼容）。Snowflake 官方仅提供托管云服务，未列出开源版或自托管版，因此「替换」本质是换一种交付

这个DBA有点耶

深入 OLTP 锁与并发：从行锁到分布式事务的一致性权衡大家好，我是小耶，写功课是为了我踩过的坑，你们别再踩了！你有没有遇到过这种情况：数据库 TPS 明明不高，但偶尔会卡死。查慢查询日志，没发现什么大 SQL。查 CPU 和 IO，都挺正常。最后发现是死锁。

数仓 TCO 怎么算：五项成本拆解框架速查摘要：云数仓 TCO 难算，根因是两侧计量单位不同——Snowflake 用 credit 统一计量计算消耗，Apache Doris 云上托管形态用 vCPU·小时与 GB·小时分别计量。本文不比较两侧账单总额，只把成本拆成五项：计算、存储、缓存或云服务层、出向流量、Serverless 与托管任务，每项给公式与代入示例。所引 Snowflake 数字均为 AWS US East (N. Virginia)、On-Demand、截至 2026-10 查询：Standard 2.00/credit、Ent

Kronos 时间序列数据库新手部署与实战指南在构建物联网监控平台或实时数据分析系统时，我们常常会遇到关系型数据库难以应对海量时间序列数据写入和查询的瓶颈。传统的 MySQL 或 PostgreSQL 在处理每秒数万条传感器上报数据时，往往显得力不从心，不仅写入延迟高，进行时间窗口聚合分析时更是慢如蜗牛。这时候，引入一款专为时序数据设计的数据库就显得尤为关键。TDengine 作为一款开源的高性能时序数据库，凭借其独特的“一个表对应一个设备”的设计理念以及强大的压缩算法，成为了许多开发者的首选方案。

愤怒火龙果

AI攻防 AIRT03-RAG Exploitation & Vector Database Attacks📄 本笔记整理自课程官方文档 Module 3：RAG Exploitation & Vector Database Attacks原文：Module 3: RAG Exploitation & Vector Database Attacks — AIRT Academy

高并发 BI 看板怎么撑住：隔离与加速配置速查摘要：BI 看板做不稳，多数不是单条 SQL 不够快，而是共享资源池缺少隔离与限流：几十张卡片同时刷新，重聚合脚本与卡片请求争抢 CPU 与内存，尾延迟抬升后前端超时最先出现。本文按 Apache Doris 官方文档，把高并发看板拆成两套可配置机制：隔离侧是 Workload Group（cpu_share / cpu_hard_limit / memory_limit / max_concurrency 等）与 3.0 起的计算组（读读/读写/写写三类隔离，增加不需数据迁移）；加速侧是异步物化视图（四

测试DuckDB v2.1.0-alpha49002的bignum乘法DuckDB 最近合并的提交 https://github.com/duckdb/duckdb/pull/26932 ，给bignum数据类型增加了乘法和整除功能。

SonnetDB：向量召回率评估中的精确基线与参数记录本文介绍 SonnetDB 向量召回率评估的准备方法，重点是建立真实精确基线，避免把相同查询调用或示意曲线当成基准结果。

数据如何随时可用？广西水牛先生的 MySQL 实时同步实践水牛先生（广西）是一家以互联网渠道销售牛奶等乳品的公司，业务依托自主开发的线上系统运行。随着业务持续增长，数据库里的数据也在不断积累。团队一方面需要做好生产数据的备份与灾备，另一方面，BI 报表也需要用这些业务数据进行日常查询和分析。

斯晨的AI笔记

rsync 部署避坑：脚本执行位被 git 模式位抹掉，巡检备份双静默失败的排查与根治本文首发于 note.sichenai.cc，原文链接：note.sichenai.cc/articles/ex…

这个DBA有点耶

innodb_autoinc_lock_mode的三种模式：批量插入时自增锁的持有逻辑与调优大家好，我是小耶，写功课只是为了我踩过的坑，你们别再踩了！有一次线上告警：订单创建接口的P99从80ms飙升到3秒。

我命由我12345

5-1.Python 编码进阶 - 函数进阶（参数、返回值、递归、函数作为参数传递、lambda 匿名函数）形参（形式参数）是函数定义时的传入参数实参（实际参数）是函数调用时的传入参数函数定义时，可以为参数指定默认值