数据库

【WMS学习笔记系列】01-需求分析传统仓库管理面临以下痛点：WMS 的目标就是通过信息化手段解决上述问题，实现仓库作业的标准化、数字化和智能化。

zlinear数据采集卡

数据采集卡从入门到精通（9）：分辨率与精度——16位卡不等于1/65536的精度"16位分辨率"和"精度0.1%"是两回事——这是采集卡选购中最常见、也最昂贵的误区。本文系统讲清分辨率、绝对精度、相对精度、非线性、失调、增益误差六组概念的关系，并给出精度预算的实战方法。全文约4000字。

麒麟v10-MySQL InnoDB Cluster 完整部署与全场景验证(从入门到精通)环境：192.168.195.141 / 142 / 143（CentOS 系 Kylin V10，2.8G 内存）软件：MySQL 8.0.35 + MySQL Shell 8.0.35 + MySQL Router 8.0.35（均为官方归档源二进制包，国内镜像最高仅 8.0.28）覆盖：InnoDB_Cluster.pdf 全部内容（架构、Shell 安装、实例配置、建集群、加节点、状态查看、Router 部署、PyMySQL 高可用测试）+ 12 个补充场景实测验证状态：全部场景实测通过。所

生产环境MySQL多实例XtraBackup全量备份与rsync异地自动传输实践生产环境中，MySQL 从库每天执行一次全量物理备份，备份完成后自动压缩，并通过 rsync 传输到异地备份服务器。

SQLServer数据迁移之后，那张报表还能不能秒出先说个具体的事。前几天翻 KES V9R4C019 的发布资料，翻到一张图，整张图上就一句话。10分钟 VS 1分钟。

数据仓库入门：是什么、怎么做、和数据库有什么区别？一篇写给小白的极简指南，附代码示例。小马以前觉得数据仓库那是大数据领域的事，和后端开发有什么关系。但最近越发觉得似乎这块技术领域离大家越来越近了，特别是Harness E2E对前后端技术壁垒的模糊，乃至最近FDE 工程师概念的崛起，在AI的狂潮下，似乎大数据和研发的这个边界也被打破了。总之一句话，未来也是得会，就算你不会也要让你的AI会，就这么粗暴。

【数据库】把数据优势转化为决策优势：TimechoAI时序大模型使用解析在工业场景中，“数据沉睡”是一种普遍困境。风力发电机组的风机塔筒每时每刻都在产生海量传感器数据——塔顶位移、塔底弯矩、扭矩、风速——但这些数据往往只被用于事后回溯，而非前瞻性预警。如何让历史时序数据“开口说话”，提前预判未来趋势？TimechoAI时序大模型云服务提供了一条从数据到预测的低门槛路径，以清华大学自研的Timer系列大模型为智能内核，将复杂预测能力封装为可轻松调用的云服务。

会编程的吕洞宾

MySQL 慢查询从5秒到50毫秒：索引失效六大场景定位与实战调优页面一卡就是五六秒，接口动不动就拖垮订单列表——线上一个普通查询从 5.2 秒优化到 48 毫秒，中间只加了一个索引、改了一处 SQL 写法。本文用一份完整的 Spring Boot 4.1.0 JDBC 工程，带你定位 MySQL 慢查询的根因，拆解六大索引失效场景，讲清楚 EXPLAIN 怎么读、索引到底怎么设计。适用读者：Java 后端、MySQL DBA、正在被慢查询折磨的哥们姐们。

MySQL 索引底层完整详解｜磁盘Page｜B+树推导｜聚簇非聚簇索引｜索引SQL操作索引：提高数据库的性能，索引是物美价廉的东西。不用加内存，不用改程序，不用调SQL，只要执行正确的create index，查询速度就可能提高成百上千倍。

小白勇闯网安圈

Django Form 组件详解：从表单生成到 ModelForm 数据校验在没有 Form 组件时，我们需要手写 HTML 表单、读取 request.POST，并为每个字段编写长度、格式和必填校验。字段一多，模板和视图就会重复很多逻辑。

梦想不只是梦与想

MySQL 数据库（二）：数据类型数据类型是数据库表设计的基石，选择正确的数据类型直接影响存储空间、查询性能和数据完整性。固定长度，不够用空格填充

野生技术架构师

Redis 和 MySQL 如何保证数据一致性？先更新数据库还是先删缓存，延迟双删、MQ、Canal 一次讲透先给结论：大多数读多写少的 Cache-Aside 业务，优先采用“提交数据库事务 → 删除缓存 → 下一次读取回源重建”，同时必须有 TTL。删除失败不能只记日志，重要数据应进入持久重试；跨服务可升级到 Outbox + MQ；写入口很多可使用 binlog CDC/Canal。它们提供的是可度量的最终一致，不是跨 MySQL 与 Redis 的天然强一致。

SQL Server数据迁移到金仓数据库复盘：从怕性能翻车，到TPS提升60%我在一家连锁零售企业干活，职位写的是DBA，实际数据库的活我干，后端的锅我也背，公司人少，没那么多讲究。手里这套ERP跑了八年，订单、库存、会员三个大模块，外加十来张BI报表，底座是SQL Server 2016标准版，数据1.4TB，表423张，存储过程136个。

数据库如何做性能优化？数据库性能调优有哪些常见注意事项？线上数据库越来越慢，慢查询堆积、CPU 飙升，排查半天找不到根因，这是很多数据岗同行的日常。数据库性能调优这件事，其实有章可循，只要按步骤逐一排查，大部分性能瓶颈都能快速收敛。本文是一份可直接对照执行的实操指南，读完就能上手处理常见的数据库性能问题。从建立基线到定位瓶颈，每一步都围绕数据库的实际运行状态展开，不绕弯子，直接给出可落地的操作路径。

企业级灰度发布技术方案灰度发布不是简单地把新版本部署到几台服务器，而是让新版本先接收一小部分真实或仿真的请求，在可控范围内观察系统和业务指标，确认稳定后再逐步扩大流量。

AI 时代审查思维：审查第一篇现在写代码这件事，门槛被 AI 拉得很低。你描述一句需求，它几秒钟给你一屏代码，看着还挺像样。但真正的分水岭不在"写得出来"，而在另一件事——代码上线之后，会发生什么。

企业实战:Milvues向量数据库实践文件: app/import_process/node_import_milvus.py节点作用: 数据加载流程的终点，负责将处理好的结构化数据（切片内容、元数据、向量）持久化存储到向量数据库中，构建可供即时查询的索引。

把时间序列真正用起来：TimechoAI 使用与时序分析实战大语言模型处理的是词元之间的关系，时间序列模型面对的却是连续数值、采样频率、周期、趋势、噪声和突变。一组设备温度数据看起来只是一列数字，但模型实际需要理解很多隐含信息：

管理类专业证书含金量排名管理类专业谈证书，不建议只看所谓排名。更实用的判断方式是：你未来想去什么岗位，这个岗位需要什么能力，哪些证书能证明这些能力。