数据库

坚定信念，勇往无前

mongodb的日志分割显示日志路径：path: /data/mongodb/log/mongod.log dbPath: /data/mongodb/data

Oracle TX 锁 Mode 4（Share）问题排查总结上一篇文章《Oracle 行锁问题排查总结（enq: TX - row lock contention）》，enq: TX - row lock contention 锁等待事件中，P1 参数值将请求锁的名称和请求模式编码在一起，可以通过查看 P1RAW 的十六进制值来解析（通过公式 name<<16 | mode 计算），或者通过 SQL 函数转换，具体如下

数据定义语言-DDL操作主要是对表和数据库的一些操作而非对里面数据的操作数字类型字符串类型日期格式

工程项目、政企采购为什么优先选择对讲机批量采购？适用场景：工地施工、物业安保、林区巡护、边境巡检、厂区工矿、大型活动保障、政企单位通信采购核心关键词：对讲机批发、工程通信采购、DMR数字对讲机、政企通信设备、批量采购优势、寒地对讲设备选型

SQLite数据库SQLite 是一款轻量级、文件型、无服务端、零配置的关系型数据库如果 test.db 不存在，会新建文件；存在就打

云贝教育-郑老师

MySQL 的“黑匣子“：Performance Schema 把数据库内部变成一张可查的表排查 MySQL 性能问题，很多人的第一反应是 SHOW PROCESSLIST 看一眼线程状态，再去翻慢查询日志。这两样工具我用了很多年，它们能解决一部分问题，但都有一个共同的短板：回答的是"发生了什么"，回答不了"时间到底花在哪"。

这个DBA有点耶

同城双活落地的三座山：网络延迟、脑裂预防、反向同步大家好，我是小耶，写功课只是为了我踩过的坑，你们别再踩了！2026年，如果你在金融、政务、能源行业做DBA，“同城双活”这个词一定不陌生。

青春之我_XP

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。

sys_dump 备了库，角色和权限别漏在外面sys_dump 只导一个库里面的东西，角色、表空间这些全局对象不在里头。这句话听着抽象，真出事是这样的——单库备份文件好好的，校验也过了，换台机器一还原，ksql 当场撂挑子：

接着奏乐接着舞。

【2026】73道Redis 常见面试题与参考答案参考答案：Redis 是一个以内存为主、支持持久化的高性能键值数据库，常见场景包括：Redis 适合低延迟、高并发场景，但不能因为速度快就无条件替代关系型数据库；是否使用要结合数据可靠性、查询模型和容量评估。

其实防守也摸鱼

权限提升与横向移动：从内网渗透到域控的完整技术图谱在真实的攻防对抗中，外网突破往往只是第一步。攻击者拿到一台主机的初始权限后，真正的挑战才刚刚开始：如何从普通用户提升为管理员，如何从单台主机扩散到整个内网，最终拿下域控制器。这一过程的核心技术就是权限提升（Privilege Escalation）与横向移动（Lateral Movement）。本文将从 Linux 与 Windows 两大平台出发，系统梳理提权技术、内网主机发现、域环境信息收集以及哈希传递、票据传递等横向移动技术，帮助读者建立完整的内网渗透知识框架。

人生百态，人生如梦

每日论文解读(9.1)——ReToolSQL：面向鲁棒Text-to-SQL的Agentic强化学习与工具增强两阶段训练框架论文标题: ReToolSQL: Agentic Reinforcement Learning for Robust Text-to-SQL 论文地址: https://arxiv.org/abs/2608.27796 作者单位: JPMorgan Chase 发表时间: 2026年8月28日

网页采集如何稳定输出结构化数据：JSON、链接与快照三阶段流水线网页采集如何稳定输出结构化数据，真正困难的通常不是完成一次 API 调用，而是让结果可以校验、失败可以定位、后续能够回到原始证据。本文围绕“如何把网页字段抽取、链接发现和页面快照组合成可验证的采集流水线”给出一套可以直接落到任务状态和数据契约上的实现方式。

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免杀与持久化入门：从载荷免杀到隐蔽通道的完整指南在网络安全领域，免杀（Anti-Virus Evasion）与持久化（Persistence）是红队攻防、渗透测试和恶意软件分析中绕不开的两个核心概念。对于刚接触安全的小白来说，这两个词听起来可能有些神秘，甚至带有攻击性。实际上，理解它们并不是为了鼓励作恶，而是为了帮助安全人员更好地理解攻击者的思路，从而更有效地进行防御。

统一全文检索与 SQL 分析：Apache Doris 日志分析实践日志分析通常包含两类工作：定位问题和分析影响。以一次线上故障为例，工程师首先需要在日志中搜索 "out of memory"、异常码或调用栈，快速定位相关日志；随后，还需要统计错误率、受影响请求数量、P99 延迟等指标，评估故障影响范围。

【MySQL】SQL优化实战：从慢查询定位到查询改写目录一、优化第零步：先定位，别靠猜开慢查询日志分析慢日志二、EXPLAIN 深度解读三、单条 SQL 改写技巧

Oracle HIS业务视图优化实战｜VI_BQ_YWTX11从高耗费到秒级响应摘要医院HIS系统中，病区医嘱复核统计视图 VI_BQ_YWTX11 承担护士病区医嘱数据统计业务。该视图涉及多表关联查询，且WHERE条件包含大量 OR + IS NULL 组合判断，原始SQL执行耗费极高，按病区日期 BRBQ 查询频繁卡顿，严重影响医护人员日常操作效率。

数智启示录

Apache Doris 4.0.8 混合检索实战（第 5 篇）：三套系统只返回两条结果，一条 SQL 如何避开交集丢失知识库要返回某租户最近一年、包含退款、且语义最接近用户问题的 10 篇文档。Elasticsearch 先取关键词 Top 100，向量库再取语义 Top 100，应用层求交集，最后只剩两篇。

大模型技术全景（一）：AI、机器学习、深度学习，三者的关系到底是什么？一文搞懂最近两年，「大模型」几乎成了技术圈的高频词。但在深入 ChatGPT、文心一言、通义千问这类大模型之前，有一个绕不开的基础问题：人工智能（AI）、机器学习（Machine Learning）、深度学习（Deep Learning）到底是什么关系？