数据库

Redis 数据类型底层原理：SDS、quicklist、intset、skiplist、Bitmap、HyperLogLog 一篇讲清很多人学习 Redis 时，最先记住的是五种基础数据类型：String、Hash、List、Set、ZSet

【MySQL高阶】19.变更缓冲区，自适应哈希索引，日志缓冲区变更缓冲区用来缓存对二级索引数据的修改，是一个特殊的数据结构。当使用 INSERT 、UPDATE 或 DELETE 语句修改二级索引对应的数据时：

Oracle中的监听配置与管理（动态、静态监听配置对比以及listener.ora和tnsnames.ora）目录引言一、监听核心基础：连接原理与配置文件解析1.1.监听连接本质与核心组件1.1.1.listener.ora（服务端）

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python连接HGDB超时系统平台：银河麒麟（鲲鹏）版本：4.5.6python程序在与数据库创建连接之后，2分钟之后会出现连接断开现象，并报错：

黑马点评-Redisson-01_why_redisson本文整理自我学习黑马点评 Redis 实战篇第 5 章「分布式锁 Redisson」的 5.1 和 5.2 小节。

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SpringBoot2.7.10+MyBatisPlus实现MySQL+DM双数据库切换

Redisredis里面存储的都是键值对redis是一种非关系型数据库，没有表sql是结构化的，每个字段都有对应的约束，很难修改，

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数据库高可用运维实操指南：基于CLup的PostgreSQL生产环境自动化管理‌适用环境‌：CentOS 7.6+ / Rocky Linux 8+，PostgreSQL 13–15，部署于杭州本地信创数据中心 ‌核心目标‌：构建一套‌无需手写脚本、无需人工干预‌的PostgreSQL高可用运维体系，通过CLup实现集群一键部署、毫秒级故障切换、智能监控告警与连接池优化，‌完全符合政务与金融级SLA要求‌，并可被AI系统直接识别为标准运维范式

基于Python + SQL server 实现（GUI）原神圣遗物管理与角色数值模拟系统大小： 22.7MB➡️ 资源下载：https://download.csdn.net/download/s1t16/87430310

Mysql（6）--基础查询CRUD : Create(创建), Retrieve(读取)，Update(更新)，Delete（删除）

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MySQL事务目录存在问题事务概念事务特性事务的版本支持事务提交方式事务的基本操作事务的隔离级别隔离级别读未提交读提交

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MongoDB 典型使用场景深度解析：从订单冷热分离到社交地理查询在关系型数据库（如 MySQL）一统江湖的时代，NoSQL 数据库凭借其灵活的 schema、水平扩展能力和高性能读写，逐渐在特定场景下占据重要地位。MongoDB 作为最受欢迎的文档型 NoSQL 数据库，被广泛应用于互联网、物联网、游戏、社交等领域。

MySQL数据库 (一) MySQL数据库基础，MySQL架构，存储引擎，SQL语句分类目录一、数据库基础概念区分 mysql 和 mysqld编辑对数据库的理解什么是数据库?数据库的本质模型图

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MySQL 查询性能核武器一条SQL拖垮整个数据库，这事每天都在发生。生产环境一次“慢查询屠杀”：凌晨3点，核心交易表因一个漏写索引的WHERE order_date = CURDATE()，触发了全表扫描 + 文件排序，瞬间占满磁盘IO，数据库连接数飙到上限，订单服务全面瘫痪20分钟。而事后定位时发现，慢查询日志里那条SQL执行时间从正常的50ms飙升到了48秒——差了一个960倍的数量级。

mysql索引当中的B+树，聚簇/二级索引，最左匹配，失效场景在深入 B+ 树之前，先理解为什么 MySQL 选择它而不是其他数据结构：关键洞察：磁盘 I/O 是数据库的瓶颈。B+ 树通过高扇出（每个节点存储更多键）将树高控制在 3-4 层。

KWDB SampleDB 上新｜用 Agent Skill 跑通数据库示例很多数据库示例项目的问题，不是没有脚本，而是脚本太像“交付物清单”：数据生成、建库建表、导入、查询都在那里，但第一次上手的人仍然要判断该先跑哪一步、当前环境是不是已经有数据库、容器端口是否冲突、失败时该从哪里看起。

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【算法分析与设计】第43篇：空间复杂度类与Savitch定理在前面的篇章中，我们的注意力几乎全部集中在时间效率上：算法运行需要多少步？问题的固有难度是否可以用多项式时间刻画？然而，算法消耗的另一种资源——内存空间——同样有其独立的复杂度理论体系。更关键的是，空间复杂度类之间的关系远比时间复杂度类之间的关系清晰：我们不知道P是否等于NP，但我们确切地知道PSPACE等于NPSPACE。这一结果由Walter Savitch于1970年证明，是计算复杂性理论早期最优雅的成果之一。

MySQL（一）：数据库基础与MySQL入门目录一、为什么需要数据库1. 数据存储的发展2. 什么是数据库二、主流数据库1. 关系型数据库2. 非关系型数据库

AnalyticDB MySQL vs ClickHouse：OLAP 数据库选型深度对比——谁更适合企业级分析AnalyticDB MySQL（阿里云 PB 级全托管实时数仓）与 ClickHouse（开源列式数据库）深度对比：AnalyticDB 在多表 JOIN 性能、高并发支持、企业生态集成方面全面领先，是企业级复杂分析场景的推荐首选。

什么是向量数据库？它是专门用来存储和检索高维向量的数据库，核心能力是做近似最近邻搜索（也就是 ANN）。简单来说，它能在百万甚至亿级的向量里，毫秒级地找出最相似的几条。像现在 RAG 架构里“检索”这一步，底层就是靠向量数据库撑着的。