数据库

yurenpai（27届找实习中）

redis_点评（21.好友关注——关注、取关功能实现；共同关注功能实现）这是一套完整的用户关注/取关业务实现，包含「关注/取消关注」和「查询关注状态」两个核心接口，采用MVC分层结构，逻辑清晰且易维护。

索引的排序和分组先把前提说清楚：表有两个索引：你问的两条 SQL：下面讲透为什么不一样（完全从优化器成本 + 索引结构角度讲）。

爱莉希雅&&&

zabbix快速搭建和使用用户信息存储在 Zabbix 数据库中，通过数据库操作重置密码。查询结果字段说明：文档中alias='Admin'错误，Zabbix 7.0 字段为username

工作笔记 - PG分组极值笔者在工作的过程中，遇到一个比较典型的问题，就是需要查找分组记录中的某个极值所对应的记录。一个经典的场景就是学生科目成绩表。分组的依据是科目。想要查询各个科目成绩最好的学生记录(假设没有并列排名)。

DataEase H2 JDBC-RCE(CVE-2025-32966)复现ataEase是一个开源的BI工具，可以替代Tableau。在2.10.8版本之前，经过身份验证的用户可以通过后端JDBC链接完成RCE。

不要再盲选了，PostgreSQL、MySQL与SQLite真实性能对比程序员都知道，关系型数据库的选型直接决定了系统后期的扩展性与性能上限。目前主流的开源关系型数据库主要有 PostgreSQL、MySQL 和 SQLite，但这几个数据库的底层架构、查询优化机制以及适用场景上却有所不同。本文将从技术实现细节入手，深入剖析这三种数据库的实际表现。

【Redis篇】Set 与 Zset：集合运算与排行榜的终极武器💬 这一篇讲什么：Redis 五种数据类型中的最后两种 —— Set 集合和 Zset 有序集合🚀 核心内容：

MySQL 创建和管理表数据存储过程：创建数据库 -> 确认字段 -> 创建数据表 -> 插入数据从系统架构的层次上看，MySQL 数据库系统从大到小依次是数据库服务器、数据库、数据表、数据表的行与列，因此，从创建数据库开始

归档模式配置与切换Oracle 数据库运行时，所有数据修改操作（INSERT/UPDATE/DELETE/DDL）都会先写入在线重做日志组（Online Redo Log Group）。在线重做日志是循环覆盖的：当一组日志写满后，系统自动切换到下一组，当所有组都写满后，会回到第一组覆盖原有内容。

vibecoding起步注意点:插件、Skills、MCP、Hooks以下是关于插件、Skills、MCP、Hooks四个概念的关系与具体使用的总结，直接用于博客：关键理解：

Elastic 中国社区官方博客

每次操作一个 API 调用：Elastic Cloud Hosted 如何让大规模部署管理变得可行作者：来自 Elastic Omer KushmaroElastic Cloud Hosted 增加了五个针对性的 API，用于升级、分层扩展、用户设置、标签以及快照仓库关联，每一个 API 都用一次专注的调用替代了多步骤的部署计划编辑操作。

pgAdmin4 <= 9.1_RCE(CVE-2025-2945)复现pgAdmin 是一个功能强大的开源管理工具，用于 PostgreSQL 数据库的开发和管理。它提供了直观的用户界面，使数据库管理员和开发人员能够轻松地执行常见任务，如创建和修改数据库对象、运行 SQL 查询、管理用户权限以及监控数据库性能。pgAdmin 支持多种操作系统，并且可以通过 Web 界面进行访问，方便用户在不同设备上进行管理操作。

pgAdmin4后台Restore RCE(CVE-2025-13780)复现pgAdmin是一个流行且功能丰富的开源PostgreSQL数据库管理和开发平台，广泛被数据库管理员和开发者用于通过Web界面管理PostgreSQL数据库。

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【设计】设计一个web版的数据库管理平台后端（之三） -- 多数据库通用分页〖设计〗设计一个web版的数据库管理平台后端精要〖设计〗设计一个web版的数据库管理平台后端（之二）设计一个分页插件之二〖基于mybatis实现分页插件〗

mysql联合索引经典实例某表有二个索引，一个是a,b,c三字段联合索引，一个是c字段单独索引，请问下列sql语句，能否使用上索引？

《数据库原理》精要解读（七）—— 数据库设计：从蓝图到现实的系统工程如果说第六章的关系数据理论为我们提供了评估和优化数据库模式的“手术刀”，那么第七章“数据库设计”则是一份完整的“建筑施工蓝图”。它系统地阐述了如何将一个模糊的应用需求，一步步转化为高效、可靠、可维护的数据库应用系统。这是一个融合了技术、沟通与管理的复杂过程。

MySQL 接入不同 AI 大模型进行数据管理的全面指南（MySQL + AI）本文详细介绍了MySQL数据库与AI大模型的三种集成方案：专业AI数据库管理工具（如DBLens、NineData）、LangChain框架集成和MCP协议接入。这些方案能实现自然语言转SQL、智能查询优化、性能诊断等功能，显著提升数据库管理效率。文章对比了不同技术路线的适用场景，提供了具体配置步骤和实战案例，并涵盖主流AI模型（如DeepSeek、GPT-4）的接入方法，帮助开发者实现高效、安全的AI驱动数据管理。

GORM 上手：一个 main.go 跑通 Go 数据库增删改查这篇文章用一个博客系统的后端做例子，从零开始演示 GORM 的模型定义、数据库连接、CRUD 操作、关联查询和事务处理。所有代码放在一个文件里，复制就能跑。适合有 Go 基础但没用过 ORM 的开发者。

（一）云回测：量化策略上线前的必经之路发布时间：2026-05-31 | 适用版本：V2.x 及以上在量化交易中，一个策略从"想法"走向"实盘"，必须经过历史数据的充分验证。没有经过回测的策略，本质上是在用真金白银做实验。本文将系统介绍本平台云回测模块的完整使用链路，帮助用户在投入实盘前，对策略有效性建立充分认知。

Harness Engineering 综述[简介] 以下是论文[《Agent Harness Engineering: A Survey》]的读书笔记。大型语言模型（LLM）智能体在生产环境中的快速部署揭示了一个反复出现的规律：任务执行的可靠性更多地取决于包裹模型的基础设施层, 即智能体执行套件（Agent Execution Harness），而非底层的模型本身。