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通过数据库日志获取数据库中的慢SQL系统平台：N/A 版本：6.0,5.6.5,5.6.4,5.6.3,5.6.1,4.5.2,4.5,4.3.4.9,4.3.4.8,4.3.4.7,4.3.4.6,4.3.4.5,4.3.4.4,4.3.4.3,4.3.4.2,4.3.4,4.7.8,4.7.7,4.7.6,4.7.5,4.3.2,4.1.1

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达梦数据库-学习-47-DmDrs控制台命令（LSN、启停、装载）目录一、环境信息二、介绍三、DRS相关文章四、命令介绍1、配置起始LSN（1）功能（2）注意（3）格式

Python多线程环境下连接对象的线程安全管理规范当前Python多线程开发中，核心技术问题为：绝大多数连接对象（MySQL/Redis/网络连接等）均为非线程安全，多线程直接共享同一连接对象实例时，其内部维护的游标状态、网络IO缓冲区、事务上下文等核心数据会被并发篡改，导致数据错乱、连接崩溃、操作超时、脏读幻读等问题；同时开发者易混淆多线程中对象“共享/非共享”的判定标准，频繁踩入共享连接的开发误区，甚至采用加锁保护的伪解决方式导致多线程并发降级，失去并发设计的意义。

MySQL数据表操作全解析：从创建到管理field：列名datatype：列的数据类型CHARACTER SET：字符集（默认为数据库字符集）

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达梦数据库-学习-50-分区表指定分区清理空洞率（交换分区方式）目录一、环境信息二、介绍三、实验1、测试数据生成2、复制表创建3、复制分区数据4、数据量对比5、复制表统计信息收集

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ORACLE数据库巡检SQL脚本--4、检查锁阻塞定位数据库中因锁资源占用导致的“阻塞者”与“等待者”会话，是排查锁等待性能问题的核心语句。该脚本用于识别数据库中的锁依赖关系：

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利用SQL2API模式重构微服务中的数据查询层在现代后端开发中，存在一个有趣的“二八定律”：80% 的接口只是简单的 CRUD（增删改查）或报表查询，只有 20% 的接口涉及复杂的业务逻辑（如订单状态机流转、支付风控计算）。

数据工程实践：智能制造企业如何通过NoETL指标平台为数据资产“瘦身”，实现TCO最优？本文首发于 Aloudata 官方技术博客：《智能制造数据资产瘦身指南：三步实现 TCO 最优，释放 50% 成本》转载请注明出处。

SQL注入攻击核心技术深度总结基本原理： SQL注入是Web安全领域最严重的漏洞之一，攻击者通过在应用程序的输入参数中插入恶意的SQL代码片段，改变原有SQL查询的语义和逻辑，诱使数据库执行非预期的操作命令。

PLSQL自定义自动替换（AutoReplace）这是PL/SQL Developer最强大的效率工具之一，允许你定义简短的文本触发器，输入后按空格键即可自动展开为完整的SQL语句。

SQL调优实战密码：索引策略与Explain工具深度破局之道某电商平台因一条未优化的SQL查询导致核心业务延迟3秒，每小时损失数万元交易额——这不是危言耸听，而是真实发生的数据库性能灾难。本文将深度拆解SQL优化中的索引策略、查询优化案例及Explain工具的实战应用，通过百万级数据验证的优化方案，助你掌握从“能写SQL”到“写高效SQL”的核心能力，实现查询性能十倍级提升。

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sql题库知识点（执行顺序：FROM/JOIN → WHERE → GROUP BY → HAVING → SELECT → ORDER BY）

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达梦数据库-学习-49-DmDrs控制台命令（同步之EXEC模块）目录一、环境信息二、介绍三、DRS相关文章四、EXEC模块命令1、查看统计信息（1）功能（2）注意（3）格式

【Java-后端-Mybatis】DISTINCT 作用假设我们有两张表：users (用户信息表) 和 user_projects (用户参与的项目表)。表1: users

SQL数据库和非SQL数据库SQL 数据库 = 结构固定、强一致、事务可靠 NoSQL 数据库 = 结构灵活、易扩展、高并发表结构固定

Mysql数据库操作指南——分组查询（零基础篇十三）过滤操作针对“行”，分组操作针对“集合”。MySQL 通过 GROUP BY 子句将数据按指定列划分为若干组，再对每组应用聚合函数，实现“分片统计”。本章依次介绍基础分组、分组聚合及 HAVING 过滤三组语法，帮助读者在单表内完成“按省统计人数”“按名统计重复度”等常见汇总需求。

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能源互联网的数据桥梁：构建安全、实时的电力数据共享 API 网关在传统的电力与能源行业，数据往往被封锁在物理隔离的 SCADA（数据采集与监视控制）系统或 DCS（集散控制系统）中。然而，随着分布式能源（DERs）、虚拟电厂（VPP）和充电桩网络的兴起，能源系统正在经历一场从“封闭孤岛”到“全面互联”的架构变革。

DeepSeek总结的 LEFT JOIN LATERAL相关问题在SQL中TA left JOIN LATERAL TB on cond 和TA left JOIN LATERAL (TB where cond) on true是否等价？与TA cross JOIN LATERAL (TB where cond) 呢？

大表数据高效切片：基于主键的无排序Where条件生成算法在异构数据库迁移的项目中，核对迁移前后的大表数据一致性始终是一个难题，我之前有写过一个在库内计算全表特征值的对比工具，但只适用于比对ORACLE和OG/PG系数据库，而且只能判断全表是否一致，无法找到差异行。另外，如果表超级大，进行一次全表扫描的开销也非常大，因此必须要考虑分片算法。而分片算法大多需要排序，一般就是基于主键排序，主键有多个字段就都要排，如果使用行号去做切片，那会导致每个分片查询实际上都进行了全表扫描，性能依旧很差。那么自然就能想到，需要使用索引字段作为分片条件，但复合主键如何生成where

SQLI-Labs 1-26关通关详解提示传入ID作为参数，先传入：回显ID=1对应的用户名密码。查看源码，发现第一关为get传参，无任何过滤，且使用单引号闭合，有报错回显