金仓数据库

数据可视化入门：Matplotlib 基础语法与折线图绘制一晃眼，咱们这 100 天的 AI 溯源之旅已经走到了第 16 天。前阵子咱们一直在跟逻辑、清洗、聚合这些“幕后工作”较劲，把数据从电科金仓 KingbaseES (KES) 里搬出来、洗干净。

随机森林原理：集成学习思想 —— Java 实现多棵决策树投票机制——别再迷信“单棵神树”，真正的鲁棒性来自“群体智慧”大家好，我是那个总在模型上线后被问“为什么昨天准确，今天崩了？”、又在 KES 表里回溯每棵树预测结果的老架构。上一期我们用一棵 CART 树搞定了鸢尾花分类，清晰、可解释、还能画出来。

面向信创环境的Oracle兼容型数据库解决方案在数字化转型持续深化的背景下，数据基础设施的安全性、稳定性与可持续演进能力日益成为组织信息化建设的关键考量。随着信息技术应用创新工作的稳步推进，构建自主可控、安全可靠的数据管理底座已成为众多行业用户的共同目标。金仓数据库作为成熟稳定的国产数据库产品，在长期实践中积累了丰富的Oracle兼容适配经验，能够有效支撑业务系统平滑过渡与持续优化，为各行业用户提供具备良好工程落地能力的数据库替代方案。

关系数据库替换用金仓——Oracle兼容性深度解析在数字化转型的浪潮中,越来越多的企业面临着数据库国产化替代的需求。Oracle数据库作为传统关系型数据库的标杆,其替换工作往往面临着巨大的技术挑战和业务风险。如何在保证业务连续性的前提下,实现平滑迁移?电科金仓KingbaseES数据库给出了答案——以深度兼容为核心,打造全方位的Oracle替代方案。

面向Oracle生态的国产高兼容数据库解决方案在数字化转型持续深化的背景下，关系型数据库作为企业核心信息系统的基石，正面临多重现实挑战：软件许可成本持续增长、长期运维投入不断攀升、数据资产安全治理要求日益提高。尤其在金融、能源、交通、医疗等关键行业，系统稳定性、事务一致性、高并发处理能力及自主可控水平，已成为数据库选型不可回避的核心指标。在此趋势下，金仓数据库作为国内成熟的关系型数据库产品，凭借对Oracle语法、对象模型与开发接口的深度适配能力，为存量Oracle应用提供了具备工程可行性的平滑迁移路径，成为众多组织推进数据库国产化替代的重要技术选项

70 倍性能碾压 + SQL 全兼容！金仓数据库终结 InfluxDB 的复杂时序场景统治在物联网、工业互联网和运维监控领域，时序数据处理的需求正以前所未有的速度增长。面对海量设备产生的持续数据流，企业需要一个既能高速写入、又能快速分析的数据库引擎。长期以来，InfluxDB以其在时序领域的先发优势和简洁设计，成为许多团队的首选。然而，随着数据规模从“万级”跃升至“千万级”，业务查询从简单的点查变为复杂的多维度聚合，其性能瓶颈开始显现。

KingbaseES数据库：ksql 命令行从建表到删表实战（含避坑指南）本文围绕 KingbaseES 中 ksql 命令行操作表展开，涵盖表 “创建→查看→数据增删改查→结构修改→删除” 全生命周期。前置准备需连接数据库并切换目标模式，可选确认表空间；创建表要明确数据类型与约束，含基础单表、进阶复合主键表示例；查看表结构可通过 \dt、\d、\d + 命令分别获取表列表、基本结构、详细信息；数据操作聚焦 INSERT（单条 / 批量）、SELECT（全量 / 条件 / 排序）、UPDATE（必加 WHERE）、DELETE（必加 WHERE）；结构修改含增列、改列、删列、加

从 Query Mapping 到函数缓存，KingbaseES 高级 SQL 调优手段全揭秘在数据库性能优化这块，SQL 调优绝对是提升系统响应速度、降低资源消耗的核心操作！KingbaseES 作为能兼容 Oracle 的企业级数据库，把从 SQL 语句改写、执行计划干预到结果集缓存的优化全给覆盖到了，一套高级调优工具直接拉满。今天就带大家手把手拆解 Query Mapping、物化视图、并行查询、函数结果集缓存这些关键调优手段，再配上实打实的实战代码，不管你是数据库管理员还是开发同学，都能快速上手这些高性能优化技巧！

KingbaseES数据库：ksql 命令行玩转索引与视图，从创建到避坑本文聚焦 KingbaseES 数据库中 ksql 命令行对索引与视图的操作，先介绍前置准备，需连接数据库切换至目标模式（如 test_schema），确认并创建 sys_user 表，插入测试数据。接着详解索引管理，涵盖普通、唯一、复合三类索引的创建方法，用 \di、\d + 命令查看索引，通过重建、重命名、删除进行维护，还给出索引数量不超 5 个、小表无需建索引等避坑提示。然后阐述视图管理，包括基础、进阶、只读视图的创建，用 \dv、\d + 命令查看，以及查询、修改、删除操作，强调视图修改限制等注意

倔强的石头106

关键信息基础设施的数据库选型：高可用、全链路安全与平滑替代的技术实践论及央企国企的数字化转型时，数据库便是那块犹如定海神针一般的“压舱石”，其要求十分简单，即稳固，安全且可被控制，绝不能出现半点差错。金仓数据库（KingbaseES，又称KES）属于数据库领域的“国家队”，其早已非新手，已在能源，电力，金融，交通等关键行业扎根，始终支撑着核心业务的稳定运行，助力国产化进程稳步前行，此篇文章不过分虚夸，仅凭官方资料与公开案例阐述，把KES的技术优势所在，及其在央国企如何落实开来清楚道破，而且还会附上可以直接执行的代码，让你既能看懂，又能动手尝试。

KingbaseES 统计信息深度调优：从自动收集到扩展统计，精准提升计划质量在 KingbaseES 数据库里，SQL 执行计划好不好，直接决定了查询速度快不快！优化器能选出最优计划，全靠统计信息这个“关键依据”——要是统计信息缺了、过时了或者不准，优化器就跟“瞎猜”没啥区别，要么选错扫描方式，要么估错结果集大小，最后导致 SQL 执行效率拉胯。今天咱就从统计信息的基础逻辑唠起，拆解自动收集、主动收集、扩展统计这些核心调优手段，再配上实打实的实战代码，帮你把统计信息质量拿捏得死死的，让优化器每次都能选对执行计划！

金仓数据库如何以“多模融合“重塑文档数据库新范式在数字化转型的深水区,企业对数据处理的期待已不止于存储与调用。文档数据库以其对半结构化数据的天然亲和力,成为现代应用开发的重要支柱。然而,当企业面临技术自主可控、供应链安全以及多模数据融合处理的新要求时,传统开源文档数据库在性能、可靠性与企业级服务能力上的局限逐渐显现。

告别 Oracle 迁移痛点：金仓数据库的技术赋能与落地实效在数字化转型和国产化替代的双重推动下，Oracle 数据库迁移早就不是“可选项”，而是企业 IT 架构升级的“必答题”。但实际操作起来，很多企业都栽了跟头：数据迁移容易丢精度、应用代码要大刀阔斧改、之前的运维工具全失灵，还得提心吊胆怕业务中断，最后往往是项目越拖越久、成本超支，甚至影响核心业务正常运转。

逻辑回归实战（一）：用户流失预测数据集设计，KingbaseES存储标签数据——别让“模糊的业务定义”，毁掉你精心训练的分类模型大家好，我是那个总在模型上线前被问“流失到底怎么算？”、又在 KES 表里翻查用户最后活跃时间的老架构。今天不讲算法，也不调参数——我们解决 AI 落地中一个最基础、却最容易被忽视的问题：

一个天蝎座白勺程序猿

KingbaseES查询逻辑优化深度解析：从子查询到语义优化的全链路实践KingbaseES数据库优化器在生成具体的执行计划之前，会基于关系代数理论，对输入的SQL语句进行一系列等价变换处理，将原始查询转换为更高效的执行方式。

沉舟侧畔千帆过_

能源核心系统国产化攻坚：智能电网调度系统从 Oracle 到金仓 KES 迁移实录在能源领域摸爬滚打多年，经手过不少系统升级与迁移项目，但要说让人刻骨铭心的，当属近期团队负责的智能电网调度系统从 Oracle 迁移到金仓 KES 这一任务。这不仅是一次技术上的挑战，更是顺应时代大势的关键之举，个中滋味与收获，值得细细道来。

决策树实战：基于 KingbaseES 的鸢尾花分类 —— 模型可视化输出——别让“Hello World”停留在内存里，让它在国产数据库中生根发芽大家好，我是那个总在演示会上被问“能不能把这棵树画出来？”、又在 KES 表里手动拼接 feature + ' <= ' + threshold 的老架构。今天我们要干一件看似简单、却极具象征意义的事：

决策树原理（一）：信息增益与特征选择 —— Java 实现 ID3 算法——别被“黑盒”吓住，一棵树的决策逻辑，应该像 SQL 一样清晰大家好，我是那个总在模型评审会上被问“为什么这个用户被判定为高风险？”、又在 KES 表里逐层验证每条规则的老架构。今天我们要聊一个看似简单、却深刻影响可解释 AI 的基础模型：

从MongoDB到金仓数据库：一场零中断的国产化迁移实践作为深耕政务与能源领域的ISV技术负责人，我们曾因MongoDB在运维复杂性、长期成本与合规适配等方面的现实挑战而持续承压——直至启动文档型数据向关系型多模数据库的迁移项目。依托金仓数据库对JSON等半结构化数据的原生支持能力，以及定制化迁移工具的协同赋能，项目在3个月内完成核心系统平稳过渡，实现业务连续运行、查询性能提升约20%。这不仅是一次技术架构演进，更是面向自主可控要求的一次务实落地。