金仓数据库

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。

时序数据库InfluxDB迁移替换实测，运维成本显著优化在工业物联网、智能电网、车联网及AIOps监控等高并发时序数据场景中，InfluxDB曾是主流选型。但随着信息技术应用创新持续深化与业务规模持续扩张，其在国产化适配能力、长期运维投入、混合负载支持能力及安全可控水平等方面的局限性日益显现。近期一项覆盖真实生产环境的跨平台迁移实测表明：采用金仓数据库完成时序数据库InfluxDB迁移替换后，系统实现稳定写入能力达200万点/秒，并达成综合运维成本显著优化的核心目标——这一量化效果并非实验室峰值指标，而是基于7×24小时连续压测与为期三个月的生产环境运行验证得

Shell通配符与正则：*?[]{} 通配，基础正则匹配（grep 入门）—— 当你的脚本需要“精准定位”文件或文本“通配符是文件系统的模糊搜索，正则是文本世界的精确制导。搞混它们，就像用渔网捞针。” —— 一个被误删日志文件逼出模式匹配洁癖的DBA

真实案例深度复盘：金仓时序数据库如何支撑海洋监测系统的数字化转型最近接触了一个挺有意思的项目——某海洋预警系统的信创改造。说实话,刚开始听到"12万艘船舶、日均3000万条定位数据"这些数字时,我心里也打鼓：这么大的数据量,国产数据库真的能扛住吗？但三个月下来,金仓时序数据库(KES)的表现确实让人眼前一亮。今天就把这个项目的实战经验分享出来,希望能给遇到类似场景的朋友一些参考。

从Oracle到金仓：多模融合数据库如何实现一库替代五库🎏：你只管努力，剩下的交给时间🏠 ：小破站关键词：金仓数据库，KingbaseES，融合数据库，国产数据库替代，Oracle替代，MySQL替代，SQL Server替代，GIS数据库，时序数据库，文档数据库，向量数据库，数据库国产化

逻辑回归实战（二）：Java + DL4J 实现模型，评估指标（准确率/召回率）计算——别只看“准确率”，你的业务要的是“抓得准”还是“抓得全”？大家好，我是那个总在模型上线前被风控总监问“能不能把高危用户一个不漏地揪出来？”、又在 KES 表里核对每一条误判样本的老架构。上一期我们把用户流失数据干净利落地存进了电科金仓 KingbaseES（KES），标签定义清晰、时间锚点明确、特征快照隔离。