2025 NineData 第三届数据库编程大赛圆满举办！本次大赛由 NineData 和云数据库技术社区主办，并联合佰晟智算、达梦数据、 ITPUB、CSDN、IFclub、开源中国、DataFun

本文介绍观测云如何集成 AWS RDS 的原生监控数据，帮助用户实现对关系数据库服务（RDS）实例的实时性能监控、资源使用分析以及安全事件的可视化。

做时序数据平台，最容易被两件事拦住：一是“越存越贵”，二是“越查越慢”。本文就从一线项目里最常见的坑讲起，把时序数据在存储、查询、治理、运维上的矛盾拆开说清楚，再给出一套以金仓时序数据库为底座、成本可

Apache Doris 的演进给我们提供了一个生动的答案——它不仅跟随硬件与编译器的发展而演进，更主动地通过向量化、模板化、指令级并行与精细的用户态调度模式，将每一代 CPU 的潜力推向理论极限。

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文章分析了MySQL查询中出现8小时时区偏差的问题。当使用字符串类型参数时，JDBC驱动不做时区处理，导致MySQL按自身时区解析产生偏差；而Date类型参数会被驱动基于serverTimezone=

C 语言实战：堆内存存储字符串 + 多种递归方案计算字符串长度 本文承接给定代码的核心需求（堆内存申请 + 递归求字符串长度）

面对日益增长的业务体量与复杂多变的分析需求，选用一个高效、可靠的数据库系统，已成为支撑业务稳健发展与快速创新的关键。Apache Doris 以其出色的性能表现与高度灵活的架构，成为众多场景下的优选。

SQLInsight 是一个零侵入、高性能的 Java SQL 调用链追踪工具，基于 JDBC 代理自动关联 HTTP 请求、业务方法与 SQL 语句。兼容主流 ORM 框架，性能开销极低，可无缝集成

如果我们现在在搭建新的业务架构，如果说你们未来的业务数据量会达到千万 或者上亿的级别 还在一股脑的使用分库分表的架构，那么你们的技术负责人真的就应该提前退休了

在日常的后端开发中，我们经常会遇到数据迁移、初始化、或者日志归档等场景，需要向数据库中导入海量数据。 "老板让我往数据库插 1000 万条数据，我写了个 for 循环，跑了一晚上还没跑完..." 如果

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还在用MySQL的TIMESTAMP？小心2038年危机、秒级精度和时区陷阱！现代应用应改用DATETIME(3)，它支持毫秒精度、完美匹配前端13位时间戳，且无时区转换风险。

一、前言 在现代后端开发中，Redis凭借其超高的内存操作性能和丰富的数据结构，已成为许多高并发场景下的“标配”数据库。无论是电商秒杀、实时排行榜，还是分布式锁和缓存，Redis的身影无处不在。

当一条SQL慢的时候需要分析具体原因，基本第一反应就是祭出EXPLAIN命令去解析这条SQL执行情况。但是大多数人都只会看是否命中索引以及对表的访问类型。

面试官：麻烦你好好看看这篇文章，再告诉我，每张表到底能存多少数据？ 实际情况下，每张表由于自身的字段不同、字段所占用的空间不同等原因，它们在最佳性能下可以存放的数据量也就不同，需要手动计算才行。

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在数据库运维过程中，无论是迁移扩容还是生产投量，都必不可少的会遇到从库迁移追不上的问题。这些问题令人头疼。

一次因时间戳精度不足引发的“因果错乱”事故，引出 MySQL 中 TIMESTAMP 的三大缺陷，并详解如何用 DATETIME(3) + UTC 实现毫秒级精准、时区安全的时间存储方案。