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=

项目简介 Chat2DB 是一款开源免费的多数据库客户端工具，支持 Windows、macOS 本地安装，也支持服务器端部署并通过 Web 网页访问。 与传统数据库客户端（如 Navicat、DBea

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

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。

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

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。

最近遇到一个跨库查询性能问题，查询耗时从 24 秒优化到 0.6 秒，提升了 40 倍。这篇文章记录一下整个排查和解决过程，涉及 Superset、PostgreSQL FDW、微服务架构下的数据聚合

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。

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。

1. 列式存储概述 Apache Doris 采用列式存储结构来组织数据，这是 OLAP 数据库的核心设计。列式存储将同一列的数据连续存储，具有以下优势： 高压缩率：同类型数据连续存储，重复值多，易于

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。

问题描述 昨天下班的时候，运营反馈了一个问题，明明设置的是两天后解封，为什么提示却是三天后呢。 比如今天(6.16)被拉入黑名单了，用户报名会提示 “6.19号恢复报名”，但是现在却提示6月20号才能

本文聚焦业界流行的 MySQL 分布式数据库中间件（TDDL、Amoeba、Cobar、MyCAT），重点对比其架构差异，展现中间件的发展与演进路线。

一、引言 在现代分布式系统中，消息队列就像一条繁忙的高速公路，承载着模块间的数据流通，帮助系统实现解耦、异步处理和流量削峰等核心目标。从电商订单的状态通知，到实时日志的收集与分析，消息队列早已成为

数据库死锁频发却不知从何查起？本文用最直观的方式，带你拆解日志、锁定元凶，让排查变得简单且一目了然。