案例继续来自企业级代码，这里是一个错误使用事务导致的故障。 因为网络隔离，两个服务依赖于同一个数据库做数据传递，一个服务开启事务写入数据并通知另一个服务，另一个服务收到通知后更新数据但是会发生更新丢失

缓存在服务端是一个非常重要的东西，今天我们来聊聊怎么把 Amazon ElastiCache应用整合到 Spring Boot 上，让服务响应提速、系统整体轻盈起来。

上一篇我们看到了 Mybatis 拦截器在多租户场景下的使用，这次继续看下在主键生成场景下的应用，尤其是一些国产数据库对自增ID支持不足的时候。

引言 什么是大事务？ 大事务通常指满足以下一个或者多个特征的事务： 涉及大量数据或者资源的修改(如一次update几十万行数据) 执行时间很长(几秒，几分钟甚至更久) 包含大量未提交更改(undolo

一、引言 在现代互联网应用中，实时性已经成为用户体验的重要一环。无论是即时聊天工具的消息传递，还是电商平台的订单状态更新，甚至是多人协作工具中的事件同步，实时消息通信系统都扮演着不可或缺的角色。

MySQL 作为目前最流行的开源关系型数据库管理系统之一，广泛应用于 Web 开发、数据分析等领域。对于初学者而言，掌握其核心基础概念和操作，是搭建数据存储层的第一步。

本文整理了4个技术场景，分别是对象命名，空值处理，JSON数据处理以及序列管理，经由原理分析并重现代码，带领大家一起避开这些陷阱，从而更好地掌握KingbaseES。

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

最近 MinIO 官方在 README 中正式宣布项目进入“维护模式”： 不再接受新功能、增强或拉取请求：代码库仅进行维护，不再开发新特性。 安全补丁和关键bug修复：会根据个案评估，但不是保证全面支

本文实战演示了集成 Skywalking 与 Easysearch 的过程。Easyearch 使用的版本是 1.14.1，需要开启 Elastic 兼容模式。

一、引言 Redis 作为一款高性能的内存数据库，早已成为现代互联网应用的宠儿。无论是用作缓存加速访问、存储用户会话，还是驱动实时排行榜，它的身影无处不在。然而，正如一辆跑车需要精心调校才能发挥极致性

中通快递借助 SelectDB 搭建湖仓分析架构，完善 OLAP 分析能力。离线实现 2000+ QPS 并发点查，实时仅用原集群 1/3 机器覆盖全部业务，90%分析任务耗时从 10 分钟降到1分钟

Rust异步编程利用Future、async/await和Tokio等，实现高性能、高并发、内存安全的非阻塞应用，是构建现代可伸缩系统的强大工具。

引言 第一范式 第一范式：确保关系中的所有属性（列）都是不可再分的原子性值。 具体含义： 表中的每一个字段都不可再分。 不允许在同一列中存储多个值，例如，一个“联系方式”字段不能包含“电话号码, 电子

一、前言 在现代高并发系统中，性能和数据一致性常常是一对“欢喜冤家”：追求极致性能可能牺牲一致性，而过于强调一致性又容易拖慢系统响应。Redis和MySQL作为两种截然不同的数据库技术，就像武侠小说中

本文将介绍如何在 **Spring Boot 项目**中建立一个高效、可扩展的人脸识别数据库，并实现基础的人脸数据管理功能，同时结合 MySQL、Redis 与内存优化策略，提升系统整体性能。

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

AI TO SQL利用大模型将自然语言转为SQL，降低数据库操作门槛。基于SQLite案例展示从Mobile First到AI First的转变，提升数据查询效率。

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。