你们知道 EXPLAIN 是否能看出 MySQL 的 JOIN 关联顺序？ 结论是：完全可以，而且 EXPLAIN 是查看、分析 MySQL JOIN 关联顺序的核心、最常用手段，没有之一。

文章简介 Redis作为一个高性能的内存数据库，以其超低的延迟和灵活的数据结构在互联网应用中无处不在。从缓存热点数据到实现分布式锁，从消息队列到实时排行榜，Redis几乎成了开发者的“瑞士军刀”。

本文介绍了KingbaseES数据库中索引和视图的基本操作。索引用于优化查询性能，包括普通索引、唯一索引和复合索引的创建方法；视图则简化数据访问，可隐藏复杂查询逻辑。文章详细讲解了从创建、查看、维护到

一、引言 在现代分布式系统中，缓存几乎无处不在，而Redis凭借其高性能和丰富的数据结构，已然成为缓存领域的“明星选手”。无论是电商平台的秒杀库存、社交应用的热点数据，还是实时分析的中间层存储

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

在企业级系统开发中，“数据一致性” 是核心诉求 —— 比如员工入职时，“新增员工记录” 和 “更新部门人数” 这两个操作必须同时成功或同时失败；再比如财务转账时，“扣款” 和 “收款” 也不能只执行其

问题背景 在实时数据仓库建设中，Flink 作为流处理引擎的事实标准，Doris 作为 OLAP 数据库的新秀，两者的结合成为企业实时数据平台的常见架构选择。 然而，在生产环境中我们遇到了一个普遍的痛

Doris Catalog。该功能专为跨 Doris 集群联邦分析设计，支持通过 Arrow Flight 和虚拟集群两种模式，进行更高效、更贴合原生优化的跨集群查询

电科金仓（Kingbase）所给出的多模融合数据库方案颇具趣味，该方案并非仅仅创建一层适配层来博取眼球，其实在架构层面上执行了“降维打击”，经由内核级别的 MongoDB 协议适配 并结合自主研发的

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

1. 引言 想象一下，你正在开发一个电商系统，促销活动刚一上线，库存却因为并发请求瞬间变成了负数；或者你在优化一个实时排行榜，频繁的Redis命令调用让网络开销拖慢了整个服务。这些问题听起来是不是有点

天翼云在 Apache Doris 上的应用规模庞大，已在生产环境中落地超 30 个项目，覆盖广泛的业务场景，展现出大规模、多类型场景并行运行的特征。

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

一、引言 在现代高并发系统中，Redis 早已成为性能优化的“标配”。它就像一位敏捷的快递员，能在毫秒间将数据送到用户手中，极大地减轻数据库的负担。无论是电商平台的商品详情、社交媒体的动态流

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。

解决的痛点 在数据库事务操作中，经常会出现“事务未按预期生效”的情况。 其中最常见的两类场景是： 同类内部方法调用导致事务代理未生效 对事务边界的控制过度依赖 @Transactional 注解

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。

前言 数据库操作中，「删除大表数据」堪称高危操作 TOP3—— 看似简单的DROP TABLE或DELETE语句，稍有不慎就可能引发磁盘 IO 打满、主从延迟雪崩、业务接口超时等生产事故。笔者从事数据

曾以为掌握了Elasticsearch的match查询就征服了搜索世界——直到产品经理轻叩桌面，抛出一个看似简单的要求："我们需要像MySQL的LIKE '%关键词%'那样前后通配的模糊搜索。"