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数据库更新
收录了 数据库更新 频道下的 50 篇内容
40 万个数据库迁移至阿里云，PolarDB 发布重大更新——一键迁移传统数据库
阿里云发布PolarDB重大更新，提供传统数据库一键迁移上云的能力，更新后可以帮助企业将线下的MySQL、PostgreSQL和Oracle等数据库轻松迁移到PolarDB，最快可以在数小时内完成迁移。
YashanDB 数据库更新及维护的最佳实践
在现代应用环境中，数据库的查询速度直接影响业务的响应效率和用户体验。面对海量数据和复杂的查询请求，如何优化查询速度成为了数据库维护的关键问题。YashanDB作为高性能的关系型数据库系统，提供了丰富的架构和存储机制，支持多样部署形态以满足不同场景的
08-27
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微软更新数据库生命周期管理指南
微软近期更新了数据库生命周期管理指南页面，此次更新涵盖SQL Server DLM图表，以及针对SQL Server Data Tools、SQL Server Management Studio和Windows Azure SQL Database的精选资源。
使用 Code First Migrations 依据代码更新数据库结构
代码先行（Code First）方法指的是在代码中创建对象模型，然后按照模型生成数据库结构。Code First Migrations让开发者可以通过代码对数据库做出修改，在大多数情况下这都可以自动完成。
图数据库 Neo4j 更新软件许可方式并增强可用性
Neo科技发布了Neo4j 1.3GA（通用版本）。该次发布更新了Neo4j的软件许可并增添了一些新功能。其社区版目前基于GPLv3许可，与MySQL相同。
Cloudflare 全球停机追踪到内部数据库更改
Cloudflare最近经历了一次由数据库权限更新引起的全球中断，在其CDN和安全服务中引发了广泛的5xx错误。
设计模式的艺术 第二十五章模板方法设计模式练习（用模板方法模式开发一个数据库操作模块，用户只需将 SQL 语句作为参数传入模板方法，则可实现连接数据库、打开数据库、操作数据库（查询或更新）、关闭数据库等操作）
Sunny软件公司欲使用模板方法模式开发一个数据库操作模块。用户只需将SQL语句作为参数传入模板方法，则可连接数据库、打开数据库、操作数据库（查询或更新）、关闭数据库㩐产操作，在设计时有以下要求：
设计模式的艺术
2022-09-04
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首页大翻新，Agent HQ 上线！回归微软后，GitHub 不再是你认识的 GitHub 了？
很多做AI产品的开发者可能没意识到，大部分参与者其实活在幻想中，对自家AI产品的糟糕表现浑然不觉。
到底是先更新数据库还是先更新缓存？
各系统存储的数据量越来越大，数据的查询性能越来越低。此时，就需要我们不断的进行优化，一种常用的优化手段就是引入缓存。而引入缓存后，我们在向数据库插入数据时，到底是先更新数据库还是先更新缓存呢？
数据库
缓存
系统架构
分布式系统
缓存一致性
2021-07-16
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如何在 YashanDB 数据库中实现数据实时更新
在现代信息系统中，数据实时更新能力是保障业务连续性和决策科学性的关键因素。如何有效实现和维护数据库中的数据实时更新，是数据库系统设计和应用中必须解决的重要问题。数据实时更新的性能直接影响系统对业务突发事件的响应速度以及数据的准确性。本文将基
09-18
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2018 年，20 大 Python 数据科学库都做了哪些更新？
去年，我们发了一篇博文，列举了一些被证明是最有用的Python库。今年，我们扩充了原来的清单，并重新审视之前讨论过的库，重点关注在过去一年内出现的更新。我们对它们进行了分组，排序不分先后，因为真的说不清它们哪个更好。
YashanDB 数据库的时效性与数据更新策略如何设计？
在现代数据库技术中，确保数据的时效性和一致性是开发人员和数据库管理员面临的主要挑战之一。在数据量急剧增长的背景下，传统的更新策略常因性能瓶颈而无法满足用户日益增长的需求。YashanDB作为一款高性能的数据库系统，致力于提供灵活和高效的数据更新策略
06-23
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YashanDB 数据库版本更新与兼容性管理指南
数据库系统的版本更新与兼容性管理是数据库生命周期管理中的重要环节，关系到系统稳定性、数据安全和服务连续性。数据库版本更新过程中，需要高效协调功能迭代、性能优化及安全补丁的发布与应用，同时保证应用程序对数据库的兼容性，避免业务中断和数据不一致
07-16
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2025 年 YashanDB 数据库功能更新及展望
当前数据库技术领域面临多维挑战，包括性能瓶颈、数据一致性保障、系统高可用性以及存储资源的高效利用等。随着海量数据和复杂应用需求的快速增长，数据库系统需在事务处理能力、查询响应速度和运维便捷性等方面持续优化。面向这些问题，YashanDB在2025年持续
10-17
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AI 原生数据库的思考
对于企业来讲，大模型基础能力是通用的，私有数据和用户行为才是核心资产，如何通过数据库把这些核心资产用好，决定了企业在 AI 时代的核心竞争力。
掌握分布式环境缓存更新策略, 提高缓存与数据库双写一致性！
随着时代的发展，服务系统架构也已经由最初的单体架构转变为分布式、微服务架构模式。 从数据体量上来看，各系统存储的数据量越来越大，数据的查询性能越来越低。 此时，就需要我们不断的进行优化，最常用的就是引入缓存。 而引入缓存后，我们如何保证缓存和
数据库
redis
分布式
中间件
后端开发
2022-12-13
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大数据 -49 Redis 缓存异常全攻略：穿透、击穿、雪崩、热 Key、大 Key 通杀指南
缓存系统在高并发场景下容易出现缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩等问题，严重时可导致数据库崩溃。 缓存穿透可通过空值缓存和布隆过滤器防御；缓存击穿则常用分布式锁、永不过期缓存或预加载机制缓解；缓存雪崩则需错开过期时间、多级缓存和高可用设计来抵御。
Java
redis
大数据
缓存
分布式
07-23
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