关系数据库教程

向量数据库通过ANN索引、密集存储与混合过滤，专为高维向量相似性搜索优化，解决传统数据库在语义搜索、推荐系统等场景的性能瓶颈，成为AI应用的关键基础设施。 现在的AI应用越来越“懂你”了？比如你在电商App里上传一张衣服照片，它立刻推荐出风格、颜色、剪裁都

“扩展数据库的最佳方式就是不要数据库”——Cursor 联合创始人/CTO 1、AI的规模和传统互联网不一样。以前说“规模大”就是网站访问量多。但AI的规模大，意味着每天要在自己的电脑上处理上亿次昂贵的智能

都知道三大编程范式吧？面向过程（像C语言）、面向对象（Java）、函数式（Haskell）。但今天要讲的是个冷门但超厉害的第四范式——逻辑编程！ 举个栗子：如果你曾经被对象之间复杂的双向引用关系逼疯过（比如A对象有个属性指向B对象，B又有个

数据库延迟大比拼：PostgreSQL和MongoDB的"龟兔赛跑" 第一章：数据库界的"龟兔赛跑"——当网络延迟成为照妖镜 各位看官，今天我们要讲一个关于数据库性能的"龟兔赛跑

PostgreSQL 18发布，性能提升3倍、升级更快、支持OAuth 2.0、虚拟生成列、UUIDv7等重磅特性，全面优化开发者体验与系统稳定性。 PostgreSQL 18震撼发布！全球最先进开源数据库再进化，性能飙升3倍、升级更快、开发更爽！

大家都说“永远不要在微服务之间共享写操作数据库”（共享写不可以，共享读可以）。 但有时现实迫使你不得不这么做——遗留系统迁移、紧迫的期限或性能要求使得共享数据库成为必要。 问题不在于它是否理想（它并非理想），而在

所有事务系统都干四件事： 执行交易事务 - 像跑程序一样把交易事务里的操作都做一遍 给交易事务排序 - 给每个交易事务发个"时间号码牌" 验证交易事务 - 检查这个交易事务会不会和别人打架 持久化交易事务 - 把结果永久存进硬盘 <

最近我在做一个叫“最大单词搜索”的在线游戏，网站名叫 largestwordsearch.com，整个项目从零开始，几乎全靠一个叫克劳德的AI助手帮我完成。你可能听说过“氛围编程”这个词，说白了就是靠AI写代码，自己搭个架子、提点需求，剩下的交给模型生成。很多人觉得这不靠谱，尤其是涉及到性能

鲍勃马丁大叔最近拍桌子说："SQL这玩意儿本来就不是给程序调用的！它就是个打印报表的老古董命令行语言！硬把它塞进代码里简直是IT界十大作死行为之一！" （停顿一下，扶眼镜）这位大爷吧...说得对，但也不全对。好比我们吃鱼香肉丝——大厨要是把肉丝、配

垂直分片会显著增加查询复杂度，并可能影响性能。本文将介绍团队最初考虑拆分数据库的典型原因。您将了解意外的复杂性、它如何影响架构，以及如何避免陷入困境。这提醒您在以可能适得其反的方式切分数据之前务必谨慎。如果您曾梦想通过“仅拆分表”来实现扩展，那么这篇文章不容错过。

别再把业务逻辑塞进数据库了！90%的性能问题都源于这个错误决定 业务逻辑到底该不该写进数据库？这篇文章的作者叫埃瓦尔德·贝内什（Ewald Benes），这位老哥有超过二十年的软件开发经验，他最近写了一篇题为《为什

面向软件体系结构的关系数据库与面向文档数据库 我在这里经历的是：超级快速复习这两个是什么关键差异优势和劣势系统设计实例（+ Spring Java代码）简史</

我在远程服务器上的 SQLite 数据库中存储了大量数据，并且经常想将它们复制到本地机器上进行分析或备份。 当我开始一个新项目并且数据库几乎为空时，这是一个简单的 rsync 操作： rsync --pr

最近我闲着没事儿，把Postgres数据库30年来怎么管理内存缓冲区的"锁"设计翻了个底朝天。这事儿估计只有骨灰级Postgres技术宅才会感兴趣。不过既然研究了，咱就唠唠吧！ 先说说Postgres缓冲区管理器是干啥的？简单来说，Postgres

过去二十年，所有公司都在追逐同一个东西：获取更精准的用户画像数据。这些数据既能帮他们打造更好的产品，也能构筑商业护城河。脸书记录你的社交面具和人脉，谷歌掌握你的搜索意图，亚马逊追踪你的消费习惯。但OpenAI呢？它直接拿走了你的灵魂。

这篇论文讲的是数据库系统如何高效记录日志（logging）、做检查点（checkpoint）和恢复数据（recovery）的新方法。作者团队发现，传统的ARIES方法虽然功能强大，但在现代高性能存储引擎中速度太慢，而内存数据库的轻量级日志方法又无法处理超出内存的数据。