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摘要：本文详细介绍了DQL数据查询语言的使用方法，包括SQL查询的五种子句顺序（select、where、group by、having、order by、limit）、数据库创建与数据准备过程，以及12种常见查询操作。重点讲解了where条件查询（比较、逻辑、模糊、范围、空值）、聚合函数、分组查询、having过滤、排序、去重和分页查询等功能的语法和示例。特别强调了SQL语句的执行顺序与书写顺序的不同，以及分组查询后字段选择的注意事项。通过创建商品数据库和产品表的实例，演示了各种查询方法在实际场景中的应用
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- captainQAQ~
- 23小时前
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性能调优涵盖索引优化、排序策略与元数据管理。通过布隆过滤器、位图索引等提升查询效率，结合文件内/间排序优化I/O与压缩，辅以Z-Order实现多维数据聚集。同时，合理配置元数据缓存与清单合并，加速查询规划。适用于点查、全表扫描及高并发写入场景，显著提升系统性能与资源利用率。
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- Aurora_NeAr
- 22小时前
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🚀 SparkX：基于大模型的智能问答系统 SparkX 是一款开源知识库问答系统，采用 SpringBoot3+Vue3+PgSQL 技术栈，集成大语言模型与 RAG 检索增强 技术，支持快速嵌入业务系统。核心特性： 灵活模型接入：通过 langchain4j 兼容主流大模型（含自建模型） 精准问答：RAG 技术消除幻觉，提升私有数据回答准确性 可视化编排：AntvX6 引擎实现多 Agent 协同工作流 无缝集成：提供单页/弹层两种嵌入方式，无需改造原有系统 插件扩展：支持 API 自定义扩展，增强
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"得发同学基础不错，部分场景需要继续深入理解，今天的面试就到这里，回去等通知吧！本文以面试官和王得发的真实对话，串联起电商、AIGC和SaaS三大典型互联网业务场景，涵盖微服务、缓存、AI、日志监控等核心Java及大数据技术。详细解析了面试问题背后的业务场景与技术原理，帮助初学者系统提升面试与实战能力。Java,Spring Boot,Spring Cloud,Redis,微服务,AI,内容社区,企业SaaS,大数据,ELK,面试。
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- fxpzdn
- 22小时前
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森马引入阿里云 SelectDB 替换原 Elasticsearch + 业务库混合架构，统一分析 16+ 核心业务，打通 BI 组件，大幅简化数据同步链路和分析系统架构。实现复杂查询 QPS 提升 400%，响应时间缩短至秒级，亿级库存流水聚合查询缩短至 8 秒内的显著收益，有效驱动森马全渠道运营效率持续增长与业务创新。
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- SelectDB技术团队
- 昨天
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在当今数据驱动的商业环境中，实时数据处理能力已成为企业竞争力的关键因素。本文深入探讨了Apache Kafka Streams在企业级应用中的实践，不仅涵盖了基础概念和技术实现，还结合金融、电商和物联网三个典型行业场景，提供了具体的应用案例和代码实现。通过这些实例，读者可以了解如何将Kafka Streams集成到现有系统中，解决实际业务问题，如实时交易监控、库存管理和设备状态分析。文章最后还讨论了性能优化策略和常见陷阱，为企业构建高效可靠的流处理系统提供全面指导。
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- 梦想画家
- 前天
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本实验报告记录了HDFS常用操作和Spark读取文件系统的实践过程。在Linux系统下完成Hadoop和Spark环境搭建后，首先进行了HDFS基本操作：创建目录、上传/下载文件、查看文件内容、复制文件和删除操作。随后通过pyspark交互式环境分别读取本地和HDFS文件并统计行数，最后编写独立Python应用程序实现HDFS文件行数统计并通过spark-submit提交运行。实验验证了HDFS文件系统的基本管理能力和Spark处理不同文件系统数据的能力，展示了大数据处理平台的基本使用方法。
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- PJCG
- 昨天
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