- 用 Docker Compose 把数据库、缓存和应用依赖写成一份声明式配置,一条命令复现本地开发环境,并整理了几个容易踩的坑。 用 Docker Compose 把数据库、缓存和应用依赖写成一份声明式配置,一条命令复现本地开发环境,并整理了几个容易踩的坑。
- 本文用 PostgreSQL 的 DISTINCT ON 配合 ORDER BY 取每台设备最新一条上报记录,替代 row_number() 窗口子查询,给出建表、复合索引和 EXPLAIN ANALYZE 对比方法,并说明排序、扫描行数与边界限制。 本文用 PostgreSQL 的 DISTINCT ON 配合 ORDER BY 取每台设备最新一条上报记录,替代 row_number() 窗口子查询,给出建表、复合索引和 EXPLAIN ANALYZE 对比方法,并说明排序、扫描行数与边界限制。
- 建了索引查询还是慢,往往不是索引不够,而是索引失效。本文讲清函数运算、隐式类型转换、前导列缺失等六个常见原因,并给出读执行计划的顺序与可照做的排查清单。 建了索引查询还是慢,往往不是索引不够,而是索引失效。本文讲清函数运算、隐式类型转换、前导列缺失等六个常见原因,并给出读执行计划的顺序与可照做的排查清单。
- 2026 年 10 月,DB-Engines 向量榜综合第一是 Elasticsearch,纯向量库第一是 Pinecone,GitHub 星数第一是 Milvus,但中小规模生产环境里大量用的是 pgvector。同一个问题,三个答案,因为三张榜单量的不是同一件事。DB-Engines 量的是综合提及度,把搜索热度、职位需求、专业讨论加权。它回答的是“谁被讨论得多”。GitHub 星数量的... 2026 年 10 月,DB-Engines 向量榜综合第一是 Elasticsearch,纯向量库第一是 Pinecone,GitHub 星数第一是 Milvus,但中小规模生产环境里大量用的是 pgvector。同一个问题,三个答案,因为三张榜单量的不是同一件事。DB-Engines 量的是综合提及度,把搜索热度、职位需求、专业讨论加权。它回答的是“谁被讨论得多”。GitHub 星数量的...
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- 密码库是零知识加密,但库文件和主密码都在手里时可以在本地解开。记三个踩过的坑:邮箱当盐、prelogin 参数与库不一致、两步验证怎么过,附完整解密链路。 密码库是零知识加密,但库文件和主密码都在手里时可以在本地解开。记三个踩过的坑:邮箱当盐、prelogin 参数与库不一致、两步验证怎么过,附完整解密链路。
- 数据库优化中的代码审查是开发者必须掌握的核心技能。本文从原理到实践,详细讲解关键概念、常见陷阱和最佳实践,帮助读者建立系统化的知识体系。通过实际代码示例和性能对比数据,帮助读者深入理解技术细节并做出合理的技术选型。 文章从技术背景和发展历程入手,帮助读者理解该技术的产生原因和演进脉络。通过对比不同版本的特性变化,分析技术选型的考量因素,为读者提供全面的技术视野。 结合实际项目中的真实场景,详... 数据库优化中的代码审查是开发者必须掌握的核心技能。本文从原理到实践,详细讲解关键概念、常见陷阱和最佳实践,帮助读者建立系统化的知识体系。通过实际代码示例和性能对比数据,帮助读者深入理解技术细节并做出合理的技术选型。 文章从技术背景和发展历程入手,帮助读者理解该技术的产生原因和演进脉络。通过对比不同版本的特性变化,分析技术选型的考量因素,为读者提供全面的技术视野。 结合实际项目中的真实场景,详...
- 很多应用刚上线时查询飞快,数据量涨到几十万行后,某些页面就开始卡顿。排查下来,大部分情况都和索引有关:要么没建索引,要么建了却没用上。本文用一个简单的订单表,说明怎么用 EXPLAIN 判断查询有没有走索引,以及建索引时几个常见的注意点。一、先看执行计划假设有一张 orders 表,包含 id、user_id、status、created_at 等字段。查询某个用户最近的订单:EXPLAIN... 很多应用刚上线时查询飞快,数据量涨到几十万行后,某些页面就开始卡顿。排查下来,大部分情况都和索引有关:要么没建索引,要么建了却没用上。本文用一个简单的订单表,说明怎么用 EXPLAIN 判断查询有没有走索引,以及建索引时几个常见的注意点。一、先看执行计划假设有一张 orders 表,包含 id、user_id、status、created_at 等字段。查询某个用户最近的订单:EXPLAIN...
- 用 SQLite STRICT 表与 CHECK 约束在建模阶段拦截脏数据:建表时声明严格列类型,并用 CHECK 限制状态枚举和数值范围;演示错误类型与越界插入报错,再用 PRAGMA table_info 和 schema 验证约束生效。 用 SQLite STRICT 表与 CHECK 约束在建模阶段拦截脏数据:建表时声明严格列类型,并用 CHECK 限制状态枚举和数值范围;演示错误类型与越界插入报错,再用 PRAGMA table_info 和 schema 验证约束生效。
- 前面我们已经学习了 FastAPI 的基础 API 开发、MySQL 数据库操作、JWT 用户认证,以及分页、搜索和筛选等功能。当这些基础模块逐渐完善后,就可以尝试开发一个更完整的项目:内容管理系统(CMS)。CMS 是 Content Management System 的缩写,主要用于管理网站文章、分类、标签、用户和内容发布状态。无论是技术博客、新闻网站,还是古诗词内容平台,都可以使用 ... 前面我们已经学习了 FastAPI 的基础 API 开发、MySQL 数据库操作、JWT 用户认证,以及分页、搜索和筛选等功能。当这些基础模块逐渐完善后,就可以尝试开发一个更完整的项目:内容管理系统(CMS)。CMS 是 Content Management System 的缩写,主要用于管理网站文章、分类、标签、用户和内容发布状态。无论是技术博客、新闻网站,还是古诗词内容平台,都可以使用 ...
- 上学期我和同学做了一个很小的课程项目:一个可以记录读书清单的网页。书名、作者、读到第几页、想写的一句话感想,这些数据一开始都存在一个 JSON 文件里。文件小的时候一切都好,改起来也直观。可是数据一多,问题就全来了:两个人同时改,保存时互相覆盖;想找“上周读完的书”,只能把整个文件翻一遍;有一次重新部署,我把旧文件覆盖了,十几条记录说没就没。那一刻我才明白,文件能存东西,但它不是为“经常改、... 上学期我和同学做了一个很小的课程项目:一个可以记录读书清单的网页。书名、作者、读到第几页、想写的一句话感想,这些数据一开始都存在一个 JSON 文件里。文件小的时候一切都好,改起来也直观。可是数据一多,问题就全来了:两个人同时改,保存时互相覆盖;想找“上周读完的书”,只能把整个文件翻一遍;有一次重新部署,我把旧文件覆盖了,十几条记录说没就没。那一刻我才明白,文件能存东西,但它不是为“经常改、...
- Docker 容器挂载目录排查实战:从 inspect 命令到数据落盘路径的完整追踪摘要:容器化部署中,“数据到底存哪了”是运维和开发反复遇到的问题——数据备份找不到宿主机路径、磁盘打满定位不到元凶、容器重建后数据丢失,多半都和挂载配置有关。本文梳理一套完整的挂载排查命令链,覆盖单容器查询、批量扫描、volume 与 bind 的差异、以及挂载未生效的常见原因,适用于 Docker/K8s... Docker 容器挂载目录排查实战:从 inspect 命令到数据落盘路径的完整追踪摘要:容器化部署中,“数据到底存哪了”是运维和开发反复遇到的问题——数据备份找不到宿主机路径、磁盘打满定位不到元凶、容器重建后数据丢失,多半都和挂载配置有关。本文梳理一套完整的挂载排查命令链,覆盖单容器查询、批量扫描、volume 与 bind 的差异、以及挂载未生效的常见原因,适用于 Docker/K8s...
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- 备份不是目的,恢复才是目的。很多团队开启了自动备份,每天都有成功记录,却从未真正恢复过一次。等到误删数据或实例异常时,才发现备份过期、流程不熟、权限不足,备份等于没有备份。定时备份要先定好三件事。一是频率与保留期,核心业务每天至少备份一次,保留期覆盖常见的发现周期,重要节点再做手动备份。二是备份窗口,避开业务高峰,减少对性能的影响。三是存放与权限,备份与生产分开管理,限制删除与下载人员,做好... 备份不是目的,恢复才是目的。很多团队开启了自动备份,每天都有成功记录,却从未真正恢复过一次。等到误删数据或实例异常时,才发现备份过期、流程不熟、权限不足,备份等于没有备份。定时备份要先定好三件事。一是频率与保留期,核心业务每天至少备份一次,保留期覆盖常见的发现周期,重要节点再做手动备份。二是备份窗口,避开业务高峰,减少对性能的影响。三是存放与权限,备份与生产分开管理,限制删除与下载人员,做好...
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