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Oracle数据库性能优化是确保业务连续性的关键，需系统性从基线建立、问题定位到资源排查逐步推进。核心目标包括稳定性、响应速度和吞吐量，三者需根据业务类型（OLTP/OLAP）动态平衡。优化方法涵盖：建立性能基线作为参考坐标系；通过环境、配置和负载变化定位问题根源；检查CPU、内存、I/O和网络等系统资源瓶颈；针对锁争用、SQL低效等常见故障实施参数调整、SQL优化等措施。利用AWR、OWI等工具
一．通过top命令看CPU的利用率： #top 以下是TOP的结果：last pid: 11225; load averages: 7.95, 6.63, 6.25 17:19:35273 processes: 259 sleeping, 3 running, 5 zombie, 3 stopped, 3 on cpuCPU states: 10.0% idle, 75.0% us
大模型技术作为人工智能领域的一项重要成果，正在以前所未有的速度推动着行业的变革与发展。随着算法、算力和数据量的不断提升，大模型在处理复杂任务和提供智能化解决方案方面的潜力得到了极大的释放。这不仅改变了现有的业务模式和技术栈，也为就业市场带来了新的机遇与挑战。大模型技术的发展前景大模型技术的应用领域不断扩大，从最初的自然语言处理和计算机视觉，已经扩展到了医疗、金融、智能制造等多个行业。这些行业通常需
中国企业软件产业面临系统性困局：2025年行业规模将超13.7万亿，但40%企业亏损，利润率不足2%。六大因素正摧毁产业根基：1）"白嫖文化"导致价值认知塌陷；2）开源异化为内卷工具；3）外包模式陷入低水平重复；4）"最低价中标"制度逆向淘汰优质企业；5）国央企数科公司挤压中小企业；6）AI大模型短期加剧价格战。破局需构建"标准化+智能化+生态化&
以上介绍的只是一些十分基本的东西，其实里面的学问也不少，单凭EXPLAIN我们是不能判定该方法是否就是最优化的，每个数据库都有自己的一些优化器，虽然可能还不太完善，但是它们都会在查询时对比过哪种方式较快，在某些情况下，建立索引的话也未必会快，例如索引放在一个不连续的存储空间时，这会。对于一个经常需要更新和插入的表格，就没有必要为一个很少使用的where字句单独建立索引了，对于比较小的表，排序的开销
本文总结了首个项目开发中的关键经验教训：1. 多环境配置应使用规范命名的环境变量，避免手动修改硬编码；2. 采用多线程和队列机制（生产者-消费者模型）解决接口超时问题；3. 数据库需统一字符集规范，命名遵循英文+数字+下划线标准；4. 接口开发需先自检再联调，传输数据要留存日志；5. 避免使用JSON存储配置数据，应采用数据库确保部署稳定性。这些实践要点涵盖环境配置、性能优化、数据库规范、接口开发
目前很多企业开始注重数仓建设，基于Flink+Paimon的流批一体湖仓非常受欢迎，但是企业前端可能有很多ERP系统，有些ERP系统可能还在使用oracle数据库，笔者就遇到这样一个问题。
本文介绍了MySQL的Optimizer Trace功能，用于深入分析SQL执行计划的选择过程。首先回顾了EXPLAIN的基本功能，指出其无法解释优化器决策原因。然后详细讲解了Optimizer Trace的作用、使用方法和相关参数设置，包括optimizer_trace、optimizer_trace_limit等关键参数。文章还解析了information_schema.optimizer_t
使用RPM 包名oracle-ai-database-ee-26ai-1.0-1.el9.x86_64.rpm，一键安装适配生产需求做配置configure修改。已经进行26ai下载和环境准备，此次Oracle 26ai 直接使用预安装 RPM和数据库核心 RPM，Preinstall RPM 安装会自动完成预配置（如补全依赖、更新内核参数）。约 5-10 分钟（取决于网络速度），RPM 会自动将
ORA-12516 错误主要是由于数据库连接数不足导致的。短期: 关闭空闲连接，释放资源长期: 增加processes和sessions参数预防: 优化应用程序连接管理，配置合理的连接池监控: 定期检查连接数使用情况，设置告警最佳实践数据库层面：设置合理的processes参数（建议至少 300）应用层面：使用连接池，确保连接正确关闭运维层面：定期监控，及时发现问题。
Oracle CDB/PDB 用户管理分类总结CREATE USER C##FM_COPY IDENTIFIED BY “Tna@ssw0rd”DEFAULT TABLESPACE FMTBSCONTAINER=ALL;– 授权 CONTAINER=ALL;– 核心参数：全局授权，同步到所有PDBGRANT DBA, CONNECT, RESOURCE, UNLIMITED TABLESPACE
26ai 本地安装版历经多次名称变更（23c → 23ai → 26ai）及发布时间调整，最终于 2026 年 1 月 27 日 正式 GA（全面可用）。
涵盖了安装Oracle数据库所需的所有系统级准备工作，为后续的Oracle软件安装奠定了坚实基础
文章摘要：大模型微调过程中，loss下降并不等同于模型更安全可靠。loss仅反映模型对训练数据的拟合程度，而非业务风险控制能力。实际工程中，模型可能因过度拟合高频模板而变得更自信、更敢答，导致边界问题和风险上升。建议建立独立的行为评估体系，重点关注拒答率、自信度和越界率等指标，而非单纯依赖loss判断模型安全性。loss只能作为训练稳定性的参考，真正的安全需要专门的行为测试来验证。
26a图形化安装实战，保姆级教程
简单的说，bc范式是在第三范式的基础上的一种特殊情况，既每个表中只有一个候选键（在一个数据库中每行的值都不相同，则可称为候选键），在上面第三范式的noNf表中可以看出，每一个员工的email都是唯一的（难道两个人用同一个email?数据库范式在数据库设计中的地位一直很暧昧，教科书中对于数据库范式倒是都给出了学术性的定义，但实际应用中范式的应用却不甚乐观，这篇文章会用简单的语言和一个简单的数据库DE
微信公众号搜一搜“书匠策AI”）正以六大核心功能，将论文写作从“地狱级挑战”变为“通关游戏”。毕业论文的写作，从来不是一场“孤独的修行”。书匠策AI的出现，让选题更精准、逻辑更清晰、内容更学术、格式更规范，同时坚守学术伦理的底线。它不是要取代你的思考与创作，而是用智能技术解决选题迷茫、逻辑混乱、表达低效等痛点，让你在保留学术自主性的同时，获得更高效的写作支持。选题是论文的“灵魂开关”，但传统方式往
采用 RPM 包安装：相比其他安装方式，RPM 包能自动处理大部分配置步骤，显著缩短部署时间。提前配置 YUM 源：正确配置 Oracle YUM 源可避免依赖包下载困难问题。使用预安装包：预安装包能自动完成用户创建、内核参数优化等复杂配置，减少手动操作。选择合适版本：开发测试环境使用 Free 版本即可，无需企业版的复杂授权和配置。检查日志文件：安装过程中遇到问题，及时查看相关日志文件定位问题原
模糊测试（Fuzzing）作为一种自动化测试技术，通过构建大量非预期输入来触发程序异常，从而发现潜在安全缺陷。在智能合约领域，这种测试方法尤为关键 —— 由于区块链应用的不可篡改性，部署后漏洞修复难度极大，可能造成严重资产损失。Medusa 是由 Trail of Bits 开发的智能合约模糊测试框架，基于 go-ethereum 构建，延续了该机构 Echidna 工具的设计理念。作为 EVM
注意：这里，使用手工去做SSH对等性设置，使用界面上的SETUP，会失败，可能与我使用的ORACLE LINUX 10.1 有关，这个在19c遇到过，同时，26ai 官方认证的也是linux8/9。26ai 官方认证是 linux8/9,但想到LINUX10已经发布半年了，现在最新版本是10.1，前面19C也在LINUX10上能安装，因此，选择了Oracle LINUX 10.1,这个和19c没有
Oracle Real Application Security（RAS）是 Oracle 数据库原生集成的高级安全框架，它超越了传统的“用户-角色-权限”静态模型，将安全策略直接嵌入到应用程序与数据库的交互层中。RAS 的核心理念是“以应用为中心的安全”，通过身份感知、上下文驱动、细粒度授权三大特性，实现对数据访问的精准控制。与传统基于数据库账号的权限管理不同，RAS 允许企业基于真实用户身份（
schema.py是《员工手册》：规定了公司里只能用什么术语，防止沟通障碍。data/是“档案员”：负责每天阅读大量文件，按手册规定整理成卡片存入档案室（Neo4j）。是“档案检索员”：他懂复杂的档案索引语言（Cypher），能快速找到卡片。是“接待专员”：他坐在前台面对客户（用户），听懂客户需求，指挥检索员干活，最后把检索员给的生硬数据（JSON）翻译成优美的客套话（自然语言）反馈给客户。原则说
就像是给机器人下命令时，手里拿一张填空表。
文章详细介绍了AI Agent性能测试的转型与升级，强调需兼顾基础性能指标与智能特性指标。从测试环境搭建、用例设计、工具选型到执行流程、瓶颈分析和优化方向，全面解析了AI Agent特有的测试方法论。核心在于验证Agent在不同压力下不仅能稳定运行，智能决策能力也不打折扣，为生产环境部署提供可靠依据。大模型依赖是最常见瓶颈，优化需从顶层设计逐步推进，确保性能与智能的平衡。
本文介绍了在Linux系统上使用RPM包安装Oracle 26ai数据库的完整流程。
你是否遇到过这样的场景：业务高峰期数据库突然变慢，用户投诉不断，DBA紧急介入却发现是某条SQL语句执行效率低下？在数据库工程中，SQL调优是每个开发者必须掌握的核心技能。本文将通过索引策略、查询优化案例、Explain深度解析三个维度，结合生产环境真实案例，系统讲解如何将SQL查询性能提升10倍以上。
在数字化浪潮席卷全球的今天，企业数据库的查询性能已成为业务高效运转的核心命脉。一条精心设计的SQL语句能让查询时间从分钟级骤降至毫秒级，而一个微小的索引失误却可能导致系统崩溃。据统计，80%的数据库性能问题源于SQL编写不当与索引策略缺失。本文将通过电商订单系统、日志分析平台、用户行为追踪等八大真实场景，系统拆解SQL优化的底层逻辑与实战技法，涵盖索引类型选择、复合索引设计、Explain执行计划
set为一条修改记录,where是原来的状态,set是更新的状态,@num对应字段,我的status是@13,update前有# at pos,这就可以确认区间）找到对应区间的日志,查看日志,找到更新的区间,根据 # at去定位，修改的范围，比如我等一下修改为NONPAY,第二下修改为PAID。使用mysqlbinlog查看binlog日志是否有记录你update的记录，如果有，那就是在当前bin
网络安全是指通过技术手段、管理措施和法律法规，保护计算机系统、网络基础设施以及数据资产免受恶意攻击、未经授权的访问或破坏，确保信息的机密性（Confidentiality）、完整性（Integrity）和可用性（Availability）（即CIA三要素）。
你想要在 Spring Boot 项目中基于 EasyExcel 完整实现 Excel 导出功能，我会为你梳理一套标准化、可直接落地的实现方案，包含基础导出、字段控制、异常处理等核心内容，确保功能健壮且符合开发规范。以上代码可直接复制到项目中，替换 UserExportService 中的模拟数据为真实业务查询，即可快速实现生产级的 Excel 导出功能。打开文件，仅包含「用户 ID」「用户名」「
在AI智能体（Agent）开发中，AI Skills指模块化、可复用的功能单元，赋予AI调用外部工具、执行具体任务的能力。它不是人类需要学习的“AI技能”，而是AI自身的能力插件——如同给AI装配“工具手”，让它从“语言模型”升级为“行动者”。AI Skills的本质，是将人类世界的工具体系，翻译成AI可理解、可调用的语言。它让大模型从“知识库”蜕变为“行动者”，真正融入工作流与生活场景。
增删改不是语法问题，而是你是否对数据保持敬畏的问题。写得慢一点，想得清楚一点，永远比“写得快”更重要。安全查询数据的能力正确筛选与统计的能力组合复杂查询的能力对写操作保持敬畏的工程习惯绝大多数 AI Agent / 后端系统，对数据库能力的真实要求。事务与一致性索引与性能或直接把 SQL 融入你的 Agent / 自动化系统但无论走哪一步，这套数据库认知，都会是你的底座。
终于oracle 26ai发布了云下的部署版本，定位为AI数据库Oracle AI Database 26ai 将 AI 架构到数据管理的核心中，进一步履行 Oracle 致力于帮助客户安全地将 AI 应用于各种环境中的所有数据的承诺。
摘要：本文介绍了一个开发中的数据库设计器页面实现，采用Flutter框架构建。当前版本作为占位界面，展示了简洁的架构设计，包括统一的应用栏、居中布局的占位图标和状态提示信息。设计注重响应式适配、主题集成和用户体验连续性，使用StatelessWidget确保性能并为未来功能扩展预留空间。文章分享了渐进式开发策略和视觉心理学应用，强调透明沟通和最小可行产品理念，为后续实现可视化表设计、关系图绘制和S
每个自然年都会发布一个完整的版本，也叫Yearly New Releases,采用年份命名版本，如18c=2018， 19c=2019，21c=2021，23c=2023，23ai=2024，AI Database 26ai=2025。如果现在使用的是19c或以前版本建议先升级到23ai然后再升级到26ai；随着Oracle AI Database 26ai-Linux x86-84本地部署版本的
中国AI技术正从"Chat"范式转向"能办事"的智能体时代，大模型演进从"拼规模"到"拼密度"。算力建设向全国一体化发展，数据挖掘转向质量与专业化导向。AI正成为传统产业转型升级的重要驱动力，推动城市治理更智能、精准。同时，安全防范不断加强，规范发展已成业界共识。
月之暗面发布Kimi K2.5多模态大模型，原生架构支持视觉与文本输入，多项评测全球领先。AI编程实现质的飞跃，自然语言生成界面、视觉复现、动态交互处理能力全面升级。Agent集群机制可调度100个专业分身并行处理，效率提升十倍。完全开源降低使用门槛，为开发者提供强大工具，推动AI技术民主化。
Oracle数据库通过多层次的锁机制确保并发事务的数据一致性。其锁体系包括DML锁(行级TX锁和表级TM锁)、DDL锁(保护数据字典)、轻量级的闩锁(保护内存结构)以及队列锁(协调复杂资源)。行级锁实现最小化锁定，表级锁提供多种模式(RX、RS、S等)并具有严格的兼容性规则。DDL操作自动获取相应锁，可能引发与DML的冲突。闩锁通过自旋等待机制保护关键内存结构。Oracle采用超时而非死锁检测机制
精读经典：推荐《数据密集型应用系统设计》与《高性能MySQL》。动手实践：搭建主从集群，模拟分库分表情景。参与社区：关注TiDB、CockroachDB等开源项目的最新动态。欢迎在评论区分享您的实战经验，共同探讨技术难题！
从Oracle到金仓：多模融合数据库如何实现一库替代五库
2026年1月27日，Oracle正式发布AIDatabase26ai企业版的Linux本地部署安装包，首次将完整的AI原生能力引入企业数据中心。该版本从23c到23ai再到26ai完成战略转型，深度集成了混合AI向量搜索、AutonomousAILakehouse等创新功能，标志着数据库从"被动存储"向"智能赋能"的转变。26ai支持本地、云端和Exada
本文总结了Oracle数据库SQL语句优化的关键知识点与实用方法。主要内容包括：环境准备（Oracle 21c XE安装指南）、常规SQL优化技巧（如避免SELECT *、合理使用TRUNCATE和COMMIT）、表连接优化原则（驱动表选择）、索引使用策略（复合索引设计、避免索引失效）以及优化器工具使用（EXPLAIN PLAN和SQL执行计划管理）。文章通过✅正确与❌错误示例对比，配合案例代码演
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