登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
first_value(expression):返回窗口框架内第一行的值。nth_vlaue(expression,n):返回窗口框架内第n行的值。dense_rank():形如1,2,2,3——序号可以重复，序号连续。row_number():形如1,2,3——序号不重复，序号连续。rank():形如1,2,2,4——序号可以重复，序号不连续。lead(expression,n):返回当前行的后
当你把目光从拥挤的欧美移开，你会发现，迪拜与阿布扎比正在凭借万亿级别的算力布局与零个税红利，悄然接管全球科技人才的流向。
环境：安装并配置好mysql和python的openeuler系统。创建testdb数据库和order_info数据表。从腾讯云官网中获得API。Streamlit可视化。windows浏览器访问。给python安装依赖。使用测试用例进行试验。
Claude Sonnet 4.6在v6评测中，单一SQL严格题“疑似重复支付识别”得分从100分直接跌至0分，而主榜却从77.98提升至87.24。这组数据本身就构成冲突：整体能力上升，核心代码执行却在最需要精确逻辑的场景崩盘。
本文通过鲲鹏 aarch64 平台上的金仓数据库（KingbaseES V9）性能调优实验，展示了科学调参对数据库性能的提升效果。在默认配置下（shared_buffers=128MB），4 并发只读压测 TPS 中位数为 54,029；通过 KWR 报告诊断发现 CPU 是主要瓶颈后，针对性调整了内存、WAL 等十多个参数，使 TPS 提升 30.6% 至 70,541。实验还揭示了索引效果的巨
本文记录了开发角色管理CRUD功能时遇到的报错及解决过程。主要遇到两个问题：1）XML文件中resultMap路径错误导致property参数报红；2）修改测试时出现BadSqlGrammarException，经排查发现是控制器方法缺少@RequestBody注解，导致前端传入的JSON数据无法转为Java对象，最终SQL执行失败。通过分析多层报错信息，定位到Dubbo序列化异常背后的SQL语法
自注意力，也叫 Self-Attention，是 Transformer 的核心组件。它的特点是：Query、Key 和 Value 都来自同一个序列。假设输入句子是：小明把书放在桌上，因为他马上还要看。在处理“他”这个 token 时，自注意力可以让它直接关注“小明”，从而学习到两者之间的指代关系。
数据库运维长期存在两大痛点：业务研发编写低效 SQL 引发集群性能雪崩、线上慢查询 / 语法故障依赖资深 DBA 人工排查，人力成本高、故障恢复滞后。传统静态 SQL 校验工具仅能完成基础语法检查，无法结合当前业务表结构、集群索引、历史故障案例给出针对性优化方案。本文以数据库 AI 控制平台落地实践为基础，完整拆解一套基于 LLM+RAG 架构的 SQL Copilot 智能助手实现方案。
本文介绍了一个基于AI的MySQL智能运维工具——InnoAISQL助手，旨在解决日常数据库查询与性能调优中的重复性工作。该系统通过腾讯云大模型API实现自然语言转SQL、查询结果业务解读、执行计划智能分析三大核心功能
一条SQL慢，可能有一百种原因——SQL写法有问题、索引没建对、统计信息过旧、参数没调好、磁盘I/O满了、内存不够、网络抖动……很多DBA的做法是“先查SQL”，但真正的问题往往不在SQL本身。本文从“分层诊断”的思路出发，建立一套从SQL层→数据库层→操作系统层的逐层排查方法论，帮助读者在面对性能问题时不再“眉毛胡子一把抓”。
HarmonyOS 应用做本地持久化，常见选择是关系型数据库（RDB）。但直接用原生 RDB Store，会遇到这些痛点： 把 Java/Kotlin 圈最成熟的 greenDAO 思路搬进 HarmonyOS ArkTS：2. 定义实体（注解）3. 初始化数据库4. 获取 Dao 与基本 CRUD5. 关联查询（一对多）五、亮点能力速览注解声明一切：实体、字段、主键、唯一、索引、关联，全部用装饰
SqlServer中SubString与CharIndex函数的使用 SubString和CharIndex结合使用
连接失败Sqlstate :'01000'Sql server错误：10061[Microsoft][ODBC Sql Server Driver][TCP/IP Sockets] connectionOpen(Connect())连接失败：Sql S
记录Sharding JDBC在项目中处理子查询、函数查询报错，问题定位与解决思路
InnoAI SQL 助手一、项目说明非功能需求：① 兼容性：适配 openEuler/RHEL Linux 系统，兼容 MySQL 8.0.45，适配Qwen、DeepSeek 系列开源模 型；② 稳定性：自然语言识别容错率高，无匹配数据可正常提示，API、数据库异常捕获不崩溃；③ 安全性：仅开放只读查询权限，密钥文件设置 600 权限，不打印明文账号密三、环境搭建系统搭建及初始化1、安装虚拟机
本文介绍了一个基于MySQL 8.0和Python 3.11的数据库智能助手项目，主要实现自然语言转SQL查询和SQL性能调优两大功能。项目采用openEuler操作系统，整合了腾讯云大模型API（TokenHub）和Streamlit框架，通过以下技术方案实现。
输入中文业务描述，大模型自动生成合规SELECT语句，强制拦截 INSERT/UPDATE/DELETE/ALTER等危险操作；自动执行 SQL，表格化展示查询结果；调用大模型生成通俗易懂的业务数据分析总结，替代人工报表解读。本项目打通Linux 运维 + MySQL 性能调优 + Python 开发 + 大模型 NL2SQL四大技术栈，完整实现 AI 赋能数据库运维的轻量化解决方案。
《基于AI的MySQL智能查询与优化工具开发实战》项目摘要 本项目针对传统DBA工作中的三大痛点（业务人员SQL门槛高、性能优化效率低、数据安全风险），开发了一套轻量化智能工具。核心功能包括：1）自然语言转SQL查询，业务人员输入中文需求即可获取格式化数据及AI业务解读；2）SQL自动调优，通过EXPLAIN分析执行计划输出索引优化方案；3）全链路安全管控，拦截危险SQL语句，敏感配置隔离存储。项
/ 继承MyBatis-Plus的CRUD方法。
sql
——sql
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
DAMO开发者矩阵
AI Agent技术社区
openEuler 社区
亚马逊云科技技术品牌专区
鲲鹏昇腾开发者社区
快递鸟社区
人工智能6S服务平台
深开鸿 技术专区
AI编程社区
