存储过程可以理解为是一段预先编译好的SQL代码集合，我们给它起一个名字，之后就可以像调用一个函数一样来调用它，执行这一整套SQL操作。它的优点很明显：首先，因为是预编译的，所以执行效率会比单条SQL语句高；其次，它可以把复杂的业务逻辑封装在数据库层面，减少了客户端和数据库之间的网络通信；另外，还能在一定程度上提高数据的安全性。不过，它的缺点也很突出，尤其是在现在快速迭代的互联网项目中。存储过程的可

本项目展示了如何在 Spring Boot 应用中集成 WebSocket + STOMP，实现：• 实时消息通信• Token 用户认证• 点对点消息推送• 集群环境下的 WebSocket 会话转发适用于社交类消息通知、实时状态更新、在线客服等场景。本项目提供了一个完整的 WebSocket 实时通信集成方案，覆盖：• STOMP 协议支持• Token 认证与用户绑定• 分布式消息转发（基于

相较于 SSE 技术，更加简单易用。它主要用于处理异步的 HTTP 响应，其核心优势在于。这一特性使得它在需要长时间处理或进行流式传输的场景中表现出色。需要注意的是，本质上是一个接口。：服务器在有数据时会立即响应客户端请求，若暂无数据，则保持连接开放，等待数据到来。：服务器能够持续不断地向客户端推送各类事件，实现实时交互。：可逐步发送大量数据，像文件下载或者实时数据流传输等场景都适用。：在处理耗时

我最近也总结了几套面试题，【小编在这分享总结的Java面试高频的面试题（包括了Java、MyBatis、ZooKeeper、Dubbo、Elasticsearch、Memcached、Redis、MySQL、Spring、Spring Boot、Spring Cloud、RabbitMQ、Kafka、Linux 等技术栈）都进行了整理以及打包整合，上述面试题答案都整理成文档笔记。也还整理了一些面试

什么是 Skills，就是为大模型提供具体的某种能力，这听上去有点类似与 MCP 的概念，巧了，MCP 也是 Anthropic 提出来的。接着说什么是 Skill，假设我想查询明天的天气，如果只用大模型自己的能力肯定不行，它必须要联网搜索，而联网搜索天气预报这是一个具体且专业的事情，之前用 MCP 可以做到，现在呢，用 Skill 也能做了，这个Skill 的能力就是查天气，可能是一个 Pyth

要了解 LLM 智能体是什么，我们首先来探索 LLM 的基本能力。传统上，LLM 所做的无非是 next-token 的预测。通过连续采样许多 tokens，我们可以模拟对话，并使用 LLM 为我们的问题提供更详细的答案。然而，当我们继续“对话”时，任何给定的 LLM 都会显露出它的主要缺点之一：它不记得对话！还有许多其他任务是 LLM 经常失败的，包括基本的数学运算，比如：乘法和除法：这是否意味

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有些小伙伴在工作中可能遇到过这样的场景：原本运行良好的Group By查询，随着数据量的增长，执行时间从几秒变成了几分钟甚至几小时。页面加载缓慢，用户抱怨连连，DBA着急上火。这种性能下降往往是在不知不觉中发生的，背后一定有着深层次的原因。今天这篇文章跟大家一起聊聊group by变慢后，如何定位和优化，希望对你会有所帮助。索引优化：为Group By字段和Where条件创建合适的复合索引查询简化

Easy-Es（简称EE）是一款基于Elasticsearch（简称ES）官方提供的RestHighLevelClient打造的ORM开发框架，在RestHighLevelClient的基础上，只做增强不做改变，为简化开发、提高效率而生。EE和Mybatis-Plus（简称MP）的用法非常相似，如果你之前使用过MP的话，应该能很快上手EE。EE的理念是：把简单、易用、方便留给用户，把复杂留给框架。

Kibana是一个开源的分析和可视化平台，设计用于和Elasticsearch一起工作。你用Kibana来搜索，查看，并和存储在Elasticsearch索引中的数据进行交互。你可以轻松地执行高级数据分析，并且以各种图标、表格和地图的形式可视化数据。Kibana使得理解大量数据变得很容易。它简单的、基于浏览器的界面使你能够快速创建和共享动态仪表板，实时显示Elasticsearch查询的变化。im