数据库与搜索-Euler的博客

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以下是数据库与搜索相关的文章

【GBase】GBase 8a 与 GBase 8s 在 Python 上的访问方式对比驱动类型与访问接口比较 GBase 8a：使用 MySQL 协议对外提供服务。因此，它可直接使用 MySQL 驱动/客户端连接。例如，在 Python 中可使用 PyMySQL、MySQLdb 等 MySQL 数据库接口连接 GBase 8a。官方也提供了专用的 GBase 8a Python
- 2026-01-15
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- 数据库与搜索
【数据库】KingbaseES 系统级 Schema 体系解析引言在 KingbaseES 的实际使用过程中，无论是进行数据库权限治理、国产数据库替换，还是落地等保、审计与数据安全要求，都绕不开一个基础问题：如何准确识别和管理系统级 Schema。由于 KingbaseES 继承了 PostgreSQL 的体系结构，同时又引入了大量国产化、安全增强特性，
- 2026-01-08
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- 数据库与搜索
【数据库】数据库中的 Schema 究竟是什么？在日常数据库开发中，“schema”一词经常出现，但它的含义在不同数据库系统中并不一致。在一些项目中，schema 常被工程师用来指代“表结构”的变更，而在某些数据库（例如 PostgreSQL）中，schema 又具有严格的命名空间含义。为了便于理解，这篇文章从概念、不同数据库的实现差异和典型应用
- 2025-12-12
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- 数据库与搜索
【数据库】数据库主键ID选取策略深度解析在数据库设计中，主键（Primary Key）的选择是一个看似简单但实际非常复杂的问题。不同的主键策略会直接影响系统的性能、可扩展性、安全性和维护成本。本文将按照从原理到实践的逻辑，深入探讨主键的实现原理、性能瓶颈、各种ID方案的优劣，以及架构层面的选择策略。一、主键ID的核心作用在深入讨论之前
- 2025-11-06
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- 数据库与搜索
【数据库】聚簇索引与非聚簇索引一、核心概念聚簇索引（Clustered Index）本质：数据行的物理存储顺序与索引键值的逻辑顺序相同，索引和数据存储在一起。形象比喻：像一本按拼音排序的字典，内容本身就是按拼音顺序存放的，找到索引位置就直接找到了内容。非聚簇索引（Non-Clustered Index）本质：索引的逻辑
- 2025-11-06
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- 数据库与搜索
【ElasticSearch】k-NN 搜索深度解析：参数优化与分数过滤实践在现代搜索和推荐系统中，向量相似性搜索已经成为核心技术之一。Elasticsearch 作为主流的搜索引擎，其 k-NN（k-近邻）功能为开发者提供了强大的向量搜索能力。本文将深入探讨 Elasticsearch k-NN 搜索的核心参数、计算过程，以及如何实现基于分数的结果过滤。一、k-NN 核
- 2025-08-26
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- ElasticSearch
【MySQL】MySQL 数据导入 ENCRYPTION 错误解决方案问题背景在进行 MySQL 数据库环境复制时，使用 mysqldump 导出的 SQL 文件在本地导入时遇到了关键问题：核心错误：ERROR 3185 (HY000): Can't find master key from keyring 这导致包含 ENCRYPTION='Y' 选项的表无法创
- 2025-07-15
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- MySQL
【运维】MySQL导出权限问题解决方案问题描述在使用 mysqldump 导出数据库时，经常会遇到以下错误： mysqldump: Got error: 1044: "Access denied for user 'username'@'%' to database 'database_name'" when using LOCK T
- 2025-07-15
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- MySQL
【ES】Elasticsearch字段映射冲突问题分析与解决在使用Elasticsearch作为搜索引擎时，经常会遇到一些映射(Mapping)相关的问题。本文将深入分析字段映射冲突问题，并通过原生的Elasticsearch API请求来复现和解决这个问题。问题描述在实际项目中，我们遇到以下错误： TransportError(400, 'illega
- 2025-07-02
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- ElasticSearch
【数据库设计】深入理解常见范式第一范式（1NF）：数据原子性奠基者核心要求：字段不可再分，消除重复数据组设计哲学：建立数据存储的基本单元标准实现要点：每个字段存储单一类型数据消除横向重复（多值字段）消除纵向重复（重复记录组）典型反例：存储"张三,李四,王五"的共享字段升级方法： -- 错误示范 CREATE TA
- 2025-07-01
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- 数据库与搜索

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