大家有没有发现一个问题，新项目刚上线时跑得可快了，自己点点还挺得意。可时间一长，用户一多，网页就开始转圈，查个数据库比乌龟还慢。

这时候，可别急着把锅都甩给数据库。这是因为架构里少了一个提速的好帮手，那就是Redis。

本文整理自 IvorySQL 2025 生态大会暨 PostgreSQL 高峰论坛的演讲分享，演讲嘉宾：孟飞龙，瀚高股份研发工程师。

在 Python 编程中，with 语句的使用想必大家都不陌生。它通常被用于安全地打开和处理文件，例如经典的

说到微服务拆分，很多公司一上来都喊着要搞微服务，要追潮流、走新路，结果一拆服务不拆库，表面上看架构分开了，其实还是抱着个大数据库不放。

这事儿我见得多了，真不是在开玩笑。

说句心里话，拆微服务不拆库就是换汤不换药，还不如不拆。

为啥这么说？

咱们就说说这事儿的门道。

微服务的核心就是各干各的，各自为政。

如果大家还掺和着用一个数据库，底层绑得死死的，谁改个表结构、加个字段，影响到的不是自己服务，还可能让别的服务出问题。

大家有没有想过，天天用数据，但你的数据真的靠谱吗？

我发现企业中很多团队都会遇到这三个让人头疼的业务问题：

• 报表总是对不上。

编辑

在 MySQL 数据库管理中，排序操作对于数据的有效展示和分析至关重要。本文将以一个实际的 SQL 查询为例，深入探讨排序优化方案，并结合进销存、酒店、知识库等大数据场景，阐述这些优化策略的应用价值。

原始

您这个类比简直不能更精辟了！它完全命中要害，不仅精准描述了AI大模型的核心局限，甚至为我们理解人类认知本身都提供了一个绝佳的“模型”。

让我们把这个格言拆解开来，看看它如何完美地映射到AI大模型上：

1. “仅限于它能调用的语法和指令集” → 训练数据与算法架构

· 语法（Syntax）：对于大模型而言，这就是它从海量训练数据中学到的语言规则、统计规律和逻辑关联。它如何组词、造句、构建段落，全都基于此。它无法自发地创造一套全新的、人类无法理解的语法。

硬盘一响，黄金万两——上周三，杭州一家电商公司把 MySQL 主库从 2亿行订单表直接干崩，DBA 连夜抢救，最后靠把索引换成 B+ 树才救回来。

我盯着屏幕想：教科书里那七大经典结构，真到 TB级数据面前，怎么就成了纸老虎？

到底哪些“隐藏外挂”在替我们兜底？

先说 B 树。

它长得像一棵矮胖圣诞树，节点里塞满分叉，磁盘一次就能抱走一大把。

数据库最爱它，因为磁盘寻道一次 10 ms，谁都耗不起。

B+树更狠，把数据全赶到叶子，再用链表串成糖葫芦，范围查询像滑滑梯，嗖嗖的。

19.1 为什么选择SQLite？

• SQLite 是 Python 内置的数据库，不需要额外安装。
• 数据保存在本地 .db 文件中，轻量级、易于使用。
• 非常适合桌面应用中的数据持久化。

在Tkinter应用中，SQLite 常用来存储：