· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 210 3 4.4 连接到 TiDB· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 241 4.4.3 连接到 TiDB· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 246 4.4.4 连接池与连接参数 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 311 4.7.2 多表连接查询· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 207 3 4.4 连接到 TiDB· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 237 4.4.3 连接到 TiDB· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 242 4.4.4 连接池与连接参数 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 307 4.7.2 多表连接查询· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 191 3 4.4 连接到 TiDB· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 221 4.4.3 连接到 TiDB· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 226 4.4.4 连接池与连接参数 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 290 4.7.2 多表连接查询· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

9% 推送完成；10w 级，SLA 承诺 1w 实例上下线 3s，99.9% 推送完成；100w 级别，SLA 承诺 1w 实例上下线 9s 99.9% 推送完成。 规模：十万级服务/配置，百万级连接，具备强大扩展性。 15 > 简介 Nacos 生态 Nacos 几乎支持所有主流语言，其中 Java/Golang/Python 已经支持 Nacos 2.0 长链接协议，能 最大限度发挥 就是⼀个配置项。 配置集（Configuration Set） ⼀组相关或者不相关的配置项的集合称为配置集。在系统中，⼀个配置文件通常就是⼀个配置集， 包含了系统各个方面的配置。例如，⼀个配置集可能包含了数据源、线程池、日志级别等配置项。 命名空间（Namespace） 用于进行租户粒度的配置隔离。不同的命名空间下，可以存在相同的 Group 或 Data ID 的配置。 Namespace 的常用 profiles.active}-${file-extension} 配置快照（Configuration Snapshot） Nacos 的客户端 SDK 会在本地生成配置的快照。当客户端无法连接到 Nacos Server 时，可以使 用配置快照显示系统的整体容灾能力。配置快照类似于 Git 中的本地 commit，也类似于缓存，会 在适当的时机更新，但是并没有缓存过期（expiration）的概念。

用户文档 TiDB 数据库管理 TiDB 服务 TiDB 进程启动参数 TiDB 系统数据库 TiDB 系统变量 TiDB 专用系统变量和语法 TiDB 访问权限管理 TiDB 用户账户管理 使用加密连接 SQL 优化 理解 TiDB 执行计划 统计信息 语言结构 字面值 数据库、表、索引、列和别名 关键字和保留字 用户变量 表达式语法 注释语法 字符集和时区 字符集支持 字符集配置 时区 数据类型 TiDB 进程启动参数 TiDB 数据目录 TiDB 系统数据库 TiDB 系统变量 TiDB 专用系统变量和语法 TiDB 服务器日志文件 TiDB 访问权限管理 TiDB 用户账户管理 使用加密连接 SQL 优化 理解 TiDB 执行计划 统计信息 语言结构 字面值 数据库、表、索引、列和别名 关键字和保留字 用户变量 表达式语法 注释语法 字符集和时区 字符集支持 字符集配置 时区 数据类型 TiDB TiDB 是无状态的，推荐至少部署两个实例，前端通过负载均衡组件对外提供服务。当单个实例失效时，会影响 正在这个实例上进行的 Session，从应用的角度看，会出现单次请求失败的情况，重新连接后即可继续获得服 务。单个实例失效后，可以重启这个实例或者部署一个新的实例。 PD PD 是一个集群，通过 Raft 协议保持数据的一致性，单个实例失效时，如果这个实例不是 Raft 的 leade

安全问题，使得人员配置和沟通工作大 量减少，提高了整体效率! 安全右移是为了恰到好处的安全，一些非严 重安全问题，没有必要堵塞主研发流程，可 以交于线上安全防御系统。提高了整体实施 效率！ 安全编排自动化和响应作为连接各个环 节的桥梁，安全管理人员或者部分由 AIOps组件可以从全局视角观察，动态 调整策略，解决新问题并及时隔离或者 解决！ DevSecOps 标准化能力-承载无忧-E2E云原生纵深安全保障-4-技术建议方案 高级能力-云原生数据库-应用的基石-3-场景 数据源 数据日志 消息数据 订单数据 云原生 DB 高并发写入 用户 MR 云DB 用户 日志消息类数据实时分析 支持企业低成本、大容量存储和查询各类日志、消息、交易、用户行为、画像等 结构化/半结构化数据，支持高吞吐量实时入库及数据实时查询，实现数据资源 智慧化运营。 优势 低成本存储： 支持PB级数据存储 高并发： 千亿数据实时分析 数据源 设备监控 传感器 轨迹数据 新环境中运行，迁移成本低。 • 或者由于云原生数据库支持多协议能力， 比如原生APP使用MYSQL协议访问传统数 据库，可以不加修改的，还是使用老的 MYSQL协议驱动，依然可以和云原生数据 库进行连接。 高级能力-云原生存储-应用的基石-1-云原生化需求（从应用角 度） 我们从云原生数据库那里基本可以嗅出云原生对四大件的诉求性质了，所以这里我直接给出对云原生存储的要求 1. 敏捷化需求 •

“PubScholar”平台是由中国科学院开发 的公益学术平台，整合了国内外多种学术 资源。该平台提供文献检索、引用分析、 文献推荐等功能，用户可通过平台高效获 取科研资源，并生成相关的综述报告。平 台的优势在于其广泛的数据源和智能化的 文献推荐系统，支持跨学科的文献分析。 产品概况 功能亮点 功能亮点  免费开放使用：所有用户均可免费访问，注册后可直接 使用。  海量学术资源整合：包含约1.8亿条学术元数据，涵盖 “PubScholar”平台是由中国科学院开发 的公益学术平台，整合了国内外多种学术 资源。该平台提供文献检索、引用分析、 文献推荐等功能，用户可通过平台高效获 取科研资源，并生成相关的综述报告。平 台的优势在于其广泛的数据源和智能化的 文献推荐系统，支持跨学科的文献分析。 产品概况 功能亮点 功能亮点  较高格式规范输出：根据学术规范自动排版，生成符合 论文要求的文献综述结构。  中文内容丰富：在中文文献的分析上具有优势，能够详 国内外学术文献，参考文献标 注格式规范，引用的文献来自 真实数据源，确保内容的准确 性和可靠性 参考文献20篇以内，涵盖国内 外学术文献，参考文献标注格 式不规范，引用的文献来自真 实数据源，确保内容的准确性 和可靠性 参考文献50篇以内，只涵盖国 内学术文献，参考文献标注格 式较为规范，引用的文献来自 真实数据源，确保内容的准确 性和可靠性 生成内容引用了高质量的学术

影子表弹性伸缩：数据迁移 迁移监听 在线双写 离线迁移 数据源切换 冗余数据清 理治理监控 配置动态化 负载均衡 熔断 & 禁用 安全 & 权限 & 脱敏 APM现有实现方案对比 客户端 • 支持任意数据库 • 数据库连接数占用高 • 仅支持单一开发语言 • 性能损耗低 • 无中心化 代理端 • 仅支持单一数据库 • 数据库连接数占用低 • 支持任意开发语言 • 性能损耗高JDBC 性能损耗高JDBC Proxy Sidecar 数据库 任意 单一 单一 连接数 高 低 高 异构语言 仅Java 任意 任意 性能 损耗低 损耗略高 损耗低 无中心化 是 否 是 静态入口 无 有 无 Sidecar的优势Database Mesh架构图Sharding-Sphere 核心功能 数据分片 分布式事务 数据库治理 弹性伸缩 管控界面 实现方案 Sharding-JDBC

Shiro——http://jinnianshilongnian.iteye.com/ 7 也需要从 Realm 得到用户相应的角色/权限进行验证用户是否能进行操作；可以把 Realm 看 成 DataSource，即安全数据源。 也就是说对于我们而言，最简单的一个 Shiro 应用： 1、 应用代码通过 Subject 来进行认证和授权，而 Subject 又委托给 SecurityManager； 2、 我们需要给 认证通过了； Authrizer：授权器，或者访问控制器，用来决定主体是否有权限进行相应的操作；即控制 着用户能访问应用中的哪些功能； Realm：可以有 1 个或多个 Realm，可以认为是安全实体数据源，即用于获取安全实体的； 可以是 JDBC 实现，也可以是 LDAP 实现，或者内存实现等等；由用户提供；注意：Shiro 跟我学 Shiro——http://jinnianshilongnian principals 和 credentials 组合就是用户名/密码了。接下来先进行一个基本的身份认 证。 另外两个相关的概念是之前提到的 Subject 及 Realm，分别是主体及验证主体的数据源。 环境准备 本文使用 Maven 构建，因此需要一点 Maven 知识。首先准备环境依赖： 添加 junit、common-logging

共同构建一个更加 包容、多元与可持续发展的人工智能的未来。 Tiezhen 现任 Hugging Face 工程师，曾在 Google Brain 任职。兼具实干精 神与梦想追求，坚信开源是连接全球的纽带，让 AI 的益处普惠大众。 他秉持"高手在民间"的理念，渴望激励更多的开源模型从业者成为行业 的关键意见领袖，挖掘群体的智慧与潜能，促进社区的成长和影响力的 扩大。 Adina 标是将原始数 据转化为有价值的资产，助力企业大规模部署 AI。 对于结构化数据，如对话历史记录和其他数据源的存储管理同样重要。向量数据库如 Chrom、Weaviate、Pinecone、Milvus 等，提供了语义检索和向量存储功能，使得 AI 应用 能够利用超出模型上下文限制的数据源。传统数据库 PostgreSQL 现在也支持通过 pgvector 扩展进行向量搜索，基于 PostgreSQL