前言

一夜5万星，Agent界的Android来了

这两天技术圈彻底炸了。

8月13日晚上八点半，DeepSeek正式公布了它成立以来的第一个Agent产品——DeepSeek Harness。

发布当晚，GitHub仓库公开不到两小时，Star数就破万了。

第二天早上再查，已经突破了5万星。

发布12小时内涨了5万Star——在此之前，被称为史上增长最快仓库的OpenClaw，84天涨20万个，平均每小时约99个。

DSH头两个小时的涨速，是它的80倍。

而这一切，仅仅是个开始。

前言

从建表到SQL优化，让你少走三年弯路

前几天发表了一篇文章《一线大厂的Git规范》，在全网挺受欢迎的。

今天趁着打铁，跟大家一起聊聊一线互联网大厂的数据库规范，希望的对你会有所帮助。

有些大厂，几百上千人的研发团队，数据库却能保持井井有条。

表结构清晰、命名规范统一、索引设计合理、SQL性能可控。

很多经验还是非常值得借鉴的。

一、为什么大厂如此重视数据库规范？

前言

最近帮几个刚入行的朋友做技术指导，发现一个普遍现象：很多人从大学学完MySQL之后，就再也没碰过别的数据库了。

到了工作中，遇到一些复杂业务场景，用MySQL去硬撑，搞得焦头烂额。

说实话，PostgreSQL这几年在企业级应用中的普及速度非常快。

2026年DB-Engines排名显示，PostgreSQL稳坐全球第四大数据库的宝座，仅次于Oracle、MySQL和SQL Server。

今天，我就用一篇文章跟大家一起聊聊PostgreSQL，希望对你会有所帮助。

一、先说一个扎心的事实

有些小伙伴在工作中可能会说：“我用MySQL用了好几年了，感觉也挺好的啊，为什么要学PostgreSQL？”

我举个简单的例子：假如你的电商系统需要查询“2024年每个季度销售额排名前3的商品”，用MySQL写这个SQL起码20行起步，各种嵌套子查询、窗口函数疯狂套娃。

最近这两年，不管是做知识图谱还是智能推荐系统，或者 AI Agent 应用，图数据库这个词开始频繁出现在各种技术方案里。

有小伙伴跑来问：Neo4j 到底是什么？跟 MySQL 有啥区别？它能做什么？

我经常回答这样一句话：如果把数据比作一个社交关系网，MySQL 会用多个表格来描述这种关系，而 Neo4j 会直接画出这张网——节点就是人，线就是关系。

数据的本来面貌就是一张网，我们非要把网拆散了放到表格里，就是在做“破镜重圆”的事。

今天，我就用一个完整的入门教程，带你从头到尾搞懂 Neo4j。

希望对你会有所帮助。

一、Neo4j 到底是什么？

先说一个最核心的点，可能会打破你的认知——图数据库里的“图”，跟我们平时说的“图片”没有任何关系。

前言

在刷大厂面试题时，经常看到“为什么数据库设计要尽量避免使用NULL？”

很多小伙伴答不上来，或者只回答“因为NULL查询慢”。

其实，MySQL中NULL的坑远比表面复杂。

今天就跟大家专门聊聊MySQL中的NULL值问题，希望对你会有所帮助。

1.NULL的含义

NULL不是空字符串，也不是0。

在MySQL中，NULL表示**“未知的值”**，它是一种状态，而不是一个具体的值。

它与空字符串 ''、数字 0 完全不同。

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最近有球友去高德地图面试，面试官问：线上慢SQL问题导致CPU飙升，如何处理？

这就是典型的慢SQL拖垮整个应用的案例。

今天，我就带大家从排查、分析到优化，完整走一遍线上慢SQL导致CPU飙升的实战处理流程。

希望对你会有所帮助。

一、如何快速定位问题？

当你发现应用或数据库CPU飙升时，不要慌，按以下步骤快速锁定元凶。

1.1 确认数据库层面的CPU消耗

登录数据库服务器，使用top或htop查看MySQL进程的CPU占用率。

如果mysqld的CPU超过100%（多核），基本可以确定是数据库内部有消耗大的操作。

前言

最近有位小伙伴去大厂面试，被问到一个很刁钻的问题：“假如生产环境有一条SQL，join了10张表，查询耗时超过30秒，你如何一步步排查并优化性能？”

这个问题的难点不在于“如何写SQL”，而在于排查思路的系统性和多层次优化手段的组合。

今天这篇文章专门跟大家一起聊聊这个话题，希望对你会有所帮助。

一、用这3步锁定瓶颈

当发现一条10表JOIN的SQL很慢时，千万别直接改SQL，而是按下面流程逐步定位：

前言

如果你还在用 OpenClaw，那最近你一定会频繁听到“Hermes”这个名字。

作为从 2026 年 2 月底才发布的开源项目，Hermes Agent 在不到两个月的时间里，GitHub 总星标已突破 4.7 万，贡献者数百人，并在多日内持续霸榜全球开源榜单第一。

今天这篇文章就专门跟大家一起聊聊Hermes Agent，希望对你会有所帮助。

一、Hermes Agent是什么？

Hermes Agent 由美国开源 AI 研究实验室 Nous Research 开发，采用 MIT 协议，完全免费、可商用。

它的核心定位是一句 slogan：“The agent that grows with you.”——一个会随着使用不断成长的“自进化 Agent”。

前言

在AI技术爆发的这两年，我发现了一个有趣的现象。

当大家都在讨论大模型有多强大时，真正落地的AI应用却往往卡在一个看似不起眼的环节：数据的检索和记忆。

你有没有想过，为什么智能客服能记住你之前的对话？

为什么电商推荐能精准找到“风格相似”的商品？

为什么企业知识库能瞬间从海量文档中找出你想要的答案？

这些能力的背后，都有一个共同的技术核心——向量数据库。

今天这篇文章就专门跟大家一起聊聊，AI中最常用的四种向量数据库，希望对你会有所帮助。

一、为什么AI离不开向量数据库？

有些小伙伴可能会问：传统的关系型数据库难道不能存储这些向量吗？

前言

很多小伙伴在工作中，可能只把MySQL当作一个简单的“数据存储箱”，用了它80%的基础功能，却不知道它还有另外20%的、能解决90%复杂问题的“高级用法”。

今天，我不谈基础的增删改查，就和你深入聊聊，在实际高性能、高并发、大数据量的场景下，那些真正能让你和团队生产力倍增、性能飞升的10种MySQL高级实战技巧。

希望对你会有所帮助。

01 执行计划

在优化任何查询之前，读懂EXPLAIN的输出是你的第一门必修课。

它就像SQL的“X光片”，能告诉你MySQL究竟打算如何执行你的查询，瓶颈在哪里。

核心用法与实战

执行EXPLAIN后，你需要重点关注以下几个关键字段：

前言

当你的用户疯狂点击提交按钮时，你的系统准备好迎接这场“连击风暴”了吗？

在电商系统的实战中，我见过太多因重复提交导致的资损事故——用户一次点击，系统却创建了多个订单，导致库存错乱、用户重复支付、客服投诉爆棚。

有些小伙伴在工作中可能遇到过这样的场景：大促期间，用户反馈“明明只点了一次，为什么扣了两次款？”

开发同学查了半天日志，发现同一个用户请求在毫秒级内真的到达了服务器两次。

今天这篇文章就跟大家聊聊高并发下防止重复提交订单，希望对你会有所帮助。

01 为什么会重复提交？

在深入解决方案前，我们必须搞清楚重复提交是如何发生的。

常见的场景有：

1. 用户无意识重复点击：网络延迟时，用户心急多次点击提交按钮
2. 前端防抖失效：前端做了防抖处理，但被绕过或配置不当
3. 网络超时重试：请求超时后，客户端或网关自动重试
4. 恶意攻击：竞争对手或黑客故意重复提交
5. 后端处理超时：第一个请求处理慢，客户端以为失败又发一次

前言

今天我们来聊聊一个让很多DBA和开发者头疼的话题——千万级大表的数据删除。

有些小伙伴在工作中，一遇到大表数据删除就手足无措，要么直接DELETE导致数据库卡死，要么畏手畏脚不敢操作。

我见过太多因为大表删除操作不当导致的"血案"：数据库长时间锁表、业务系统瘫痪、甚至主从同步延迟。

今天跟大家一起专门聊聊千万级大表数据删除的话题，希望对你会有所帮助。

一、为什么大表删除这么难？

在深入技术方案之前，我们先搞清楚为什么千万级大表的数据删除会如此困难。

有些小伙伴可能会想："不就是个DELETE语句吗，有什么难的？"

其实这里面大有学问。

数据库删除操作的底层原理

为了更直观地理解数据库删除操作的工作原理，我画了一个删除操作的底层流程图：

前言

咱们星球中的商城系统中使用了动态数据源的功能，实现了分库分表的订单库的读库和写库的自动切换。

有球友反馈说，对动态数据源不太熟悉。

今天这篇文章就专门跟大家一起聊聊动态数据源，希望对你会有所帮助。

一、为什么需要动态数据源？

有些小伙伴在开发中可能会遇到这样的场景：一个系统需要同时访问多个数据库，或者需要根据业务参数动态选择数据源。这

时候，传统的单数据源配置就显得力不从心了。

1.1 传统多数据源的问题

传统方式的多个数据源配置，硬编码，不灵活。

例如下面这样：

@Configuration
public class TraditionalDataSourceConfig {
    
    @Bean
    @Primary
    public DataSource primaryDataSource() {
        HikariDataSource dataSource = new HikariDataSource();
        dataSource.setJdbcUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/db1");
        dataSource.setUsername("user1");
        dataSource.setPassword("pass1");
        return dataSource;
    }
    
    @Bean
    public DataSource secondaryDataSource() {
        HikariDataSource dataSource = new HikariDataSource();
        dataSource.setJdbcUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/db2");
        dataSource.setUsername("user2");
        dataSource.setPassword("pass2");
        return dataSource;
    }
}

前言

有些小伙伴在工作中，可能经常遇到这样的场景：系统上线初期运行良好，随着数据量增长，突然某天接口超时、CPU飙升、甚至整个系统瘫痪。

排查半天，发现是某个SQL语句写的有问题，或者是数据库配置不当导致的。

今天这篇文章我就从浅入深，带你彻底避开MySQL的6大常见雷区，希望的对你会有所帮助。

为什么MySQL雷区如此之多？

在深入具体雷区之前，我们先聊聊为什么MySQL这么容易踩坑。

这背后有几个深层次原因：

• 看似简单：MySQL语法简单，入门容易，让很多人低估了它的复杂性
• 默认配置坑多：MySQL的默认配置往往不是最优的，需要根据业务场景调整
• 渐进式问题：很多问题在数据量小的时候不会暴露，等到暴露时已经为时已晚
• 知识更新快：从5.6到5.7再到8.0，每个版本都有重要变化，需要持续学习

前言

最近帮几个刚入行的朋友做技术指导，发现一个普遍现象：很多人从大学学完MySQL之后，就再也没碰过别的数据库了。

到了工作中，遇到一些复杂业务场景，用MySQL去硬撑，搞得焦头烂额。

说实话，PostgreSQL这几年在企业级应用中的普及速度非常快。

2026年DB-Engines排名显示，PostgreSQL稳坐全球第四大数据库的宝座，仅次于Oracle、MySQL和SQL Server。

今天，我就用一篇文章跟大家一起聊聊PostgreSQL，希望对你会有所帮助。

一、先说一个扎心的事实

有些小伙伴在工作中可能会说：“我用MySQL用了好几年了，感觉也挺好的啊，为什么要学PostgreSQL？”

我举个简单的例子：假如你的电商系统需要查询“2024年每个季度销售额排名前3的商品”，用MySQL写这个SQL起码20行起步，各种嵌套子查询、窗口函数疯狂套娃。