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数据库测试

news 2025/11/19 5:02:37

TPCH 22条SQL语句分析 - xibuhaohao - 博客园

TPCH模型规范、测试说明及22条语句 - zhjh256 - 博客园

TPC-DS 性能比较：TiDB 与 Impala-PingCAP | 平凯星辰

揭秘Oracle TPC-H性能优化：如何提升数据库查询速度，揭秘实战技巧与挑战

引言

TPC-H（Transaction Processing Performance Council H-Scale Performance Benchmark）是一个广泛使用的数据库性能基准测试，用于衡量数据库系统在高并发和大规模数据集上的查询性能。Oracle数据库作为企业级数据库的佼佼者，其性能优化一直是数据库管理员和开发者关注的焦点。本文将深入探讨Oracle TPC-H性能优化，揭示提升数据库查询速度的实战技巧与挑战。

一、TPC-H基准测试简介

TPC-H基准测试模拟了典型的在线事务处理（OLTP）场景，包括订单处理、库存管理和客户服务等多个方面。它通过一系列复杂的SQL查询来测试数据库的性能。在TPC-H基准测试中，查询的性能是衡量数据库系统效率的重要指标。

二、TPC-H性能优化技巧

1. 索引优化

索引是提升查询性能的关键。以下是一些索引优化的技巧：

  • 创建索引：针对查询中频繁使用的列创建索引，例如：
  CREATE INDEX idx_order_date ON orders (order_date);
  • 监控索引使用情况：定期检查索引的使用情况，确保索引被有效利用。
  SELECT * FROM v$index_usage;

2. 查询优化

查询优化是提升性能的直接方法。以下是一些查询优化的技巧：

  • 使用执行计划：通过分析执行计划，找出查询性能瓶颈。
  EXPLAIN PLAN FOR SELECT * FROM orders WHERE order_date = '2021-01-01';  SELECT * FROM TABLE(DBMS_XPLAN.DISPLAY);
  • 优化子查询：将子查询转换为连接查询，以提高性能。
  SELECT d.department_name, COUNT(e.employee_id) AS employee_count  FROM departments d  JOIN employees e ON d.department_id = e.department_id  GROUP BY d.department_name;

3. 物理设计优化

  • 分区表：将大表分区可以提高查询性能。
  CREATE TABLE orders (  order_id NUMBER,  order_date DATE,  ...  ) PARTITION BY RANGE (order_date) (  PARTITION p1 VALUES LESS THAN ('2021-01-01'),  PARTITION p2 VALUES LESS THAN ('2022-01-01'),  ...  );
  • 触发器和存储过程：合理使用触发器和存储过程可以提高数据一致性和查询性能。
  CREATE OR REPLACE TRIGGER trig_after_insert_order  AFTER INSERT ON orders  FOR EACH ROW  BEGIN  -- 触发器逻辑  END;

三、实战案例

以下是一个实际的TPC-H性能优化案例：

假设在TPC-H基准测试中，查询Q1（找出每个供应商的总订单数）的执行时间过长。通过分析执行计划，我们发现orders表的supplier_id列未创建索引。在创建索引后，查询性能得到了显著提升。

四、挑战与展望

TPC-H性能优化面临以下挑战：

  • 数据量庞大：随着数据量的增长，性能优化变得越来越复杂。

  • 多并发查询：在高并发环境下，优化查询性能是一项挑战。

未来，随着数据库技术的发展，我们将有更多高效的工具和方法来提升TPC-H性能。

结语

Oracle TPC-H性能优化是数据库管理员和开发者必须掌握的技能。通过合理的索引优化、查询优化和物理设计优化，可以有效提升数据库查询速度。在实际项目中，不断总结经验，持续优化，是提升数据库性能的关键。

TiDB TPC-H 性能对比测试报告 - v5.4 MPP 模式对比 Greenplum 6.15.0 以及 Apache Spark 3.1.1

测试概况

本次测试对比了 TiDB v5.4 MPP 模式下和主流分析引擎例如 Greenplum 和 Apache Spark 最新版本在 TPC-H 100 GB 数据下的性能表现。结果显示，TiDB v5.4 MPP 模式下相对这些方案有 2-3 倍的性能提升。

TiDB v5.0 中引入的 TiFlash 组件的 MPP 模式大大幅增强了 TiDB HTAP 形态。本文的测试对象如下：

  • TiDB v5.4 MPP 执行模式下的列式存储
  • Greenplum 6.15.0
  • Apache Spark 3.1.1 + Parquet

测试环境

硬件配置

实例类型实例数
PD1
TiDB1
TiKV3
TiFlash3
  • CPU：Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2630 v4 @ 2.20GHz，40 核
  • 内存：189 GB
  • 磁盘：NVMe 3TB * 2

软件版本

服务类型软件版本
TiDB5.4
Greenplum6.15.0
Apache Spark3.1.1

配置参数

TiDB v5.4 配置

v5.4 的 TiDB 集群除以下配置项外均使用默认参数配置。所有 TPC-H 测试表均以 TiFlash 列存进行同步，无额外分区和索引。

在 TiFlash 的 users.toml 配置文件中进行如下配置：

 

[profiles.default] max_memory_usage = 10000000000000 
 

使用 SQL 语句设置以下会话变量：
 

 

set @@tidb_isolation_read_engines='tiflash'; set @@tidb_allow_mpp=1; set @@tidb_mem_quota_query = 10 << 30; 
 

Greenplum 配置
 

Greenplum 集群使用额外的一台 Master 节点部署（共四台），每台 Segment Server 部署 8 Segments（每个 NVMe SSD 各 4 个），总共 24 Segments。存储格式为 append-only / 列式存储，分区键为主键。
 

 

log_statement = all gp_autostats_mode = none statement_mem = 2048MB gp_vmem_protect_limit = 16384 
 

Apache Spark 配置
 

Apache Spark 测试使用 Apache Parquet 作为存储格式，数据存储在 HDFS 上。HDFS 为三节点，为每个节点指定两块 NVMe SSD 盘作为数据盘。通过 Standalone 方式启动 Spark 集群，使用 NVMe SSD 盘作为 spark.local.dir 本地目录以借助快速盘加速 Shuffle Spill 过程，无额外分区和索引。
 

 

--driver-memory 20G --total-executor-cores 120 --executor-cores 5 --executor-memory 15G 
 

测试结果
 

注意
 

以下测试结果均为 3 次测试的平均值，单位均为秒。
 

Query IDTiDB v5.4Greenplum 6.15.0Apache Spark 3.1.1 + Parquet
18.0864.130752.64
22.534.7661211.83
34.8415.6289813.39
410.9412.883188.54
512.2723.3544925.23
61.326.0332.21
75.9112.3126625.45
86.7111.8244423.12
944.1922.4014435.2
107.1312.5107112.18
112.182.622110.99
122.887.979066.99
136.8410.1587312.26
141.694.793943.89
153.2910.487859.82
165.044.642626.76
1711.774.6524344.65
1812.8764.8764630.27
194.758.086254.7
208.8915.470168.4
2124.4439.0859434.83
221.237.674764.59
 

 

TPC-H
 

以上性能图中蓝色为 TiDB v5.4，红色为 Greenplum 6.15.0，黄色为 Apache Spark 3.1.1，纵坐标是查询的处理时间。纵坐标数值越低，表示 TPC-H 性能越好。
 

 

 

TiDB TPC-H 性能对比测试报告 - v4.0 对比 v3.0
 

测试目的
 

对比 TiDB v4.0 和 v3.0 OLAP 场景下的性能。
 

因为 TiDB v4.0 中新引入了 TiFlash 组件增强 TiDB HTAP 形态，本文的测试对象如下：
 

  • v3.0 仅从 TiKV 读取数据。
  • v4.0 仅从 TiKV 读取数据。
  • v4.0 通过智能选择混合读取 TiKV、TiFlash 的数据。
 

测试环境 (AWS EC2)
 

硬件配置
 

服务类型EC2 类型实例数
PDm5.xlarge3
TiDBc5.4xlarge2
TiKV & TiFlashi3.4xlarge3
TPC-Hm5.xlarge1
 

软件版本
 

服务类型软件版本
PD3.0、4.0
TiDB3.0、4.0
TiKV3.0、4.0
TiFlash4.0
tiup-bench0.2
 

配置参数
 

v3.0
 

v3.0 的 TiDB 和 TiKV 均为默认参数配置。
 

变量配置
 

 

set global tidb_distsql_scan_concurrency = 30; set global tidb_projection_concurrency = 16; set global tidb_hashagg_partial_concurrency = 16; set global tidb_hashagg_final_concurrency = 16; set global tidb_hash_join_concurrency = 16; set global tidb_index_lookup_concurrency = 16; set global tidb_index_lookup_join_concurrency = 16; 
 

v4.0
 

v4.0 的 TiDB 为默认参数配置。
 

TiKV 配置
 

 

readpool.storage.use-unified-pool: false readpool.coprocessor.use-unified-pool: true 
 

PD 配置
 

 

replication.enable-placement-rules: true 
 

TiFlash 配置
 

 

logger.level: "info" learner_config.log-level: "info" 
 

变量配置
 

注意
 

部分参数为 SESSION 变量。建议所有查询都在当前 SESSION 中执行。
 

 

set global tidb_allow_batch_cop = 1; set session tidb_opt_distinct_agg_push_down = 1; set global tidb_distsql_scan_concurrency = 30; set global tidb_projection_concurrency = 16; set global tidb_hashagg_partial_concurrency = 16; set global tidb_hashagg_final_concurrency = 16; set global tidb_hash_join_concurrency = 16; set global tidb_index_lookup_concurrency = 16; set global tidb_index_lookup_join_concurrency = 16; 
 

测试方案
 

硬件准备
 

为了避免 TiKV 和 TiFlash 争抢磁盘和 I/O 资源，把 EC2 配置的两个 NVMe SSD 盘分别挂载为 /data1 及 /data2，把 TiKV 的部署至 /data1，TiFlash 部署至 /data2。
 

测试过程
 

  1.  
    通过 TiUP 部署 TiDB v4.0 和 v3.0。
     
  2.  
    通过 TiUP 的 bench 工具导入 TPC-H 10G 数据。
     
    •  
      执行以下命令将数据导入 v3.0：
       
       
      tiup bench tpch prepare \ --host ${tidb_v3_host} --port ${tidb_v3_port} --db tpch_10 \ --sf 10 \ --analyze --tidb_build_stats_concurrency 8 --tidb_distsql_scan_concurrency 30 
       
    •  
      执行以下命令将数据导入 v4.0：
       
       
      tiup bench tpch prepare \ --host ${tidb_v4_host} --port ${tidb_v4_port} --db tpch_10 --password ${password} \ --sf 10 \ --tiflash \ --analyze --tidb_build_stats_concurrency 8 --tidb_distsql_scan_concurrency 30 
       
     
  3.  
    运行 TPC-H 的查询。
     
    1.  
      下载 TPC-H 的 SQL 查询文件：
       
       
      git clone https://github.com/pingcap/tidb-bench.git && cd tpch/queries 
       
    2.  
      查询并记录耗时。
       
      • 对于 TiDB v3.0，使用 MySQL 客户端连接到 TiDB，然后执行查询，记录 v3.0 查询耗时。
      • 对于 TiDB v4.0，使用 MySQL 客户端连接到 TiDB，再根据测试的形态，选择其中一种操作： 
        • 设置 set @@session.tidb_isolation_read_engines = 'tikv,tidb'; 后，再执行查询，记录 v4.0 仅从 TiKV 读取数据的查询耗时。
        • 设置 set @@session.tidb_isolation_read_engines = 'tikv,tiflash,tidb'; 后，再执行查询，记录 v4.0 通过智能选择从 TiKV 和 TiFlash 混合读取数据的查询耗时。
         
       
     
  4.  
    提取整理耗时数据。
     
 

测试结果
 

注意
 

本测试所执行 SQL 语句对应的表只有主键，没有建立二级索引。因此以下测试结果为无索引结果。
 

Query IDv3.0v4.0 TiKV Onlyv4.0 TiKV / TiFlash Automatically
17.78s7.45s2.09s
23.15s1.71s1.71s
36.61s4.10s4.05s
42.98s2.56s1.87s
520.35s5.71s8.53s
64.75s2.44s0.39s
77.97s3.72s3.59s
85.89s3.22s8.59s
934.08s11.87s15.41s
104.83s2.75s3.35s
113.98s1.60s1.59s
125.63s3.40s1.03s
135.41s4.56s4.02s
145.19s3.10s0.78s
1510.25s1.82s1.26s
162.46s1.51s1.58s
1723.76s12.38s8.52s
1817.14s16.38s16.06s
195.70s4.59s3.20s
204.98s1.89s1.29s
2111.12s6.23s6.26s
224.49s3.05s2.31s
 

 

TPC-H
 

以上性能图中蓝色为 v3.0，红色为 v4.0（仅从 TiKV 读），黄色为 v4.0（从 TiKV、TiFlash 智能选取），纵坐标是查询的处理时间。纵坐标越低，表示性能越好。
 

  • v4.0（仅从 TiKV 读取数据），即 TiDB 仅会从 TiKV 中读取数据。将该结果与 v3.0 的结果对比可得知，TiDB、TiKV 升级至 4.0 版本后，TPC-H 性能得到的提升幅度。
  • v4.0（从 TiKV、TiFlash 智能选取），即 TiDB 优化器会自动根据代价估算选择是否使用 TiFlash 副本。将该结果与 v3.0 的结果对比可得知，在 v4.0 完整的 HTAP 形态下，TPC-H 性能得到的提升幅度。
 

 

【数据库】TiDB 5.3 TPCH 100G测试及思考
 

一、环境
 tpc-H 100G数据 2.8版本
 22个场景sql：
 <https://github.com/pingcap/tidb-bench/tree/master/tpch/queries>
 官方：
 

节点数量：3
 CPU：Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2630 v4 @ 2.20GHz，40 核
 内存：189 GB
 磁盘：NVMe 3TB * 2
 华为云：
 

kc1.4xlarge.4
 节点数量：6
 CPU：16vCPUs（kunpeng 920）
 内存：64 GB
 磁盘：极速SSD（fio bs=1M job=10 w=8783MiB/s,8782 IOPS）
 布局：tikv和tiflash同一主机*3，tidb和pd在同一主机*3，绑2node
 普通SSD：
 

TaiShan
 节点数量：6
 CPU：128 CPU（kunpeng 920）
 内存：512 GB
 磁盘：普通SSD（fio bs=16k w=250MB/s）
 布局：
 1、每台主机4块数据SSD，共同加到一个tiflash中
 2、24*TiDB，3*PD，24Tikv，6Tiflash，每个server端单独绑一个node（一个node 32CPU）
 二、参数设置
 tiup cluster edit-config t1
 tiflash：
    profiles.default.max_memory_usage = 10000000000000
  
 set global tidb_allow_mpp=1;
 set @@tidb_isolation_read_engines='tiflash';
 set @@tidb_mem_quota_query = 10 << 30;
  
 因为tidb_isolation_read_engines只能session级别，通过mysql客户端登陆调用本地脚本方式执行
 mysql -h127.0.0.1 -uroot -P4000 -D tpch <<!
 \\. 1.sql
 !
 执行多次，直到sql执行时间趋于稳定
 三、测试结果
 官方数据    华为云3副本Tiflash    华为云3副本tikv+tiflash    普通SSD 6副本tikv+tiflash
 Q1    8.08    6.6        1.68
 Q2    2.53    2.48        3.09
 Q3    4.84    4.649        15.76
 Q4    10.94    5.589    19.1    8.27
 Q5    12.27    11.02        6.97
 Q6    1.32    1        0.55
 Q7    5.91    4.0666        7.59
 Q8    6.71    7.1        14.91
 Q9    44.19    30.334        12.87
 Q10    7.13    4.4        41.04
 Q11    2.18    1.771        3.03
 Q12    2.88    2.885        2.47
 Q13    6.84    4.9        72.62
 Q14    1.69    1.5        1.51
 Q15    3.29    2.5-2.7    2.5-2.9    13.75
 Q16    5.04    1.1        2.07
 Q17    11.7    7.9        24.89
 Q18    12.87    11.1        14.17
 Q19    4.75    3.05        1.38
 Q20    8.89    2.4        24.62
 Q21    24.44    12.4        15.47
 Q22    1.23    1.167        1.4
 四、结果说明及一些猜想
 Q4：
 select
     o_orderpriority,count(*) as order_count
 from
     orders
 where
     o_orderdate >= '1995-01-01'
     and o_orderdate < date_add('1995-01-01', interval '3' month)
     and exists (
         select * from lineitem
         where 
       l_orderkey = o_orderkey 
       and l_commitdate < l_receiptdate
     )
 group by o_orderpriority
 order by o_orderpriority;
 tiflash：5.589s
 tikv+tiflash+tidb（默认配置）：19.1s
 explain analyze执行计划，默认配置下表lineitem走了cache：
 

Selection_24(Probe)          | 3.98         | 14185840  | cop[tikv]    |                                             |time:5m56.6s, **loops:16883**, 
 cop_task: {num: 3827, max: 697.5ms, min: 585.8µs, avg: 133ms, p95: 340ms, max_proc_keys: 17867, p95_proc_keys: 15901, tot_proc: 7m13.6s, tot_wait: 1m6.1s, rpc_num: 3827, rpc_time: 8m29s, copr_cache_hit_ratio: 0.24}, tikv_task:{proc max:530ms, min:0s, p80:180ms, p95:280ms, iters:39261, tasks:3827}, scan_detail: {total_process_keys: 21217578, total_process_keys_size: 4216268171, total_keys: 25622316, rocksdb: {delete_skipped_count: 0, key_skipped_count: 20513898, 
 block: {**cache_hit_count: 32099284, read_count: 1750183, read_byte: 29.1 GB**}}}   
 | lt(tpch.lineitem.l_commitdate, tpch.lineitem.l_receiptdate)
  
 

在强制tiflash下，优化器重组了sql，两张表直接做hashjoin
 

HashJoin_42 | 4471364.76 | batchCop[tiflash] || semi join, equal:[eq(tpch.orders.o_orderkey, tpch.lineitem.l_orderkey)]
 

一些猜想：
 

1、TiDB优化器中cache hit权重更高？
 2、TiDB优化器之后是否会像Oracle加入硬件性能参数计算代价？（参考aux_stats$）
 Q9：
 tiflash和tikv+tiflash差距不大；表supplier在tikv中走的点查，非常快
 耗时上，默认配置总时间更短
 其他：
 AP还是看存储，多盘在某些场景下貌似不能弥补性能上的差距
 ————————————————
 

                            版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
                         
 原文链接：https://blog.csdn.net/xyq172291/article/details/122281719
 

 














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2025/3/1 15:19:56



















【0010】HTML水平线标签详解




如果你觉得我的文章写的不错&#xff0c;请关注我哟&#xff0c;请点赞、评论&#xff0c;收藏此文章&#xff0c;谢谢&#xff01; 
本文内容体系结构如下&#xff1a;  
一、水平线标签概述 
在HTML中&#xff0c;<hr>标签用于在网页上插入一条水平线&#xff0c;其主要…...






编程日记
2025/3/1 15:18:53



















FastExcel与Reactor响应式编程深度集成技术解析




一、技术融合背景与核心价值 
在2025年企业级应用开发中&#xff0c;大规模异步Excel处理与响应式系统架构的结合已成为技术刚需。FastExcel与Reactor的整合方案&#xff0c;通过以下技术协同实现突破性性能&#xff1a; 
内存效率革命&#xff1a;FastExcel的流式字节操作与Re…...






编程日记
2025/3/1 15:12:46



















Netty是如何实现零拷贝的？




大家好&#xff0c;我是锋哥。今天分享关于【Netty是如何实现零拷贝的&#xff1f;】面试题。希望对大家有帮助&#xff1b; Netty是如何实现零拷贝的&#xff1f; 
1000道 互联网大厂Java工程师 精选面试题-Java资源分享网 
Netty是一个高性能的Java网络应用框架&#xff0c;它…...






编程日记
2025/3/1 15:11:45



















【大模型➕知识图谱】大模型结合医疗知识图谱：解锁智能辅助诊疗系统新范式




【大模型➕知识图谱】大模型结合医疗知识图谱：解锁智能辅助诊疗系统新范式 大模型结合医疗知识图谱：解锁智能辅助诊疗系统新范式引言一、系统架构1.1 系统架构图1.2 架构模块说明1.2.1 用户输入1.2.2 大模型（语义理解与意图识别）1.2.3 Agent（问题解析与任务分配）1.2.4 问…...






编程日记
2025/3/1 15:09:41



















Spring Boot @Component注解介绍




Component 是 Spring 中的一个核心注解&#xff0c;用于声明一个类为 Spring 管理的组件&#xff08;Bean&#xff09;。它是一个通用的注解&#xff0c;可以用于任何层次的类&#xff08;如服务层、控制器层、持久层等&#xff09;。通过 Component 注解&#xff0c;Spring 会…...






编程日记
2025/3/1 15:02:33



















MulFS-CAP: Multimodal Fusion-supervisedCross-modal




一种用于无注册红外-可见图像融合的单阶段框架。与传统的两阶段方法不同&#xff0c;MulFS-CAP结合了隐式注册和融合&#xff0c;简化了处理流程并增强了实用性。该方法使用共享的浅层特征编码器&#xff0c;同时进行特征对齐和图像融合。通过引入可学习的模态字典&#xff0c;…...






编程日记
2025/3/1 15:01:31



















WordPress多语言插件GTranslate




GTranslate是一个免费的WordPress多语言插件&#xff0c;它允许您将网站内容翻译成多种语言。这个插件提供了一个简单易用的界面&#xff0c;让您可以在WordPress后台直接进行翻译操作。以下是GTranslate插件的一些主要特点&#xff1a; 
免费使用&#xff1a;GTranslate插件完…...






编程日记
2025/3/1 15:00:30



















wordpress子分类调用父分类名称和链接的3种方法




专为导航而生&#xff0c;在wordpress模板制作过程中常常会在做breadcrumbs导航时会用到&#xff0c;子分类调用父分类的名称和链接&#xff0c;下面这段简洁的代码&#xff0c;可以完美解决这个问题。 
<?php echo get_category_parents( $cat, true,  &raquo;  ); ?…...






编程日记
2025/3/1 14:58:28



















Prometheus + Grafana 监控




Prometheus  Grafana 监控 
官网介绍&#xff1a;Prometheus 是一个开源系统 监控和警报工具包最初由 SoundCloud 构建。自 2012 年成立以来&#xff0c;许多 公司和组织已经采用了 Prometheus&#xff0c;并且该项目具有非常 活跃的开发人员和用户社区。它现在是一个独立的开源…...






编程日记
2025/3/1 14:57:26



















初学STM32之简单认识IO口配置（学习笔记）




在使用51单片机的时候基本上不需要额外的配置IO&#xff0c;不过在使用特定的IO的时候需要额外的设计外围电路&#xff0c;比如PO口它是没有内置上拉电阻的。因此若想P0输出高电平&#xff0c;它就需要外接上拉电平。&#xff08;当然这不是说它输入不需要上拉电阻&#xff0c;…...






编程日记
2025/3/1 14:51:17





















uniapp 对接腾讯云IM群组成员管理（增删改查）




UniApp 实战&#xff1a;腾讯云IM群组成员管理&#xff08;增删改查&#xff09; 
一、前言 
在社交类App开发中&#xff0c;群组成员管理是核心功能之一。本文将基于UniApp框架&#xff0c;结合腾讯云IM SDK&#xff0c;详细讲解如何实现群组成员的增删改查全流程。 
权限校验…...






编程新知
2025/9/22 20:29:32



















基于距离变化能量开销动态调整的WSN低功耗拓扑控制开销算法matlab仿真




目录 
1.程序功能描述 
2.测试软件版本以及运行结果展示 
3.核心程序 
4.算法仿真参数 
5.算法理论概述 
6.参考文献 
7.完整程序 1.程序功能描述 通过动态调整节点通信的能量开销&#xff0c;平衡网络负载&#xff0c;延长WSN生命周期。具体通过建立基于距离的能量消耗模型&am…...






编程新知
2025/11/17 1:25:59



















【Zephyr 系列 10】实战项目：打造一个蓝牙传感器终端 + 网关系统（完整架构与全栈实现）




🧠关键词：Zephyr、BLE、终端、网关、广播、连接、传感器、数据采集、低功耗、系统集成 📌目标读者：希望基于 Zephyr 构建 BLE 系统架构、实现终端与网关协作、具备产品交付能力的开发者 📊篇幅字数：约 5200 字 ✨ 项目总览 
在物联网实际项目中，**“终端 + 网关”**是…...






编程新知
2025/11/18 7:17:25



















Swagger和OpenApi的前世今生




Swagger与OpenAPI的关系演进是API标准化进程中的重要篇章&#xff0c;二者共同塑造了现代RESTful API的开发范式。 
本期就扒一扒其技术演进的关键节点与核心逻辑&#xff1a; &#x1f504; 一、起源与初创期&#xff1a;Swagger的诞生&#xff08;2010-2014&#xff09; 
核心…...






编程新知
2025/8/22 13:56:38



















AI书签管理工具开发全记录（十九）：嵌入资源处理




1.前言 &#x1f4dd; 
在上一篇文章中&#xff0c;我们完成了书签的导入导出功能。本篇文章我们研究如何处理嵌入资源&#xff0c;方便后续将资源打包到一个可执行文件中。 
2.embed介绍 &#x1f3af; 
Go 1.16 引入了革命性的 embed 包&#xff0c;彻底改变了静态资源管理的…...






编程新知
2025/11/18 8:57:24



















GitFlow 工作模式（详解）




今天再学项目的过程中遇到使用gitflow模式管理代码&#xff0c;因此进行学习并且发布关于gitflow的一些思考 
Git与GitFlow模式 我们在写代码的时候通常会进行网上保存&#xff0c;无论是github还是gittee&#xff0c;都是一种基于git去保存代码的形式&#xff0c;这样保存代码…...






编程新知
2025/11/17 14:17:39



















VisualXML全新升级 | 新增数据库编辑功能




VisualXML是一个功能强大的网络总线设计工具&#xff0c;专注于简化汽车电子系统中复杂的网络数据设计操作。它支持多种主流总线网络格式的数据编辑&#xff08;如DBC、LDF、ARXML、HEX等&#xff09;&#xff0c;并能够基于Excel表格的方式生成和转换多种数据库文件。由此&…...






编程新知
2025/11/18 22:54:25



















Unity VR/MR开发-VR开发与传统3D开发的差异




视频讲解链接&#xff1a;【XR马斯维】VR/MR开发与传统3D开发的差异【UnityVR/MR开发教程--入门】_哔哩哔哩_bilibili...






编程新知
2025/11/16 22:11:10



















数据库——redis




一、Redis 介绍 
1. 概述 
Redis&#xff08;Remote Dictionary Server&#xff09;是一个开源的、高性能的内存键值数据库系统&#xff0c;具有以下核心特点&#xff1a; 内存存储架构&#xff1a;数据主要存储在内存中&#xff0c;提供微秒级的读写响应  多数据结构支持&…...






编程新知
2025/11/17 12:44:07



















医疗AI模型可解释性编程研究：基于SHAP、LIME与Anchor




1 医疗树模型与可解释人工智能基础 
医疗领域的人工智能应用正迅速从理论研究转向临床实践，在这一过程中，模型可解释性已成为确保AI系统被医疗专业人员接受和信任的关键因素。基于树模型的集成算法（如RandomForest、XGBoost、LightGBM）因其卓越的预测性能和相对良好的解释性…...






编程新知
2025/11/17 1:55:52