向量数据库（Vector Database）是一种专门为高维向量数据的存储、索引和检索而设计的数据库系统。其核心原理是通过数学方法将对象（文本、图像、音频等）转换为向量（数值数组），并利用向量间的相似性计算实现高效查询。以下是其原理的深度解析：
1. 数据存取在数据库管理系统中，数据的存取过程为：应用程序通过 DML 向 DBMS 发出存取请求，如 SELECT 语句；
“把文件塞进Access”听起来像把大象塞进冰箱，可我就靠这招，让十人小团队三年没买网盘，省下的钱直接给大伙多发了一个月年终奖。你信不信？先别点头，看完你再决定要不要照搬。Access不是老古董，它是微软亲儿子，只是被Excel的光环盖住了。2023版偷偷给这儿子装了三颗新牙：OneDrive直连、Copilot读内容自动打标签、多因素认证把管理员账号锁成保险柜。三颗牙一装，它就从单机小胖子变成能
你是否遇到过这样的场景：Spring Boot应用平时运行良好，一旦遇到高并发查询，数据库连接池迅速耗尽，整个系统陷入瘫痪？日志里满是"Timeout waiting for connection"的报错？这其实不是数据库的错，而是传统JDBC的同步阻塞模型已经无法满足现代高并发应用的需求。今天介绍的Vert.x数据库操作方案，将彻底改变你对数据库访问的认知！
突然发现MCP+数据库>RAG，强到离谱！早就听说MCP+数据库的效果大于RAG，本着学习的目的，周末在家抽空从头到尾实测了一下MCP+数据库的效果，顺便给宝子们也写了一份文字版教程。这份教程我从MCP的基础知识开始讲解，接着MCP的基本使用，再使用MCP调用数据库，全部都写的明明白白，并且实测比RAG效果优30%，再也不用担心知识库效果太差的问题了。
沙牛提示阅读本文需要5分钟，为你分享Obsidian数据库功能的保姆级教程！建议收藏本文，以便随时观看学习！01 Obsidian的数据库
前言只有光头才能变强索引和锁在数据库中可以说是非常重要的知识点了，在面试中也会经常会被问到的。本文力求简单讲清每个知识点，希望大家看完能有所收获
很多人学数据库的第一步，就是去装 MySQL 或 PostgreSQL。但真正做过的人都知道，这一步往往是学习的“第一个门槛”：MySQL 安装需要配置 PATH、字符集、插件，Postgres 要安装客户端工具，还要注意系统兼容性；一台电脑可能装过多个版本的 MySQL / MariaDB，再加上 XAMPP、Docker，最后谁占了 3306 端口都搞不清；换台电脑或者要在课堂上统一实验，往往
数据库管理工程师是指从事管理和维护数据库管理系统(DBMS) 的相关工作人员的统称，属于运维工程师的一个分支，主要负责业务数据库从设计、测试到部署交付的全生命周期管理。