GreatSQL 2023 年报

最新推荐文章于 2025-09-22 15:53:09 发布
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#GreatSQL #MySQL

2023年，GreatSQL社区在产品版本更新、生态合作、开源认可和社区活动上取得显著成果，包括新版本8.0.32-25的发布和与多家企业的合作。社区的发展和用户反馈推动了持续改进和文档完善。

不知不觉 2023 年已经是过去式了，本文将从产品迭代、丰收收获、生态合作、社区活动 4 个方面带大家了解 GreatSQL 社区的 2023。

01 产品迭代

2023 年是发展的一年。在这一年里，GreatSQL 社区版发布了 3 个版本：8.0.25-17、8.0.32-24 以及 8.0.32-25。在最新发布的 8.0.32-25 版本中，GreatSQL 首次推出支持高性能的内存查询加速AP引擎，可将 GreatSQL 的数据分析性能提升几个数量级；同时大幅增加 Oracle 兼容特性，支持更多数据类型、SQL 语法、函数及存储过程等；支持异步删除 InnoDB 大表；支持在 MGR 只读节点绑定动态 VIP 以及主节点切换时主动断开当前连接，缩短应用端不可用时长。

此外，GreatSQL 8.0.32-25 基于 Percona Server for MySQL 8.0.32 版本，在 MySQL 8.0.32 基础上做了大量的改进和提升以及众多新特性。这其中包括线程池、审计、数据脱敏等 MySQL 企业版才有的特性，以及 performance_schema 提升、information_schema 提升、性能和可扩展性提升、用户统计增强、PROCESSLIST 增强、Slow log 增强等大量改进和提升，这里不一一重复列出。

GreatSQL 的持续迭代，离不开用户们的反馈与贡献。从 2022 年 8 月社区官网论坛上线，至目前为止，社区已经收到超过 400 个问题讨论，2000 条互动回复。

对于每位用户来说，文档是使用过程中不可或缺的重要资源。细心的用户可能已经注意到，过去一年中，我们的文档内容也在持续增加和完善。

在此，我们衷心感谢这一年中为 GreatSQL 项目开发、文档编写以及基础设施进行贡献的伙伴。由于感谢列表过长，详细名单请参见社区文档：致谢（https://greatsql.cn/docs/8032-25/user-manual/1-docs-intro/1-7-thanks.html）。

02 丰收收获

2023 年是收获的一年。GreatSQL 开源数据库项目成功捐赠开放原子开源基金会，成为基金会旗下孵化项目。同时，GreatSQL社区还通过了中国信通院可信开源社区评审，取得了社区运营能力先进级、社区治理和社区开发能力增强级的社区成熟度评估，加入信通院数据库应用创新实验室，成为实验室成员之一。

在开源社区、开源组织合作上，GreatSQL 与 OpenAnolis、OpenCloudOS 达成社区合作；同时是开源之夏活动合作社区之一。

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除此之外，GreatSQL 还收获了以下荣誉：

  1. 入选 2023 年中国数据库产业图谱
  2. 开源中国 2023 年度优秀开源技术团队
  3. 开放原子开源基金会 2023 年度快速成长开源项目
  4. OpenCloudOS社区 2023 年度优秀贡献企业

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03 生态合作

2023 年是合作的一年。在这一年中，GreatSQL 社区与华为存储、腾讯云、OpenCloudOS 社区、神州数码、软通动力、浪潮卓数、中科海光、中科驭数、中科可控、秦派软件、JumpServer、TOPIAM、ScaleFlux 等 20 余家企业完成产品兼容性测试，为社区用户提供了更便捷的软硬件及应用服务对接。

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04 社区活动

2023 是互动的一年。在这一年中，社区组织了 10 余个线上论坛互动活动，创建了社区茶话会、社区月会；自建、参加了 20 余场线上直播分享、线下技术沙龙，与墨天轮、3306Π、InfoQ、开源中国、开放原子开源基金会、中国信通院达成了深度合作。

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05 展望

2024 社区将继续发展，GreatSQL 将继续投入更多的精力开发优化产品，同时，我们也希望能够有更多的外部开发者参与到项目的开发建设中，欢迎大家给 GreatSQL 提 issue、提 pr~

在每月社区月会的线上分享方面，也期待大家踊跃报名参与线上分享。分享内容是 GreatSQL 相关即可，如有意向可以联系社区小助手哦~（小助手微信：wanlidbc）

最后，大家对于产品、网站、文档有何建议，欢迎到社区论坛反馈~（https://greatsql.cn/forum-39-1.html）

2024 期待更多的人加入 GreatSQL，并肩前行。

Enjoy GreatSQL :)

关于 GreatSQL

GreatSQL是适用于金融级应用的国内自主开源数据库，具备高性能、高可靠、高易用性、高安全等多个核心特性，可以作为MySQL或Percona Server的可选替换，用于线上生产环境，且完全免费并兼容MySQL或Percona Server。

相关链接： GreatSQL社区 Gitee GitHub Bilibili

GreatSQL社区：

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社区有奖建议反馈： https://greatsql.cn/thread-54-1-1.html

社区博客有奖征稿详情： https://greatsql.cn/thread-100-1-1.html

（对文章有疑问或者有独到见解都可以去社区官网提出或分享哦~）

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图像处理基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）
11-26
【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究”展开，结合Matlab代码实现，探讨了图像处理中的多阈值分割问题。通过引入电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO），利用其全局搜索能力优化多阈值分割的阈值选取过程，以提升图像分割的精度与效率。文中详细阐述了算法原理、实现步骤，并通过实验验证其在图像分割中的有效性，展示了与其他智能优化算法的对比结果，突出了该方法在处理复杂图像时的优越性。; 适合人群：具备一定图像处理和优化算法基础，熟悉Matlab编程的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于医学图像、遥感图像等复杂图像的多阈值分割任务；②为智能优化算法在图像处理领域的应用提供实现案例与技术参考；③支持科研复现与算法改进。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段理解算法实现流程，重点关注目标函数设计与电磁力机制的映射关系，可通过更换测试图像和对比其他优化算法加深理解。
基于51单片机的电子琴设计
11-26
本资源文件“基于51单片机的电子琴设计.zip”对应于博客文章“基于51单片机设计的简易电子琴”。该资源包含了实现一个简易电子琴所需的全部文件和代码，适用于学习和实践51单片机的开发。 内容 源代码：包含电子琴的C语言源代码，可在Keil uVision等51单片机开发环境中编译运行。 原理图：提供了电子琴的电路设计原理图，方便用户理解硬件连接和布局。 PCB设计文件：如果需要自行制作PCB，资源中包含了PCB设计文件，可用于PCB打样。 说明文档：详细的使用说明和操作指南，帮助用户快速上手。 使用方法 下载资源：点击下载“基于51单片机的电子琴设计.zip”文件。 解压文件：将下载的ZIP文件解压到本地目录。 阅读说明文档：仔细阅读说明文档，了解项目的基本结构和使用方法。 搭建硬件：根据原理图搭建硬件电路。 编译代码：使用Keil uVision等开发工具打开源代码，进行编译。 烧录程序：将编译好的程序烧录到51单片机中。 测试运行：连接电源，测试电子琴的功能是否正常。
故障诊断pytorch基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据]（Python代码实现）
11-26
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据]（Python代码实现）内容概要：本文介绍了一项基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障诊断研究，采用PyTorch框架实现，使用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络（CNN）强大的特征提取能力与长短期记忆网络（LSTM）对时序数据的建模优势，构建深度学习分类模型，实现对轴承不同故障类型和严重程度的精准识别与分类，旨在提升工业设备故障诊断的自动化与智能化水平。; 适合人群：具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师；熟悉PyTorch框架者更佳。; 使用场景及目标：①应用于工业设备预测性维护系统中的轴承故障早期识别；②作为深度学习在时间序列分类任务中的典型案例，用于学习CNN-LSTM融合模型的设计与实现；③复现并改进现有故障诊断算法，推动相关科研工作进展。; 阅读建议：建议读者结合提供的Python代码与西储大学数据集进行实践操作，重点关注数据预处理、模型结构搭建、训练流程及结果分析环节，可进一步尝试调整网络参数或引入其他优化算法以提升分类性能。
hanlp-portable-1.8.6 对应模型下载 data-for-1.7.5
11-26
hanlp-portable-1.8.6 对应模型下载 data-for-1.7.5
完整版-PID 恒流源控制
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提供了一份利用STM32单片机和PID算法实现恒流源控制的详细资源文件。该资源文件旨在帮助开发者更好地理解和应用PID控制算法，以实现高精度电流控制。 主要内容： STM32单片机程序代码 PID算法实现与应用 恒流源控制原理与实现 硬件电路设计与调试 使用说明 下载资源文件至本地电脑。 根据提供的代码和文档，理解并学习PID算法在恒流源控制中的应用。 根据个人需求，对代码进行适当修改和优化。 按照硬件电路设计，搭建实验平台，进行调试。 注意事项 请确保具备STM32单片机开发基础和PID控制算法相关知识。 调试过程中，务必遵循安全操作规范，确保实验安全。 如有任何问题，请查阅相关资料或向专业人士咨询。
python爬虫 上市公司年报2023
03-08
### 使用Python编写爬虫抓取2023年上市公司年报数据 为了实现这一目标，可以采用类似于已有的方法来构建爬虫程序。考虑到东方财富网是一个提供大量财务报表数据的平台，在此之前已有成功的案例展示了如何利用该网站的数据资源[^1]。 #### 准备工作 首先需要安装必要的库，如`requests`用于发起HTTP请求以及`pandas`处理和存储获取到的信息： ```bash pip install requests pandas ``` #### 编写爬虫脚本 下面是一份简化版的代码框架，旨在展示基本逻辑而非完整的解决方案： ```python import json import time from datetime import datetime, timedelta import requests import pandas as pd def fetch_financial_data(page_num=1, date='2023'): url = 'https://example.com/api/financial_reports' # 假设这是API地址 params = { 'pageNum': page_num, 'pageSize': 30, 'reportDate': f'{date}-12-31', # 设置查询日期为年末最后一天 } headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)'} response = requests.get(url=url, params=params, headers=headers) if response.status_code != 200: raise Exception(f'Request failed with status {response.status_code}') data = response.json() return data['data']['list'] or [] if __name__ == '__main__': all_records = [] current_page = 1 max_pages = None while True: records = fetch_financial_data(current_page, '2023') if not records: break all_records.extend(records) print(f"Fetched page {current_page}, total items: {len(all_records)}") if max_pages and current_page >= max_pages: break current_page += 1 time.sleep(1) # 防止过快请求被封禁 IP 地址 df = pd.DataFrame(all_records) output_file_path = './annual_report_2023.csv' df.to_csv(output_file_path, index=False, encoding='utf-8-sig') print('Data has been successfully saved to:', output_file_path) ``` 这段代码定义了一个名为 `fetch_financial_data()` 的函数，它接受页面编号 (`page_num`) 和指定年份 (`date`) 参数，并返回对应年度内发布的财报列表。主程序部分则循环调用上述函数直至无更多记录可加载为止，最终将收集到的所有条目保存成CSV文件格式以便后续分析使用[^3]。 需要注意的是实际应用时应当替换掉示例中的URL路径并调整其他可能影响正常运行的因素；此外还应遵循目标站点的服务条款与法律法规限制条件，确保操作合法性[^4]。
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